阿摩線上測驗
登入
首頁
> 最新資料
最新資料
瀏覽最新的試卷、試題和詳解,掌握最新考試資訊
最新科目
技師◆冶金熱力學
技師◆材料科學
技師◆鋼鐵冶金學
最新試卷
115年 - 桃園國際機場空側駕駛許可證測驗試題-B (含C、D)類駕駛許可證試題115.7.2更新 是非題 101-150#143774(50題)
115年 - 桃園國際機場空側駕駛許可證測驗試題-B (含C、D)類駕駛許可證試題115.7.2更新 是非題 51-100#143773(50題)
115年 - 桃園國際機場空側駕駛許可證測驗試題-B (含C、D)類駕駛許可證試題115.7.2更新 是非題 1-50#143771(50題)
115年 - 桃園國際機場空側駕駛許可證測驗試題-B (含C、D)類駕駛許可證試題115.7.2更新 圖示題#143722(22題)
115年 - 桃園國際機場空側駕駛許可證測驗試題-B (含C、D)類駕駛許可證試題(115/7/2)選擇題#143718(85題)
【已刪除】115年 - 115 國立嘉義大學 115 學年度轉學生招生考試試題:英文#143715(50題)
115年 - 115-1 淨零碳規劃管理師-中級能力鑑定:碳管理制度實務#143713(50題)
115年 - 115-1 淨零碳規劃管理師-中級能力鑑定:節能減碳技術實務#143712(50題)
115年 - 政府採購法之總則、招標及決標 是非題 151-200(2026/06/25更新)#143711(50題)
115年 - 政府採購法之總則、招標及決標 是非題 51-100(2026/06/25更新)#143710(50題)
最新試題
6. Consider the linear population model with intercept:$y_t = \alpha + \beta x_t + \varepsilon_t$The variance structure is known as below: $E(\varepsilon_t^2) = \sigma^2 h_t^2,$Which regression may obtain efficiency $\hat{\beta}$ estimator? (A) Regress \( y_{t} \) on 1, \( x_{t} \) (B) Regress \( y_{t} / h_{t} \) on 1/ht ,xt/ht(C) Regress \( y_{t} / h_{t}^{2} \) on 1/h2t ,xt/h2t(D) Regress \( y_{t} \) on 1/ht ,xt/ht(E) Regress \( y_{t} / h_{t} \) on 1, \( x_{t} \)
5. Consider the linear model with intercept: $y_t = \alpha + \beta x_t + u_t$ If the $A = \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2$ is positive definite and $E(u_i \mid x_i) = 0, \forall t = 1, 2, \dots, T$, which statement is true under sample size $T \to \infty$. (A) \( \hat{\beta} \) is consistent, but we cannot judge whether \( \hat{\beta} \) is efficiency (B) \( \hat{\beta} \) is unbiased and efficiency (C) \( \hat{\beta} \) is consistent and efficiency (D) \( \hat{\beta} \) is, but we cannot judge whether \( \hat{\beta} \) is efficiency (E) \( \hat{\beta} \) is unbiased and consistent.
4. Consider the simple regression $y_i = \alpha + \beta x_i + \varepsilon_i$And suppose population parameter $\beta = 2$ and least square estimator $\hat{\beta} = 2.3$. Now consider the regression $(x_i - y_i) = \alpha^* + \beta^* x_i + u_i.$What is the value of \( \hat{\beta} \)? (A) 1 (B)-1 (C)-1.3 (D)-0.3 (E) 0.3
最新申論題
五、請說明國道電子收費與外部性的關係,並分析尖峰和非尖峰時段是否應收取相同費率。(15 分)
四、政府實行所得重分配政策是否可以提高經濟效率?為什麼?(20 分)
三、社會安全退休年金制度對個人儲蓄行為有哪些可能的影響?(15 分)
最新課程
【警鴿心智圖】刑法分則-財產法益(三)
講師:
小摩喵(課程:警鴿系列)
簡介:
本課程以清晰的心智圖呈現複雜的法律概念,幫助你快速掌握核心要點!無論你是法律系學生、司法考試備考生,...
【國考助手】2025警察法規(下冊):行政執行法、社會秩序維護法
講師:
最佳解
簡介:
筆者綜合警特三等、四等考試、警校教師、讀書會共筆、自身實務等經驗,讓想考警察的非本科系生或想考升官等...
牙醫學(二)口腔病理學 歷年考古題總整理
講師:
D_exam_100
簡介:
前言: 世上疾病如此多,準備考試的時間卻如此少。 因此,我們需要用極有效率的方式來面對國考。 自身經驗...
最新主題筆記
民法 親屬 第 1060 條
課程:
民法 親屬
章節:
第 三 章 父母子女
描述:
未成年之子女,以其父母之住所為住所。
民法 親屬 第 1061 條
課程:
民法 親屬
章節:
第 三 章 父母子女
描述:
稱婚生子女者,謂由婚姻關係受胎而生之子女。
民法 親屬 第 1062 條
課程:
民法 親屬
章節:
第 三 章 父母子女
描述:
從子女出生日回溯第一百八十一日起至第三百零二日止,為受胎期間。 能證明受胎回溯在前項第一百八十一日以...
最新討論
22. The teacher asked the class to work in pairs so that everyone would have a chance to ______ ideas. (A)exchange (B)replace (C)borrow (D)divide
23. The school trip was cancelled ______ the heavy rain. (A)because (B)due to (C)although (D)despite
24. The principal believes that students learn best when they are ______ involved in the lesson. (A)actively (B)sharply (C)greatly (D)deeply
26. 某電商公司訓練一套深度學習模型,用來預測顧客是否會退貨。工程師觀察訓練紀錄發現:模型在第 1 個 Epoch(輪次)時預測表現不佳,隨著訓練進行,內部參數不斷被自動更新,到第 50 個 Epoch 時預測準確度已大幅提升。模型在訓練過程中, 主要根據下列哪一項資訊決定模型參數的更新方向? (A)計算損失函數(Loss Function)的梯度(Gradient),並依梯度反方向更新模型參數; (B)根據激活函數(Activation Function)的輸出值大小,直接決定模型參數的更新方向; (C)根據各模型參數目前的權重大小,自動調整各參數的更新方向; (D)根據每次 Epoch 的準確率(Accuracy)變化,直接決定模型參數的更新方向
27. 某集團為響應淨零排放政策,計劃引進智慧節能系統,利用歷史氣象觀測資料(如溫度、濕度)與大樓進出人數,來預測總部大樓明日的總用電量(kWh),以利最佳化空調冰水主機的運轉排程。請問下列哪一組「任務類型/演算法/評估指標」的組合最適合此應用需求? (A)迴歸(Regression)/極限梯度提升迴歸(XGBoost Regressor)/平均絕對百分比誤差(MAPE); (B)分類(Classification)/決策樹(Decision Tree)/F1 分數(F1-Score); (C)分群(Clustering)/K-Means/準確率(Accuracy); (D)迴歸(Regression)/孤立森林(Isolation Forest)/召回率(Recall)
28. 某農業合作社欲根據歷年各田區的日照時數、降雨量、施肥量及土壤酸鹼值等資料,搭配各田區當季實際收穫的稻米產量(公噸),建立模型,以預測下一季新田區的稻米產量(連續數值)。請問下列哪一組「學習類型/演算法/評估方式」的搭配最為合理? (A)監督式學習(Supervised Learning)/K-means/準確率(Accuracy); (B)強化學習(Reinforcement Learning)/Q-learning/累積報酬(Cumulative Reward); (C)監督式學習(Supervised Learning)/線性迴歸(Linear Regression)/平均絕對誤差(MAE); (D)監督式學習(Supervised Learning)/支援向量機分類器(SVC)/混淆矩陣(Confusion Matrix)