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研究所、轉學考(插大)◆食品微生物學

研究所、轉學考(插大)◆生物產業機械

研究所、轉學考(插大)◆植物病理學

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—四級工程師/助理工程師/助理管理師_共同科目：英文#144704(15題)

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—助理工程師【機電工程】：基本電學#144703(50題)

115年 - 115 國立台北教育大學師資培育處_各類料教育學程暨小學雙語模組甄選複審試題：國語文#144702(35題)

115年 - 115 國立台北教育大學師資培育處_各類料教育學程暨小學雙語模組甄選複審試題：教育心理學#144701(2題)

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—四級工程師/助理工程師/助理管理師_共同科目：自來水法規#144700(15題)

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—四級工程師/助理工程師/助理管理師_共同科目：國文（作文）#144699(1題)

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—四級工程師：自來水工程#144698(50題)

115年 - 115 台灣自來水股份有限公司_評價職位人員甄試試題_技術士化驗類：高中(職)分析化學及水質檢驗操作須知#144692(50題)

115年 - 115 台灣自來水股份有限公司_評價職位人員甄試試題_技術士工程類：高中(職)土木及水管埋設施工#144691(50題)

115年 - 115 台灣自來水股份有限公司_評價職位人員甄試試題_技術士操作類-乙(淨水、管線、水源)、技術士化驗類：高中(職)物理化學#144690(50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

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)

統計學

講師：Terry Tung

簡介：Ch1 敘述統計 1. 集中趨勢（Central Tendency）用來找出資料的中心點在哪裡： 平均數（Mean）、中位數...

考前60天◆經濟學

講師：Terry Tung

簡介：高普考、初考、三四五等、國營適用！ 個經＆總經 6 大章節分類(供需、成本、市場、凱因斯、成長、貨幣) 章...

教育統計

講師：Terry Tung

簡介：國家考試考古題整理

總統的產生、任期與去職

課程：憲在進行式~(公職憲法)
章節：總統

總統的職權

課程：憲在進行式~(公職憲法)
章節：總統

總統的特權

課程：憲在進行式~(公職憲法)
章節：總統

23.動作技能的學習過程通常分為三個階段。在最終的「自化階段(Autonomous stage)」中，學習者的主要特徵為何？ (A) 需要大量依賴視覺回饋來修正動作 錯誤 (B) 動作表現不穩定且充滿嘗試錯誤 (C) 能在不需刻意專注的情況下，流 暢且精確地執行動作 (D) 需要教師不斷提供外部的口語提示與指導。

24.關於高強度運動中產生的「乳酸(Lactic Acid)」，下列敘述何者正確？ (A) 乳酸是導致運動後一到兩天「延遲性肌肉酸痛(DOMS)」的唯一原因 (B) 運動後進行低強度的動態恢復(緩和運動)，有助於加速血液中乳酸的清除 (C) 乳酸完全是無用的代謝廢物，對身體毫無貢獻 (D) 慢跑等低強度有氧運動會產生並累積大量的乳酸。

31. 某連鎖量販店計劃導入 AI 銷量預測系統，以優化每日進貨與庫存管理。團隊比較兩家軟體廠商提供的迴歸模型，兩個模型皆以相同的測試資料集進行評估，其中廠商甲模型的均方誤差(Mean Squared Error, MSE)為 12.5，廠商乙模型的均方誤差(MSE)為 42.0。僅依據 MSE 指標的數值與定義來評估模型表現，下列何者最適合作為模型評估結果的說明？ (A)應優先選擇廠商甲的模型，因為其 MSE 較低，代表模型預測值與實際銷量的整體誤差較小； (B)應優先選擇廠商乙的模型，因為 MSE 較高，代表模型能涵蓋更多不同的銷售情境，因此預測能力較佳； (C)兩個模型無法直接比較，因為 MSE 主要反映平均預測誤差，無法用來評估不同模型的預測表現； (D)由於兩者的 MSE 皆大於 0，代表模型皆存在過擬合(Overfitting)現象，無法判定哪一個模型較佳

32. 某證券公司開發 AI 輔助分析系統，需要分析長篇的法人說明會逐字稿。系統須有效建立逐字稿前後段落之間的長距離語意關聯，並在處理長篇文本時，能直接關聯相距較遠的文字內容，而無須依序傳遞前文資訊，以提升分析效率與準確性。下列哪一種模型架構最適合？ (A)長短期記憶網路(LSTM)； (B)循環神經網路(RNN)； (C)Transformer； (D)卷積神經網路(CNN)

33. 某製造業工廠導入 AI 模型預測設備故障風險，技術團隊向產線主管說明模型運作原理：模型在每一輪訓練中，會依據「預測故障機率」與「實際發生故障結果」之間的落差程度，產生一項量化指標，並將該數值提供給後續模型訓練流程，作為模型參數調整的重要依據。請問此敘述最符合深度學習訓練流程中哪個元件的功能？ (A)評估指標(Evaluation Metric)； (B)損失函數(Loss Function)； (C)優化器(Optimizer)； (D)特徵工程(Feature Engineering)

(四)試舉例說明現代作業系統(如 Windows 或 Linux)如何避免或 處理死結。(7 分)