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研究所、轉學考(插大)◆日語語法

研究所、轉學考(插大)◆教育時事觀察與評析

研究所、轉學考(插大)◆成本學與管理會計學

115年 - 115 灌溉管理組織新進農田水利事業人員甄試試題_灌溉管理人員灌溉管理組/機電組/水質組：農田灌溉排水概要#144183(28題)

115年 - 115 灌溉管理組織新進農田水利事業人員甄試試題：農田水利概論與相關法規#144182(50題)

115年 - 115 灌溉管理組織新進農田水利事業人員甄試試題：法學緒論#144181(35題)

115年 - 115 灌溉管理組織新進農田水利事業人員甄試試題：公文#144180(1題)

115年 - 114 中華民國家庭牙醫學會_家庭牙醫學科專科醫師試題#144159(100題)

115年 - 115 臺灣土地銀行_新進人員甄試試題：邏輯推理#144158(15題)

115年 - 115 臺灣土地銀行_新進人員甄試試題：英文#144157(20題)

115年 - 115 臺灣土地銀行年新進人員甄試試題_五職等／證券業務人員、五職等／客服專業人員、七職等／電子金融-數據分析人員、七職等／高資產財管業務企劃人員、七職等／財務金融人員、七職等／建築工程人員、七職等／機電工程人員、七職等／環境管理人員、一般金融人員：國文#144156(2題)

115年 - 115 臺灣土地銀行_職等／甄試類組：五職等／證券業務人員、 五職等／客服專業人員、 五職等／一般金融人員 :綜合科目【含會計學概要、貨幣銀行學概要、票據法概要】#144010(70題)

115年 - 115 勞動部勞動力發展署桃竹苗分署_自辦在職進修訓練甄試參考試題#144003(10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)

犯罪學概要

講師：YK

簡介：本課程綜合考試、自身經驗，共筆筆記、網學資料，將繁瑣難懂的理論內容，以簡化清晰的筆記、表格、圖表、記...

教甄英文考古題線上課程

講師：台中大雅家教-睿智數學及英文家教，王瑞志老師

簡介：提供教甄英文線上課程。

私醫聯招英文

講師：Terry Tung

簡介：幫你把歷年真題化繁為簡，用「四大核心題型」帶你精準破題： 1. 字彙特訓：直擊核心與醫藥高頻單字，掌握字...

出退勤領繳械彈作業程序

課程：【警鴿】警察情境實務(完整收錄歷年特考題、附SOP)(中)
章節：【不常考】後勤類

勤務指揮中心狀況處置作業程序

課程：【警鴿】警察情境實務(完整收錄歷年特考題、附SOP)(中)
章節：【不常考】勤指類

處理民眾無故撥打一一○專線作業程序

課程：【警鴿】警察情境實務(完整收錄歷年特考題、附SOP)(中)
章節：【不常考】勤指類

17.根據運動心理學的「倒 U 字型假說(Inverted-U Hypothesis)」，運動員的喚醒水準(Arousal)與表現之間的關係為何？ (A) 喚醒水準越高，運動表現越 好 (B) 喚醒水準越低，運動表現越好 (C) 適中的喚醒水準能產生最佳表現，過 高或過低皆會使表現下降 (D) 喚醒水準與運動表現之間呈現線性正相關。

18.摩斯頓(Mosston)的體育教學光譜中，若教師設計一系列漸進的問題或情境，引導學生自行探索並發現特定的動作原理，這屬於哪一種教學樣式？ (A) 命令式(Command Style) (B) 練習式(Practice Style) (C) 導引發現式 (Guided Discovery Style) (D) 互惠式(Reciprocal Style)。

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)

34. 某金控集團規劃導入下列四項 AI 應用。依據各項應用的主要功能特性，下列何者正確區分屬於「鑑別式 AI」與「生成式 AI」？ 甲、客服部門：為培訓新進客服人員，希望 AI 系統依據歷史客訴案例，自動產生不同客訴情境的對話劇本，供員工進行角色扮演演練。 乙、法務部門：為加速合約審查流程，希望 AI 系統分析合約草稿，並標示屬於高風險或不符合公司規範的條款。 丙、投顧部門：為提供投資建議，希望 AI 系統分析全球經濟指標與股市歷史資料，判斷下個月大盤指數可能上漲或下跌。 丁、行銷部門：為提升廣告點閱率，希望 AI 系統依據產品說明，自動改寫出五種不同風格的全新宣傳文案。 (A)鑑別式 AI：乙、丙；生成式 AI：甲、丁； (B)鑑別式 AI：甲、丁；生成式 AI：乙、丙； (C)鑑別式 AI：乙、丁；生成式 AI：甲、丙； (D)鑑別式 AI：丙；生成式 AI：甲、乙、丁

(二)試說明行程(Process)與執行緒(Thread)之差異。(6 分)