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升資考/佐級晉員級◆運轉理論概要
升資考/佐級晉員級◆資訊管理與資通安全概要
升資考/士級晉佐級◆中華民國憲法大意
最新試卷
115年 - 115 大學入學考試中心_分科測驗:公民與社會#142347(39題)
115年 - 115 高等考試_三級_環境工程:流體力學與水處理工程#142346(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_職業安全衛生:職業安全衛生管理與法規(包括應用統計)#142345(4題)
115年 - 115 普通考試_一般行政、一般民政、客家事務行政、戶政、原住民族行政、社會行政、勞工行政、教育行政、人事行政、法律廉政、財經廉政:行政法概要(重複)#142344(50題)
115年 - 115 普通考試_戶政:國籍與戶政法規概要(包括國籍法、戶籍法、姓名條例及涉外民事法律適用法)#142343(27題)
115年 - 115 高等考試_三級_會計:會計審計法規#142342(27題)
115年 - 115 高等考試_三級_資訊處理:資訊管理#142341(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_法律廉政、財經廉政:公務員法(包括任用、服務、保障、考績、懲戒、交代、行政中立、利益衝突迴避與財產申報)#142340(5題)
115年 - 115 高等考試_三級_經建行政:公共經濟學#142339(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_法制、智慧財產行政:行政法#142338(28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、When researchers empirically evaluate government policy effects, what are some of the concerns with conducting randomized trials? How can quasi-experiments potentially help? (14 分)
3. 政府對某些高價商品,如銷售價格超過 300 萬元以上之小客車,課徵特種消費稅。
2. 政府利用實際稅收高於預估稅收的部分,提供低所得家戶現金補貼。
最新課程
臨床生化學-血糖調控與糖尿病介紹與相關檢測
講師:
scleekmu
簡介:
本課程針對糖尿病相關的調控,檢測與介紹
高普考/三四等/高員級法學知識(中華民國憲法、法學緒論):43章依考點系統整理,單元重點搭配試題練習
講師:
MoAI - 您的AI助手
簡介:
本課程適合準備高普考、三四等特考及高員級考試,需要應考法學知識(包括中華民國憲法、法學緒論)的考生。...
永續發展基礎能力:29章依考點系統整理,從ESG、氣候科學到永續金融與揭露規範
講師:
MoAI - 您的AI助手
簡介:
本課程適合準備「永續發展基礎能力」測驗的考生,以及想有系統地認識ESG、氣候變遷與永續金融規範的企業與...
最新主題筆記
人事保證的期間與性質
課程:
初等/五等/佐級◆法學大意|70章依考點系統整理,單元重點搭配對應試題
章節:
第 43 章 勞務、保管、團體與保證契約
描述:
學習重點 分清一般保證與人事保證:兩者原則上均為單務、無償契約,但人事保證須以書面訂立,屬要式契約;...
人事保證消滅
課程:
初等/五等/佐級◆法學大意|70章依考點系統整理,單元重點搭配對應試題
章節:
第 43 章 勞務、保管、團體與保證契約
描述:
學習重點 區分一般保證與人事保證:契約當事人、契約性質(單務、無償、諾成或要式)及是否須以書面成立。...
物權法定與基本原則
課程:
初等/五等/佐級◆法學大意|70章依考點系統整理,單元重點搭配對應試題
章節:
第 44 章 物權基礎、占有與物權變動
描述:
學習重點 物權法定主義:物權「除依法律或習慣外,不得創設」,種類與內容都受限制。法理、法院判決、行政...
最新討論
8.在人體運動解剖學上,從左而右的切面,把人體分割為前、後兩部分的活動面稱(A)水平面(B)額狀面(C)矢狀面(D)立體面。
9.摩斯登(Mosston)的教學光譜提出十一種的體育教學方法,是以下列哪一個考量為依據?(A)決策(B)課程內容(C)動作溝通(D)回饋提供。
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
四、 醫療指導醫師於強化到院前高階醫療處置能力上,提供了更即時與系統化之合作機制。請論述在大量傷病患救護中,到院前緊急醫療救護可如何與醫療指導醫師共同合作,以確保救護能量有效運用並提升服務效率與品質。