最新資料

比較教育

(舊)鐵路◆運輸學

技檢◆就業服務-乙級

115年 - 115 司法特種考試_三等_法院書記官：行政法與法院組織法#143334(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_觀護人（選試社會工作概論）、觀護人（選試少年事件處理法）：心理學（包括心理測驗）#143333(5題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_司法事務官營繕工程事務組、檢察事務官營繕工程組：結構分析（包括材料力學與結構學）#143332(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_司法事務官財經事務組、司法事務官營繕工程事務組：民法與刑法#143331(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_家事調查官、心理測驗員：心理學#143330(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_觀護人（選試少年事件處理法）：少年事件處理法（包括少年法院與相關機關處理少年事件聯繫辦法）#143329(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_司法事務官法律事務組、司法事務官財經事務組、司法事務官營繕工程事務組：強制執行法與非訟事件法#143328(8題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_家事調查官：調查與訪談實務#143327(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_司法事務官法律事務組：破產法與消費者債務清理條例#143326(8題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_家事調查官：家事事件法#143325(7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、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。

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

行政計畫確定與都市計畫救濟

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 26 章 行政契約、事實行為與計畫

描述：學習重點 依救濟目的選訴訟：撤銷不利處分、請求作成處分、確認法律狀態，或請求處分以外的給付。 掌握課...

公法請求權時效與不當得利

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 26 章 行政契約、事實行為與計畫

描述：學習重點 掌握公法上請求權時效「機關五年、人民十年」的原則，以及時效完成、中斷、視為不中斷與重行起算...

行政罰概念與適用範圍

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 27 章 行政罰的責任、競合與程序

描述：學習重點 掌握行政罰的本質：對違反行政法上義務的行為，所為的裁罰性制裁，又稱行政秩序罰。 熟記行政罰...

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。