48. 底腳螺栓鬆動將會使機座下面的墊鐵磨損，從而使機座局部下沉，而影響何者的受力狀態？
(A)十字頭
(B)曲軸
(C)連桿
(D)活塞桿

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48. 底腳螺栓鬆動將會使機座下面的墊鐵磨損，從而使機座局部下沉，而影響何者的受力狀態？ (A)十字頭 (B)曲軸 (C)連桿 (D)活塞桿

49. 柴油主機氣壓遙控管路系統，轉俥機之機構屬於哪一區控制？ (A)CONTROL DEVICE (B)SAFETY DEVICE (C)STARTING LINE (D)SPEED SETTING LINE

50. 主機於REMOTE CONTROL下，起動初期油門桿的狀態為何？ (A)保持頂死油門桿 (B)立即加大油門 (C)對應俥令油門位置 (D)保持於全油門位置

1. 某地方政府委託資料科學團隊，針對選舉期間的社群媒體貼文進行大規模輿情分析，目標是了解選民對各政策議題的態度傾向。團隊規劃整合多種 AI 技術以提升分析涵蓋率。下列哪一種技術組合最符合上述需求，且不涉及對特定個人的身份辨識？ (A)情感分析結合關鍵詞提取，分析貼文內容的立場與高頻議題詞彙； (B)文本分類結合人臉辨識，辨識發文者身份後再進行政治立場分類； (C)語音辨識結合影像辨識，將選舉造勢影片轉換為可分析的文字資料，並進行內容整理與主題歸納； (D)推薦系統結合社群圖譜分析，針對個別使用者預測其投票選擇

2. 某物流公司正在規劃導入 AI 系統以優化多項業務流程，包含異常包裹偵測、路線自動規劃與倉儲揀貨效率提升。技術團隊在評估過程中，針對不同任務的資料特性與學習目標，討論應採用哪種機器學習方式。請問下列對於各學習方式的敘述，何者有誤？ (A)監督式學習(Supervised Learning)適合用於異常包裹偵測，前提是須備有大量已標註為正常或異常的歷史資料； (B)非監督式學習可(Unsupervised Learning)用於分析倉儲揀貨動線的潛在分群，但無法直接預測特定行為的對錯； (C)強化學習(Reinforcement Learning)適合應用於路線規劃，模型透過反覆嘗試與環境回饋，逐步找出最佳配送策略； (D)非監督式學習(Unsupervised Learning)可用於異常包裹偵測，並能在缺乏標註資料的情況下，準確判斷每筆資料是否屬於特定異常類別

3. 某電子製造公司在產線上導入 AI 系統，自動判斷電路板是否存在焊接瑕疵，並取代人工目視檢查。該系統需處理大量產品外觀影像，並在高產量環境下短時間內完成品質判定。下列何者最不符合此應用所展現的 AI 核心技術能力？ (A)自然語言處理(Natural Language Processing)； (B)電腦視覺(Computer Vision)； (C)異常偵測(Anomaly Detection)； (D)診斷性分析(Diagnostic Analytics)

4. 某金融科技公司的交易系統，在毫秒等級的時間內持續掃描跨市場價格差異、分析大量即時報價，並自動執行交易指令。系統架構師在技術選用評估時，需確認該系統於即時交易決策中最核心依賴的 AI 能力。下列何者最能正確說明其核心 AI 能力？ (A)透過自然語言處理技術分析財經新聞語意，作為輔助性市場情緒指標；(B)快速分析龐大市場數據並在極短時間內識別交易機會，驅動自動化交易決策； (C)運用生成對抗網路模擬極端市場情境，預先產出各類黑天鵝事件的應對策略； (D)透過推薦系統技術，根據投資人歷史交易行為推薦最適合的投資組合標的

5. 某地方政府導入 AI 系統審核低收入補助資格。系統已通過內部測試且準確率高，但民間團體指出不同族群核准率差異顯著。政府表示該系統由專業廠商開發，且未接獲大量申訴。依《人工智慧基本法》精神，下列何者為最適當之優先作法？ (A)要求廠商提出無歧視聲明，並持續觀察； (B)提升模型整體準確率，以降低錯誤影響； (C)進行偏誤影響評估並建立可解釋與申訴機制； (D)因尚無大量申訴，暫不調整現行制度

6. 某 AI 新創公司申請 AI 系統認證，並聲稱其產品已通過我國「AI 產品與系統評測中心」之生成式 AI 評測。下列何者不屬於該中心之評測項目？ (A)資安(Secure)； (B)公平性(Fair)； (C)效率性(Efficiency)； (D)可靠性(Reliability)

7. 某媒體集團計畫自行訓練一套生成式 AI 系統，用於自動產出新聞摘要與評論內容。在專案啟動會議中，法務與技術團隊共同討論如何從訓練階段就降低模型產出有害或偏頗內容的風險，並兼顧內容的多元性與公平性。請問下列哪一項措施最應該在模型訓練階段優先落實？ (A)確保訓練資料來源多元，並經過嚴格的內容清洗與偏見過濾，以減少模型學習到有害或偏頗資訊的風險； (B)完全避免使用任何外部文本資料，以降低模型學習到不當內容的可能性； (C)僅使用公司內部的新聞稿與公告進行訓練，確保資料來源可控且符合企業立場； (D)限制模型僅能產出固定格式的內容，從輸出端約束模型避免生成不當資訊

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