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22.下圖所示屬於何種管理學理論概念? (A)行政理論 (B)組織理論 (C)系統理論 (D)權變理論

27.下列何種臨床情境最不須將雙側尿路阻塞納入鑑別診斷之列? (A)acute kidney injury accompanied by anuria (B)renal failure with postural hypotension (C)azotemia with metabolic acidosis and hyperkalemia (D)presence of acquired nephrogenic diabetes insipidus

28.一位26歲女性,有多年systemic lupus erythematosus(SLE)病史,但沒有規則追蹤。最近二週出現喘、 水腫、尿量減少,體重增加近5公斤。安排住院後入院時,血壓160/94 mmHg,抽血檢驗結果如下:BUN 110 mg/dL,creatinine 4.0 mg/dL,urine protein(4+)。因為腎臟功能惡化,安排病人接受腎臟切片檢查 (renal biopsy),切片下呈現狼瘡性腎炎(lupus nephritis),下列何者病理變化最不可能出現在該切片中? (A)diffuse proliferative nephritis with diffuse subendothelial deposit (B)focal segmental glomerulosclerosis (C)membranous glomerulonephritis with subepithelial immune complex deposit (D)global endocapillary proliferation, crescent formation

26. 某大型連鎖超市建置生鮮商品損耗預測模型,以減少報廢損失。資料庫中共有 120 萬筆銷售紀錄,但僅有約 8 萬筆資料標記為「正常銷售」或「損耗發生」, 其餘資料均未標註。在標註資源有限的情況下,團隊希望提升模型預測表現。 請問下列哪一種機器學習方式最適合此情境? (A)監督式學習(Supervised Learning),以 8 萬筆已標註資料訓練分類模型,捨 棄其餘 112 萬筆無標註資料; (B)半監督式學習(Semi-supervised Learning),同時利用少量已標註資料學習分 類邊界,並從大量無標註資料中學習資料整體分布特性; (C)非監督式學習(Unsupervised Learning),對全部 120 萬筆資料進行自動分 群,再由專家事後人工確認各群所代表的損耗類型; (D)強化學習(Reinforcement Learning),讓模型在每次預測後依據實際損耗結果 作為回饋訊號,持續調整損耗預警策略

27. 某製造業評估在不同場景導入 AI,包含: (甲)依據設備感測器數值判斷是否出現異常; (乙)依據客服對話內容判斷客戶情緒; (丙)依據產品影像輪廓直接進行瑕疵分類。 下列哪一種情境最適合以自編碼器(Autoencoder)作為主要模型架構? (A)甲; (B)乙; (C)丙; (D)甲與丙

28. 某 AI 團隊正在訓練一個深度神經網路,用於辨識工廠產線上的瑕疵零件。工程 師發現訓練過程中損失函數震盪幅度大,且不同批次資料造成模型學習方向不 穩定。為改善此問題,團隊在各隱藏層加入 Batch Normalization 機制。請問此 調整在訓練階段最主要的作用為何? (A)將輸入影像標準化,使不同類別的特徵分布更加一致; (B)自動調整模型權重初始化方式,以避免訓練初期震盪; (C)增加模型隱藏層的非線性能力,以提升分類精度上限; (D)降低不同批次輸入造成的內部特徵分布變動,使梯度更新更穩定