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115年 - 115 身心障礙學生升學大專校院甄試試題_四技二專組_衛生與護理類_專業科目(一):生物(B)#139558(40題)

115年 - 115 身心障礙學生升學大專校院甄試試題_四技二專組_商業與管理群、外語群英語類、日語類_專業科目(二):會計學、經濟學#139556(40題)

115年 - 100 全國高級中等學校學生技藝競賽考試_工業類:工業配線#139554(50題)

115年 - 115 身心障礙學生升學大專校院甄試試題_四技二專組_商業與管理群、外語群英語類、日語類_專業科目(一):商業概論、數位科技概論、數位科技應用#139553(40題)

115年 - 115 身心障礙學生升學大專校院甄試試題_四技二專組_設計群_專業科目(二):基本設計實習、繪畫基礎實習、基礎圖學實習 (筆試,限腦麻障別)#139552(25題)

115年 - 115 四技二專統測_外語群英語類_專業科目(二):英文閱讀與寫作(初階英文閱讀與 寫作練習、中階英文閱讀與寫作 練習、高階英文閱讀與寫作練習)#139550(35題)

115年 - 115 身心障礙學生升學大專校院甄試試題_四技二專組_設計群_專業科目(一):色彩原理、造形原理、設計概論#139549(25題)

115年 - 115 四技二專統測_外語群日語類_專業科目(二):日文閱讀與翻譯(日語文型練習、 日語翻譯練習、日語讀解初階練習)#139548(50題)

115年 - 115-1 臺北市立南港高級工業職業學校_教師甄選筆試試題:體育科#139545(24題)

115年 - 115 國立暨南國際大學教育學程甄選筆試試題#139544(50題)

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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

24. 某電商平台導入強化學習(Reinforcement Learning)技術優化商品推薦策略,AI 代理(AI Agent)會根據使用者的點擊與購買行為持續調整推薦內容。技術團隊在討論中發現,系統面臨一個核心挑戰:若 AI Agent 總是推薦過去表現良好的商品,可能會錯失發掘更高潛力商品的機會;但若頻繁嘗試未知商品,又可能影響短期的推薦成效與使用者體驗。請問上述情境敘述的是強化學習中哪一個核心問題? (A)探索與利用的權衡(Exploration vs. Exploitation); (B)偏差與變異的權衡(Bias vs. Variance); (C)梯度爆炸與消失(Vanishing and Exploding Gradients); (D)過擬合與欠擬合(Overfitting and Underfitting)

25. 某語音辨識系統需分析長時間的語音序列,發現當句子較長時,模型難以保留 長時間序列中的前段資訊,導致辨識準確度下降。為改善此問題,下列何種模 型最適合? (A)長短期記憶網路(LSTM); (B)循環神經網路(RNN); (C)卷積神經網路(CNN); (D)生成式對抗網路(GAN)

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