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115年 - 115 身心障礙特種考試_三等_資訊處理：資料結構#138979(8題)

115年 - 115 關務特種考試_四等_關稅會計（選試英文）：會計學概要#138978(13題)

115年 - 115 身心障礙特種考試_三等_統計：統計學#138977(19題)

115年 - 115 關務特種考試_三等_關稅統計（選試英文）：抽樣方法#138976(14題)

115年 - 115 關務特種考試_三等_化學工程（選試英文）：物理化學（包括化工熱力學）#138975(19題)

115年 - 115 身心障礙特種考試_四等_資訊處理：計算機概要#138974(40題)

115年 - 115 國軍上校以上軍官轉任公務人員考試_上校轉任_會計：會計學#138973(10題)

115年 - 115 關務特種考試_四等_資訊處理（選試英文）：計算機概要#138972(40題)

115年 - 115 關務、身心障礙特種考試_五等_各科別、各類科：國文#138971(50題)

115年 - 115 身心障礙特種考試_四等_財稅行政：會計學概要#138970(25題)

80. 個案研討會中特教老師希望透過前事調整策略，以防止或降低小沈問題行為發生的頻率，試問下列哪一項建議最符合前事調整？ (A)在小沈拍桌時，立刻剝奪其下課時間 (B)只要小沈半天沒出現行為問題，就給予獎勵 (C)在分派難度較高的任務前，先給予預告，並提供學生必要之鷹架 (D)當小沈的問題行為影響到班級同儕，於冷靜後教導小沈向全班同學道歉

79. 若教師們再進行該生的行為功能評量，根據小沈「遇到挫折或不公平對待時會尖叫、搥牆」的情境表現，其情緒行為問題最主要的「行為功能」可能為何？ (A)逃避外在刺激 (B)逃避內在刺激 (C)獲得外在刺激 (D)獲得內在刺激

78. 試問上述四位老師所運用的「區別性增強」策略，下列哪些敘述完全正確？ (甲)布可老師使用區別性增強替代行為(DRA) (乙)布可老師使用區別性增強其他 行為(DRO) (丙)老賴老師使用區別性增強替代行為(DRA) (丁)老賴老師使用區別性增強不相容行為(DRI) (戊)青三老師使用區別性增強低頻率行為(DRL) (己) 青三老師使用區別性增強其他行為(DRO) (庚)易芳老師使用區別性增強高頻率行為(DRH) (辛)易芳老師使用區別性增強低頻率行為(DRL) (A)甲、丁、己、辛 (B)乙、丙、戊、庚 (C)乙、丙、戊、辛 (D)甲、丙、己、庚

籤號 7主題名稱：H. 競爭類型運動次項目：d. 守備/跑分性球類運動學習內容：Hd-IV-1 守備/跑分性球類運動動作組合及團隊戰術試教項目：壘球-跑壘

籤號 6主題名稱：H. 競爭類型運動次項目：a. 網/牆性球類運動學習內容：Ha-IV-1 網/牆性球類運動動作組合及團隊試教項目：桌球-正反手擊球

籤號 5主題名稱：H. 競爭類型運動次項目：b. 陣地攻守性球類運動學習內容：Hb-IV-1 陣地攻守性球類運動動作組合及團隊試教項目：足球-傳接球

全彩圖解英文音標發音課-自然發音+KK音標一次全學會！

講師：台中大雅家教-睿智數學及英文家教，王瑞志老師

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高一下英文課程(十年級)

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簡介：高一下單字課，老師講解，偶爾有片語。

高二下英文課程

講師：台中大雅家教-睿智數學及英文家教，王瑞志老師

簡介：高二英文下單字課

獸醫國考口訣-如何記憶LDH的異構酶與CK的半衰期

描述：口訣： 情聖 一心一意 吃紅五穀雞

獸醫國考實驗診斷學 - 血漿蛋白質與脂蛋白 全攻略

描述：將多本原文書與多篇網路文獻結合起來的球蛋白帶 各自含有哪一些蛋白與脂蛋白非常清楚 此統整為全台第一人

企業管理大意

描述：企管整理

24 有關肩胛棘附近相關解剖之敘述，下列何者正確？ (A)肩胛上肌與肩胛下肌為其分別附著之肌群 (B)棘上肌與棘下肌同為肩胛下神經支配 (C)棘上肌與棘下肌同為腋神經支配 (D)棘上肌與棘下肌同終於肱骨大結節附近

37 6 歲 A 男童活潑好動、上課坐不住，午睡時間走來走去，回家時媽媽發現右耳及臉頰紅腫瘀青，立刻帶至醫院驗傷。調閱幼兒園監視器畫面，顯示 B 教師拉傷其耳朵及用手掌打臉。B 教師可能違反下列何種法律？ (A)性別平等教育法 (B)兒童及少年福利與權益保障法 (C)兒童及少年性剝削防制條例 (D)性騷擾防治法

12. 若有4家供應商提供原料，欲檢定此4家原料平均數是否相等，可用下列何種檢定？(A) F 檢定 (B) t 檢定 (C) Z 檢定 (D)卡方檢定

23. 檢定母體平均數時，若母體為常態分布且小樣本，下列敘述何者正確？(A)母體變異數已知時用Z檢定 (B)母體偏離常態時用 t 檢定(C)小樣本時用 t 檢定 (D)母體為常態分布用 F 檢定

15. 某醫療院所建置病患再住院風險預測模型，特徵包含「年齡」、「體重」、「血壓 數值」及「診斷類別代碼」等，資料科學家考慮是否需對數值特徵進行標準化 (Standardization)處理。下列何種模型對特徵尺度最不敏感、最適合在不進行 標準化的情況下直接使用上述特徵進行訓練？ (A)線性迴歸(Linear Regression)； (B)支援向量機(Support Vector Machine)； (C)K 近鄰演算法(K-Nearest Neighbors)； (D)決策樹(Decision Tree)

(e) Michael addition