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研究所、轉學考(插大)◆企管(含 企管大意 企業概論 管理學 )

會計學概要

關務&稅務◆會計

115年 - 115 海岸巡防特種考試_五等_海洋巡護：航海學大意與輪機學大意#143389(40題)

115年 - 115 海岸巡防特種考試_四等_海洋巡護科輪機組：輪機工程概要（包括推進裝置概要、輔機概要與輪機英文）#143388(9題)

115年 - 115 海岸巡防特種考試_五等_海洋巡護：海巡勤務大意與海巡法規大意（包括海岸巡防法、國家安全法、海洋污染防治法、海關緝私條例、中華民國領海及鄰接區法、懲治走私條例、海岸巡防機關器械使用條例、臺灣地區與大陸地區人民關係條例第二章行政與第五章罰則、中華民國專屬經濟海域及大陸礁層法）#143387(50題)

115年 - 115 司法、調查特種考試_三等_司法事務官法律事務組、法院書記官、檢察事務官偵查實務組、法律實務組：刑事訴訟法#143386(2題)

115年 - 115 調查特種考試_三等_財經實務組：經濟學#143385(8題)

115年 - 115 調查特種考試_三等_營繕工程組：結構分析（包括材料力學與結構學）#143384(4題)

115年 - 115 海岸巡防特種考試_三等_各科組別：海巡法規（包括海岸巡防法、國家安全法、海洋污染防治法、海關緝私條例、中華民國領海及鄰接區法、懲治走私條例、海岸巡防機關器械使用條例、臺灣地區與大陸地區人民關係條例第二章行政與第五章罰則、中華民國專屬經濟海域及大陸礁層法）#143383(27題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_檢察事務官營繕工程組：政府採購法#143382(4題)

115年 - 115 調查特種考試_三等_調查工作組（選試日文）：外國文（日文）#143381(6題)

115年 - 115 調查特種考試_三等_醫學鑑識組：遺傳學#143380(7題)

50.就採購事件，得為機關提起訴訟、參加訴訟或上訴者，下列何者不屬之：(A)主計官(B)審計官(C)檢察官(D)調查官

49.得標廠商其於國內員工總人數逾一百人者，應於履約期間僱用身心障者及原住民，人數不得低於總人百分之幾：(A)百分之一(B)百分之二(C)百分之三(D)百分之四

48.機關辦理評選，應成立評選委員會，其中專家學者不得少於一定比例，該比例為何：(A)二分之一(B)三分之一(C)四分之一(D)五分之一

四、請比較西洋通史、世界史與全球通史的異同。

三、請比較中國紀傳體與編年體的異同。

二、讀(含研究)歷史的出路愈來愈艱困，您想繼續深造的原因為何呢？尤其在「應用」所學好讓自己畢業後謀得出路，有何規劃或策略呢？

國營物理

講師：Terry Tung

簡介：整合 台電僱員：90年至今歷年真題 中油僱員：94年至今核心題 台水評價人員：93年至今實戰題 經濟部聯招職員...

國文大本營

講師：懸賞達人

簡介：綜合口味o((>ω< ))o (科目別理亂選的XD)

【警鴿】2025警察法規(中):社維法、警械條例

講師：小摩喵(課程：警鴿系列)

簡介：讓你快速記憶「警察法規」，考試有如OPEN BOOK一般。 警察法規(包括警察法、行政執行法、社會秩序維護法、...

第20條

課程：【國考助手】2025警察法規(中冊)：警械使用條例、集會遊行法、公務人員行政中立法
章節：集會遊行法

描述：&bull; 第20條(指定糾察員維持秩序)

第21條

課程：【國考助手】2025警察法規(中冊)：警械使用條例、集會遊行法、公務人員行政中立法
章節：集會遊行法

描述：&bull; 第21條(維持秩序與排除妨害)

第22條

課程：【國考助手】2025警察法規(中冊)：警械使用條例、集會遊行法、公務人員行政中立法
章節：集會遊行法

描述：&bull; 第22條(宣布中止或結束集會遊行)

43.小安老師帶領幼兒討論「為什麼積木橋會倒下來」時，沒有直接告訴幼兒答案，而是引導幼兒說明自己 的想法.聆聽同儕的不同觀點，並在反覆嘗試.討論與調整中，共同找出讓橋更穩固的方法。請問，此較 符合下列何種教學理論？ (A) 認知發展論 (B) 吸收論 (C) 建構論 (D) 社會建構論

22. 由靜水曲線圖或表中可直接求得之資料，下列何者為非？ (A)MCTC (B)LBP (C)TPC (D)LCB

1.資料基本概念與來源某製造業導入AI排程系統，需同時使用ERP訂單資料、設備感測器每秒回傳的溫度與震動數值，以及維修人員以文字描述的異常紀錄。若資料治理人員需判斷資料型態，下列哪一項最為正確？(A)ERP訂單資料屬非結構化資料，感測器資料屬半結構化資料，維修文字屬結構化資料(B)ERP訂單資料與感測器數值通常屬結構化資料，維修文字描述通常屬非結構化資料(C)三者皆屬結構化資料，因為都可儲存在企業系統中(D)三者皆屬非結構化資料，因為都需要AI模型才能分析

1. 某製造工廠計劃導入 AI 預測產線設備的故障風險。維護團隊整理了過去五年的設備運作資料，並由資深工程師逐一完成人工標註，將每筆資料標示為「正常運作」或「發生故障」。若要利用這批已完成標註的歷史資料訓練分類模型，下列哪一種機器學習方法最適合？ (A)監督式學習(Supervised Learning)； (B)非監督式學習(Unsupervised Learning)； (C)強化學習(Reinforcement Learning)； (D)半監督式學習(Semi-supervised Learning)

2. 某電商平台希望利用 AI 分析消費者行為。團隊取得過去會員交易資料，其中部分資料已標註「是否流失會員」，另一部分資料僅包含會員瀏覽、購買及搜尋紀錄，但未標註任何結果。下列何者最適合描述兩類資料的應用方式？ (A)已標註流失結果的資料適合用於監督式學習；未標註行為資料可用於非監督式學習探索消費族群特徵； (B)已標註流失結果的資料適合用於非監督式學習；未標註行為資料需先人工分類才能進行監督式學習； (C)兩類資料皆只能使用監督式學習，因企業應用皆需要明確預測結果； (D)兩類資料皆屬生成式 AI 的訓練資料，因此無法用於機器學習模型

(三)以中心距約 40 p 為起點，求所需之鏈節數（取偶數）並反算實際中心距 C。（7 分）