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iPAS◆無形資產評價概論(一)◆初級

研究所、轉學考(插大)-普通生物學

教甄◆應用日語科

115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 301-350（2026/09/15 更新）#144987(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 251-300（2026/09/15 更新）#144986(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 201-250（2026/09/15 更新）#144985(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 151-200（2026/09/15 更新）#144984(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 101-150（2026/09/15 更新）#144980(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 51-100（2026/09/15 更新）#144979(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 1-50（2026/09/15 更新）#144977(50題)

115年 - 115 中華郵政_專業職(二)內勤：櫃檯業務口試#144975(6題)

115年 - 115 中華郵政_專業職(二)內勤：櫃檯口試#144974(3題)

115年 - 115 交通部公路局臺中區監理所約僱人員甄試測驗：監理專業法規#144971(50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？

統計學

講師：Terry Tung

簡介：Ch1 敘述統計 1. 集中趨勢（Central Tendency）用來找出資料的中心點在哪裡： 平均數（Mean）、中位數...

考前60天◆經濟學

講師：Terry Tung

簡介：高普考、初考、三四五等、國營適用！ 個經＆總經 6 大章節分類(供需、成本、市場、凱因斯、成長、貨幣) 章...

教育統計

講師：Terry Tung

簡介：國家考試考古題整理

535

描述：353

1

描述：1

教師檢定

描述：教師檢定考試

27. 證券商為客戶線上開戶作業，經確定其身分為本人及留存相關證明文件外，且依規定確認身分後， 尚須輔以何種方式強化驗證？ (A)以手機簡訊傳送一次性安全密碼(OTP) (B)由專人電訪 (C)選項( A )或( B )任一即可 (D)選項( A )和( B )皆為必須

4. 船舶依據國際載重線公約之規定，檢驗後，下列何者並非須經主管機關認可始得改變者？ (A)佈置 (B)設備 (C)材料 (D)工具

5. 快速橫搖之船舶具有何種特性﹖ (A)柔性船 (B)GM大 (C)復原力矩小 (D)穩度低

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