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115年 - 115 中華民國人壽保險管理學會_秋季壽險管理人員暨核保理賠人員測驗：會計與經濟#145260(60題)

115年 - 115 中華民國人壽保險管理學會_秋季壽險管理人員暨核保理賠人員測驗：人身保險概論#145247(50題)

115年 - 汽車駕照筆試_英文 1051-1090（2026/05 更新）#145232(40題)

115年 - 汽車駕照筆試_英文 1001-1050（2026/05 更新）#145231(50題)

115年 - 汽車駕照筆試_英文 951-1000（2026/05 更新）#145230(50題)

115年 - 汽車駕照筆試_英文 901-950（2026/05 更新）#145229(50題)

115年 - 汽車駕照筆試_英文 851-900（2026/05 更新）#145228(50題)

115年 - 汽車駕照筆試_英文 801-850（2026/05 更新）#145227(50題)

115年 - 汽車駕照筆試_英文 751-800（2026/05 更新）#145226(50題)

115年 - 汽車駕照筆試_英文 701-750（2026/05 更新）#145225(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？

全彩圖像字根、字首、字尾記憶法

講師：台中大雅家教-睿智數學及英文家教，王瑞志老師

簡介：適合要擴充自己單字庫的人來修本課。需要有基礎字彙2000字以上，國中程度，才能輕鬆幫你記4000-6000高中單...

郵局複試超高分終極20問！破解攻略

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考衝班-全彩警特英文圖解單字記憶、閱讀線上課

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調劑作業與配伍禁忌、安定性

課程：調劑學_歷屆國考題整理
章節：調劑學基礎概念

包裝、儲存、管理與標籤

課程：調劑學_歷屆國考題整理
章節：調劑學基礎概念

各種劑型

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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

33. 集中交易市場採逐筆交易之時段為： (A)開盤 (B)盤中 (C)收盤 (D)選項( A )( B )( C )皆採逐筆交易

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

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