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115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司_從業人員司機員甄試_第 9 階-列車駕駛:機械原理#142756(50題)
115年 - 115-2 交通部航港局_船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_二等大管輪:電機電子與自動控制#142755(50題)
115年 - 115-2 交通部航港局_船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_二等大管輪:利用模擬機作自動控制實務實作評估#142754(14題)
115年 - 115-2 交通部航港局_船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_一等大管輪:船舶操作與人員管理#142753(50題)
115年 - 115-2 交通部航港局_船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_一等大管輪:維修保養與輔機#142752(50題)
115年 - 115-2 交通部航港局_船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_一等大管輪:輪機工程與主機#142750(50題)
115年 - 115-2 交通部航港局_船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_一等輪機長:輪機長實務#142749(50題)
115年 - 115-2 交通部航港局_船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_三等船副(新):船藝學與人員安全#142747(50題)
115年 - 115-2 交通部航港局_船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_三等船副(新):航海常識#142746(50題)
115年 - 115-2 交通部航港局_船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_三等船長:船長實務#142745(50題)
最新試題
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
最新申論題
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?
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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
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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...
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17.請幼兒用積木建構「夢想中的房子」,完成後需向同儕說明設計理念,並回應他人提問。此活動最主要培養 下列何種核心素養? (A)想像創造 (B)表達溝通 (C)推理賞析 (D)關懷合作
18.下列敘述,何者最能體現「核心素養導向課程」的精神? (A) 依教科書進度完成所有知識內容 (B) 強調知識記憶與標準答案 (C) 以真實情境整合知識.能力與態度 (D) 以教師講述為主要教學方式
44. 依據現行SOLAS公約,載運散裝榖類船舶之經自由液面效應修正後的初定傾高,不應小於多少公尺? (A)0.6 (B)0.5 (C)0.4 (D)0.3
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