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國營事業◆1.複合材料概述 2.複合材料設計及應用工程

複合材料概述

複合材料設計

115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 1751-1800（2026/09/15 更新）#145071(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 1701-1750（2026/09/15 更新）#145070(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 1651-1700（2026/09/15 更新）#145069(50題)

115年 - 115-1 期貨交易分析人員：總體經濟及金融市場#145067(38題)

115年 - 115-1 期貨交易分析人員：期貨、選擇權與其他衍生性商品#145060(38題)

115年 - 115-2 期貨交易分析人員：總體經濟及金融市場#145055(38題)

115年 - 115-2 期貨交易分析人員：期貨、選擇權與其他衍生性商品#145047(42題)

115年 - 115-2 期貨交易分析人員：衍生性商品之風險管理#145046(38題)

115年 - 115-2 期貨交易分析人員：期貨法規與自律規範#145045(39題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司宜蘭電力段、花蓮電務段、臺東電力段服務員（電力類科）從業人員聯合甄試：基本電學概要#145044(40題)

6. Consider the linear population model with intercept:$y_t = \alpha + \beta x_t + \varepsilon_t$The variance structure is known as below: $E(\varepsilon_t^2) = \sigma^2 h_t^2,$Which regression may obtain efficiency $\hat{\beta}$ estimator? (A) Regress \( y_{t} \) on 1, \( x_{t} \) (B) Regress \( y_{t} / h_{t} \) on 1/ht ,xt/ht(C) Regress \( y_{t} / h_{t}^{2} \) on 1/h2t ,xt/h2t(D) Regress \( y_{t} \) on 1/ht ,xt/ht(E) Regress \( y_{t} / h_{t} \) on 1, \( x_{t} \)

5. Consider the linear model with intercept: $y_t = \alpha + \beta x_t + u_t$ If the $A = \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2$ is positive definite and $E(u_i \mid x_i) = 0, \forall t = 1, 2, \dots, T$, which statement is true under sample size $T \to \infty$. (A) \( \hat{\beta} \) is consistent, but we cannot judge whether \( \hat{\beta} \) is efficiency (B) \( \hat{\beta} \) is unbiased and efficiency (C) \( \hat{\beta} \) is consistent and efficiency (D) \( \hat{\beta} \) is, but we cannot judge whether \( \hat{\beta} \) is efficiency (E) \( \hat{\beta} \) is unbiased and consistent.

4. Consider the simple regression $y_i = \alpha + \beta x_i + \varepsilon_i$And suppose population parameter $\beta = 2$ and least square estimator $\hat{\beta} = 2.3$. Now consider the regression $(x_i - y_i) = \alpha^* + \beta^* x_i + u_i.$What is the value of \( \hat{\beta} \)? (A) 1 (B)-1 (C)-1.3 (D)-0.3 (E) 0.3

五、請說明國道電子收費與外部性的關係，並分析尖峰和非尖峰時段是否應收取相同費率。(15 分)

四、政府實行所得重分配政策是否可以提高經濟效率？為什麼？(20 分)

三、社會安全退休年金制度對個人儲蓄行為有哪些可能的影響？(15 分)

人工智慧於醫療領域之應用

講師：小笨蛋

簡介：本課程為錄製影片，簡介基礎人工智慧 (AI) 概念，可作為資訊管理類考試之暖身，或是單純用於進修。

單字量的邏輯捷徑——超簡單字根字首背完 3000 單

講師：小晨英文

簡介：【課程簡介】 還在用 A 到 Z 的死記硬背法與單字苦苦掙扎嗎？面對全民英檢中級的長篇閱讀與聽力，「單字量...

憲法訴訟法

講師：YK

簡介：本課程結合考試重點、個人準備經驗、共筆筆記與網路學習資料，將原本繁雜難懂的理論內容，整理成簡明清楚的...

第80條

課程：【國考助手】2025警察法規(下冊)：行政執行法、社會秩序維護法
章節：社會秩序維護法 第三編(分則)：第二章 妨害善良風俗 §80~§84

描述： 第80條(妨害善良風俗之處罰)

第81條

課程：【國考助手】2025警察法規(下冊)：行政執行法、社會秩序維護法
章節：社會秩序維護法 第三編(分則)：第二章 妨害善良風俗 §80~§84

描述： 第81條(妨害善良風俗之處罰)

第82條

課程：【國考助手】2025警察法規(下冊)：行政執行法、社會秩序維護法
章節：社會秩序維護法 第三編(分則)：第二章 妨害善良風俗 §80~§84

描述： 第82條(妨害善良風俗之處罰)

49. 沁栩運用造形原理和設計概論所學，試著生成出一張具中式古典特色的餐椅，最有可能 是下列哪一把？ (A)(B)(C)(D)

50. 沁栩想要創造一個配色具繽紛活潑感，且造形富含趣味感的餐廳空間，下列提示詞何者 較容易生成符合前述條件的圖像？ (A) 高短調配色的威廉．莫里斯(William Morris)風格 (B) 高長調配色的曼菲斯小組(Memphis Group)風格 (C) 中長調配色的勒．柯比意(Le Corbusier)風格 (D) 中短調配色的安藤忠雄(Tadao Ando)風格

1. 有一批次絕熱反應器進行兩次實驗，其反應式為A+2B→AB2，平均反應熱為−0.1kJ∙mol−1。 第一次實驗反應前以 1 mol 反應物 A 與 2 mol 反應物 B 進入該反應器，而且 A 和 B 的溫度 皆固定為 300 K，反應後溫度為 310 K。第二次實驗反應前 A 之進料莫耳數與 A 和 B 溫度 跟第一次實驗相同，但改變反應物B之進料莫耳數，並假設反應後的溫度同樣為310K，下列敘述何者正確？( A 的平均定壓莫耳熱容量為 1 J∙ mol−1 ∙ K−1 ，B 的平均定壓莫耳熱容 量為2 J∙mol−1 ∙K−1 ，AB2 的平均定壓莫耳熱容量為5J∙mol−1 ∙K−1) (A) B之進料莫耳數從2mol減少為1mol，AB2之選擇性上升 (B) B之進料莫耳數從2mol減少為1mol，B之轉化率不變 (C) B之進料莫耳數從2mol減少為1mol，B之轉化率上升 (D) B之進料莫耳數從2mol增加為3mol，B之轉化率上升

9. 某電商平台計劃開發一個機器學習模型，目標是在每個月底自動預測哪些現有會員在下個月可能會流失(不再消費)，以便行銷團隊提前發送優惠券進行挽留。若要提升模型預測會員流失的效果，在進行特徵工程(Feature Engineering)時，下列哪一項作法最適合？ (A)為了提高預測的準確度，特徵與要預測的目標值(是否流失)之間，在統計上不需要具備任何關聯性或因果關係； (B)可以將「會員下個月是否仍有消費紀錄」加入模型特徵，因為該資訊與會員是否流失具有高度關聯性； (C)為了縮短模型推理(Inference)的反應時間，特徵所涵蓋的時間範圍越短越好，建議一律只保留前一天的單日行為資料； (D)所選取的特徵，必須是在每個月底模型進行預測的當下，系統就能實際取得且掌握的已知資料

49. 某金融機構計劃開發一套智慧理賠防詐欺與自動化審查系統。該系統的運作流程為：先由模型 A 分析客戶上傳的診斷書與收據影像，評估並輸出該案件屬於「正常理賠」或「疑似詐欺(高風險)」的機率值；確認為正常案件後，再由模型 B 根據診斷書內容進行上下文語意推理，自動撰寫客製化的理賠通知信函與案件摘要報告。下列關於兩個模型的敘述，何者最正確？ (A)模型 A 負責判斷案件風險，屬於鑑別式 AI；模型 B 負責產生通知信與摘要內容，屬於生成式 AI； (B)模型 A 會產生風險分數，因此屬於生成式 AI；模型 B 負責解讀與鑑定內容，因此屬於鑑別式 AI； (C)兩個模型皆採用深度學習技術，因此皆屬於生成式 AI； (D)兩個模型皆以分析資料內容為主，因此皆屬於鑑別式 AI

50. 某金控公司計劃導入「美股即時分析 AI 助理」，該助理須同時滿足兩項需求：第一，回覆內容須遵循固定的合規格式與專業口吻；第二，能提供當日最新股價及財報等即時更新資訊。關於技術團隊對上述需求所提出的技術建議，下列何者最為正確？ (A)對第二項需求，採用 Fine-tuning 比 RAG 更合適，因為可持續將最新資料微調至模型權重，以避免模型產生事實幻覺； (B)針對第一項需求，採用 RAG 比 Fine-tuning 更合適，因為 RAG 可將合規規範文件檢索後提供模型參考，使模型自然維持固定格式；(C)針對第二項需求，採用 RAG 較為合適，因為每日更新的股價與財報若持續透過 Fine-tuning 維護，難以兼顧時效性與維護成本； (D)針對第一項需求，採用 Fine-tuning 較為合適，因為微調能改變模型對特定知識的記憶，無法影響模型的輸出格式與口吻