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產品設計實務(選試絹印)

台灣運動傷害防護學會◆運動防護基礎

台灣運動傷害防護學會◆運動防護專業

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_各類科：基礎能力測驗（英文）#144566(20題)

115年 - 115 外交特種考試_三等_外交領事人員類科土耳其文組：外國文（含新聞書信撰寫與編譯）（土耳其文）#144565(23題)

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_農業技術：試驗設計#144564(8題)

115年 - 115 原住民族特種考試_四等_各類科：基礎能力測驗（英文）#144563(21題)

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_土木工程：土壤力學#144562(15題)

115年 - 115 國際經濟商務特種考試_三等_國際經濟商務人員類科國際經貿法律組：英文（含國際貿易政策與法規命令之摘譯與論述）#144561(42題)

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_土木工程：測量學#144560(8題)

115年 - 115 台灣自來水公司股份有限公司_評價職位人員甄試試題_技術士操作類-乙(淨水、管線、水源)、技術士操作類-乙(淨水、管線、水源) (特殊)、技術士操作類-乙(淨水、管線、水源)(限原住民族報考)：專業科目B_自來水工程概要#144559(50題)

115年 - 115 台灣自來水公司股份有限公司_評價職位人員甄試試題_技術士裝修類-甲(新裝、修漏)、技術士裝修類-甲(新裝、修漏)(限原住民族報考)、技術士裝修類-乙(檢漏)：專業科目B-配管與儀器操作原理#144558(50題)

115年 - 115 國際經濟商務特種考試_三等_國際經濟商務人員類科西班牙文組：外國文（西班牙文）#144557(23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)

工程力學

講師：林佳瑩

簡介：●考前補帖《針對國考精選本科目重點筆記》 有別於傳統教科書的編排，將相關聯內容排列在一起，更方便理解...

教育

講師：台中大雅家教-睿智數學及英文家教，王瑞志老師

簡介：教育科目

【警鴿】刑法總則(三)

講師：小摩喵(課程：警鴿系列)

簡介：帶您深入淺出認識刑法總則

九年一貫vs12年國教

描述：九年一貫vs12年國教

國民小學及國民中學學生成績評量準則

描述：國民中小學學生成績評量原則如下： 一、目標：應符合教育目的之正當性。 二、對象：應兼顧適性化及彈性調整...

二技國文

描述：錯題 觀念

33. 下列何者為內政部頒發的綠建築標章？ (A)(B)(C)(D)

34. 小旻因專題製作的需要，前往歷史老街進行實地觀察，下列哪一項觀察紀錄與環境設計 有關？ (A) 老街旁有一棵百年歷史的老榕樹 (B) 歷史老街設置導覽牌與休憩座椅 (C) 當地居民正在舉行傳統祭祀活動 (D) 觀光遊客拿著紀錄用的數位相機

11. 某健康管理 AI 系統透過智慧手環蒐集使用者的生理量測資料，資料以欄位標籤(Tag)記錄，例如「使用者 ID：H123」、「量測項目：心率」、「量測數值：75」等。不同裝置可依功能需求上傳不同欄位(如：血氧濃度)，因此各筆資料不一定具有 完全相同的欄位結構。在資料格式與資料結構特徵的分類上，此類資料最屬於下列哪一種資料型態？ (A)結構化資料(Structured Data)； (B)半結構化資料(Semi-structured Data)； (C)高頻資料(High-frequency Data)； (D)時序資料(Time Series Data)

12. 某電商平台的客服部門統計了本月 10,000 筆顧客服務評分(滿分 100 分)，發現平均分數為 72 分，中位數為 85 分，平均數顯著小於中位數。資料分析師欲初步判斷此評分資料的分配型態，下列敘述何者最合理？ (A)資料呈負偏態分配(左偏，Skewness to the Left)，代表多數顧客給予高分，但少數極低評分將平均數大幅拉低； (B)資料呈正偏態分配(右偏，Skewness to the Right)，代表多數顧客給予低分，但少數極高評分將平均數大幅拉高； (C)資料呈標準常態分配，平均數與中位數的些微差異屬於正常的隨機抽樣誤差； (D)資料呈均勻分配，各分數區間出現的機率大致相同，因此平均數略低於中位數

13. 某電商平台的資料科學團隊欲建置一套 NLP 模型，用於分析顧客在社群媒體上對商品的評論情緒。在將原始貼文資料送入模型訓練前，團隊執行了以下步驟：移除貼文中央雜的 HTML 標籤與網址、將表情符號轉換或移除、去除「的、了、啊」等對情緒判斷無實質貢獻的停用詞，並統一將文字轉換為小寫格式。請問上述步驟主要屬於機器學習專案流程中的哪一環節？ (A)模型評估(Model Evaluation)：透過移除干擾詞彙，計算模型在測試資料集上的準確率、精確率等指標表現； (B)特徵萃取(Feature Extraction)：將文字資料轉換為數值向量，使模型能夠識別評論中與情緒相關的關鍵詞彙權重； (C)資料清理與預處理(Data Cleaning and Preprocessing)：將原始、雜亂的文字資料轉換為格式一致、去除雜訊的乾淨資料，以利後續模型有效學習； (D)超參數調校(Hyperparameter Tuning)：調整模型訓練過程中的學習率、批次大小等參數，以移除訓練資料中的雜訊干擾

五、試詳述康威氏皿微量擴散法(Conway’s microdiffusion method)使用已經配置好的三氯醋酸溶液、硼酸吸收液、飽和碳酸鉀溶液及已知力價之 N/50 鹽酸等相關試劑分析揮發性鹽基態氮(Volatile basic nitrogen, VBN)，以評估市售冷藏包裝秋刀魚新鮮度之原理與操作過程。