最新資料

緊急救護科

綜合護理

碩士-教育學

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試_第 10 階-助理事務員-企劃研析（工程管考實務）：鐵路法大意（含鐵路立體化、平台建設及周邊土地開發計畫等）#145876(50題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試_第 10 階-助理技術員-養路工程、養路工程（維修實務）：鐵路養護作業大意#145875(50題)

115年 - 115 高雄市政府教育局所屬學校_護理師及營養師聯合甄選試題：午餐業務及教育#145874(50題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試_第 8 階-助理工程師-建築工程：建管行政及政府採購法#145873(29題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試_第 8 階-助理工程師-建築工程：建築圖說#145872(27題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試 第 9 階-技術員-建築工程（古蹟修復實務）：建築圖說概要#145871(50題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試_ 第 10 階-助理技術員-土木工程、土木工程（工程實務）：測量學大意#145870(50題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試_第 10 階-助理事務員-企劃研析（工程管考實務）：運輸學概要#145869(50題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試_第 11 階-服務員-事務管理（身心障礙）：事務管理大意#145868(50題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試＿第 10 階企劃研析（工程管考實務）：作文#145867(1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...

行政法

描述：行政法

犯罪學-生活周期性犯罪人心智圖

描述：此檔案提供給四等行政警察考生於考前快速複習用!!!(*提醒：完美主義者慎入)

犯罪學-生活周期持續性犯罪人心智圖

描述：此檔案提供給四等行政警察考生於考前快速複習用!!!(*提醒：完美主義者慎入)

25. 圖(九)為常用於建築裝飾的花磚，有關此花磚紋飾造形的構成方式，下列何者正確？ (A) 反覆(B) 漸變 (C) 碎形 (D) 錯位

26. 青銅器自商周時期開始，其功能性及社會意義發生了巨大的轉變，有關這一轉變的敘述， 下列何者正確？ (A) 造形文化趨向簡約理性 (B) 表面的紋飾以山水為主 (C) 從實用功能演化為權力財富象徵 (D) 鼎是象徵其身分地位的飲酒之器

27. 一個透明收納桶內放置了以下物品：一個圓形橡膠球、一片枯葉、一張撕破的紙、一個 方形積木。以「有機形、幾何形、偶然形」形態類型分類，下列敘述何者正確？ (A) 2 個有機形、2 個幾何形、0 個偶然形 (B) 2 個有機形、1 個幾何形、1 個偶然形 (C) 1 個有機形、2 個幾何形、1 個偶然形 (D) 3 個有機形、1 個幾何形、0 個偶然形

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

14. 某資料科學家利用房屋資料建立 AI 房價預測模型，資料中包含許多彼此高度相關的數值特徵(例如房屋總坪數、客廳坪數等)。為了降低資料維度並減少特徵間的重複資訊，最適合採用下列何種技術？ (A)類別編碼(Categorical Encoding)； (B)主成分分析(PCA)降維； (C)特徵標準化(Standardization)； (D)異常值(Outlier)處理

15. 企業在公開去識別化的消費資料集前，為避免他人透過郵遞區號、性別等間接識別資訊交叉比對後重新識別特定個人身分，同時保留資料的分析價值，最適合採用下列哪一種隱私保護技術？ (A)差分隱私(Differential Privacy)技術； (B)隨機抽樣(Random Sampling)技術； (C)k-匿名化(k-Anonymity)技術； (D)密碼雜湊(Hashing)技術