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法規與實務

成本與管理會計理論暨實務

國中技藝-海事職群

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—助理管理師【企業管理】：自來水營業管理#144740(50題)

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—助理工程師【機電工程】：電工原理#144713(50題)

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—四級工程師：土木工程#144705(40題)

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—四級工程師/助理工程師/助理管理師_共同科目：英文#144704(15題)

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—助理工程師【機電工程】：基本電學#144703(50題)

115年 - 115 國立台北教育大學師資培育處_各類料教育學程暨小學雙語模組甄選複審試題：國語文#144702(35題)

115年 - 115 國立台北教育大學師資培育處_各類料教育學程暨小學雙語模組甄選複審試題：教育心理學#144701(2題)

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—四級工程師/助理工程師/助理管理師_共同科目：自來水法規#144700(15題)

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—四級工程師/助理工程師/助理管理師_共同科目：國文（作文）#144699(1題)

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—四級工程師：自來水工程#144698(50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)

課程學習1

講師：【站僕】摩檸Morning.

簡介：課程學習1課程學習1課程學習1課程學習1課程學習1 課程學習1課程學習1課程學習1課程學習1課程學習1 課程學...

全彩圖解英文音標發音課-自然發音+KK音標一次全學會！

講師：台中大雅家教-睿智數學及英文家教，王瑞志老師

簡介：提供全彩圖解英文音標發音課程，學完讓你自然發音+KK音標一次全學會！ 課程特色: 1.圖解、音標、注音、符號...

高一下英文課程(十年級)

講師：台中大雅家教-睿智數學及英文家教，王瑞志老師

簡介：高一下單字課，老師講解，偶爾有片語。

止咳平喘藥

課程：中藥學分章節題庫(108-1～115-2)
章節：化痰、止咳平喘藥

潤下藥

課程：中藥學分章節題庫(108-1～115-2)
章節：瀉下藥

清熱瀉火藥

課程：中藥學分章節題庫(108-1～115-2)
章節：清熱藥

複選題79. 有關戲劇理論(Dramaturgical Theory)的敘述，下列哪 3 者正確？ (A)個人必須透過角色價值的體認與闡釋，經過一連串試驗的過程，才能夠成功的擁有該角色所代表的面子 (B)認為人類不會為了維護顏面，而賣力的扮演各自的角色 (C)面子功夫有「台前」與「台後」之分 (D)認為人類在舞台上演出社會所賦予的角色，為了維護顏面，便賣力的扮演好各自的角色。

複選題80. 蘭特、布朗和海克凱特(Lent, Brown, & Hackett)將社會認知生涯理論(social cognition career theory)的內涵係由 3 個分段模式組成。有關這 3 個分段模式，係指下列何者？ (A)興趣發展模式 (B)職業選擇模式 (C)表現及成果模式 (D)行動管理模式。

2. 獲得 2024 年國家工藝成就獎的工藝家陳景林以天然染色工藝聞名，有關天然染料分為有機與無機顏料，下列敘述何者正確？ (A) 有機顏料具不耐光、不耐熱且易氧化的特性 (B) 透過馬藍製作的青黛粉屬於動物性有機染料 (C) 仙人掌上的胭脂蟲經烘乾後可製成綠色顏料 (D) 無機顏料的優點是著色力高、密度小且無毒

20. 某電商平台計劃針對既有會員進行精準行銷。行銷團隊收集了所有會員的平均消費金額、每月購物頻率及瀏覽商品類別次數等特徵資料，但並未預先設定客戶類型標籤。希望透過 AI 自動將特徵相似的會員分成數個群體，作為後續規劃客製化促銷方案的依據。下列哪一種機器學習方法最適合此需求？ (A)採用監督式分類(Classification)，根據已標註的客戶類型建立分類模型； (B)採用迴歸分析(Regression)，預測每位會員下個月的消費金額； (C)採用叢集分析(Clustering)，依據會員特徵的相似性，自動將資料分成數個群體； (D)採用強化學習(Reinforcement Learning)，根據會員的即時回饋持續調整促銷策略

21. 某交通局計劃預測未來 1 小時的路口車流量，以最佳化號誌時制配置。系統需要分析過去 24 小時的車流量資料。若模型設計著重於模擬「前一階段(如前 15 分鐘)的壅塞狀況會延續並影響下一階段」，下列哪一種深度學習架構最適合作為此預測模型的核心？ (A)卷積神經網路(CNN)； (B)生成對抗網路(GAN)； (C)前饋神經網路(Feedforward)； (D)循環神經網路(RNN)

22. 某食品加工廠建立水果瑕疵檢測系統，已蒐集約 10,000 張影像，其中 2,000 張已完成「正常」、「碰傷」及「病斑」標註，其餘 8,000 張尚未完成標註。公司希望在降低人工標註成本的前提下，提升影像分類模型的辨識能力。下列何種作法最適合？ (A)引用已完成預訓練的通用影像分類模型，未經任何徵調即直接用於水果瑕疵分 類； (B)先利用已標註影像建立分類模型，再搭配未標註影像進一步改善模型表現； (C)將未標註影像進行分群，並直接將各群結果作為病害分類標籤； (D)將已標註與未標註影像一併納入監督式學習模型訓練，不另外處理未標註資料