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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)
最新試題
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
最新申論題
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)
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2025/09/17 pmtest
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【高普考】會計法規概要/會計審計法規
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以PPT之形式呈現課程。
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刑事訴訟法
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刑事訴訟法
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第4條
課程:
刑事訴訟法
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最新討論
212. 銷貨收入$72,000,銷貨退回$12,000,銷貨運費$5,000,銷貨成本$42,000,則毛利率為 (A)25%(B)72%(C)60%(D)30 %。
複選題37. 產品組合是進行產品管理上第一個要考慮的層次;在思考廠商的產品組合是否恰當時,可考慮一些指標,而有關該指標的敘述何者錯誤? (A)產品組合的深度指產品組合內,公司所擁有產品線的數目 (B)產品組合的廣度指產品組合內,公司所擁有產品品項的項目 (C)產品組合的深度指產品組合內,每一產品項目中,可供顧客選擇的樣式多寡 (D)產品組合的一致性指產品組合內,各產品線在最終用途、生產需求、行銷通路與其他方面的關聯程度
複選題38. 下列有關服務的敘述何者正確? (A)是由提供服務的一方借助人員或機器的力量,來施加於接受服務的一方或其所有物體的過程 (B)實體產品很難擺脫無形的服務,而無形的服務完全不需要借助於實體產品 (C)實體產品的服務相對比重較低,而服務性商品則服務比重相對較高 (D)服務行銷是指針對服務產品的行銷活動
25. 為了更客觀地評估 AI 模型的效能,資料科學家將資料集分成 5 等份,輪流以其中 1 等份作為測試資料,其餘 4 等份作為訓練資料,重複進行 5 次訓練與評估,最後將各次評估結果取平均。上述方法稱為下列何者? (A)隨機森林(Random Forest); (B)保留法(Hold-out Validation); (C)交叉驗證(Cross-Validation); (D)自助抽樣(Bootstrapping)
26. 某電商公司訓練一套深度學習模型,用來預測顧客是否會退貨。工程師觀察訓練紀錄發現:模型在第 1 個 Epoch(輪次)時預測表現不佳,隨著訓練進行,內部參數不斷被自動更新,到第 50 個 Epoch 時預測準確度已大幅提升。模型在訓練過程中, 主要根據下列哪一項資訊決定模型參數的更新方向? (A)計算損失函數(Loss Function)的梯度(Gradient),並依梯度反方向更新模型參數; (B)根據激活函數(Activation Function)的輸出值大小,直接決定模型參數的更新方向; (C)根據各模型參數目前的權重大小,自動調整各參數的更新方向; (D)根據每次 Epoch 的準確率(Accuracy)變化,直接決定模型參數的更新方向
(1)化合物 A 的分子式為何?