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115年 - 115 原住民族特種考試_三等_財稅行政:財政學#144527(31題)
115年 - 115 原住民族特種考試_三等_財稅行政:稅務法規#144526(28題)
115年 - 115 原住民族特種考試_三等_經建行政:貨幣銀行學#144525(11題)
115年 - 115 原住民族特種考試_五等_各類科:英文#144524(10題)
115年 - 115 外交特種考試_三等_外交領事人員類科英文組一、外交領事人員類科法文組、外交領事人員類科德文組、外交領事人員類科日文組、外交領事人員類科西班牙文組、外交領事人員類科阿拉伯文組、外交領事人員類科韓文組、外交領事人員類科俄文組、外交領事人員類科義大利文組、外交領事人員類科土耳其文組、外交領事人員類科葡萄牙文組:國際經濟#144523(28題)
115年 - 115 原住民族特種考試_五等_各類科:原住民族行政及法規大意#144522(40題)
115年 - 115 外交特種考試_三等_外交領事人員類科英文組一、外交領事人員類科法文組、外交領事人員類科德文組、外交領事人員類科日文組、外交領事人員類科西班牙文組、外交領事人員類科阿拉伯文組、外交領事人員類科韓文組、外交領事人員類科俄文組、外交領事人員類科義大利文組、外交領事人員類科土耳其文組、外交領事人員類科葡萄牙文組:國際公法#144521(23題)
115年 - 115 外交特種考試_三等_外交領事人員類科英文組一、外交領事人員類科法文組、外交領事人員類科德文組、外交領事人員類科日文組、外交領事人員類科西班牙文組、外交領事人員類科阿拉伯文組、外交領事人員類科韓文組、外交領事人員類科俄文組、外交領事人員類科義大利文組、外交領事人員類科土耳其文組、外交領事人員類科葡萄牙文組、外交領事人員類科國際法組:國際關係與近代外交史#144520(24題)
115年 - 115 原住民族特種考試_三等_土木工程:結構學與鋼筋混凝土學#144519(4題)
115年 - 115 原住民族特種考試_四等_會計:會計法規概要#144518(22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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【警鴿】憲法考前30天衝刺(日期、數字、口訣)
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小摩喵(課程:警鴿系列)
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【這是精華中的精華了】 再怎樣,把這些死背題目考前拿出來翻一下!! 希望對你們有幫助!!! ●筆者在...
閱讀測驗作答技巧【適用多益、全民英檢等測驗】
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金融科技的發展演進 雲端運算 大數據
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金融科技力重點
企業管理大意
描述:
傳統/修正/整合理論時期
郵政法數字筆記
描述:
必考數字重點筆記
最新討論
25. 「衡量及評估實際的銷售數值與銷售目標之間的差距」,以上敘述為行銷績效評估的哪種分析? (A)銷售分析 (B)市場占有率分析 (C)行銷費用與成本分析 (D)獲利力分析
複選題26. 使用GOOGLE關鍵字廣告做網路行銷,其優點包括下列何者? (A)即時效果與可測量性 (B)投入成本低廉 (C)高度目標定位 (D)當廣告停止後流量仍可維持
複選題27. 下列哪些選項屬於企業的內部優勢? (A)與其他企業策略聯盟 (B)高品牌知名度 (C)不可取代性之高度專業技術 (D)政治經濟因素
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
27. 某集團為響應淨零排放政策,計劃引進智慧節能系統,利用歷史氣象觀測資料(如溫度、濕度)與大樓進出人數,來預測總部大樓明日的總用電量(kWh),以利最佳化空調冰水主機的運轉排程。請問下列哪一組「任務類型/演算法/評估指標」的組合最適合此應用需求? (A)迴歸(Regression)/極限梯度提升迴歸(XGBoost Regressor)/平均絕對百分比誤差(MAPE); (B)分類(Classification)/決策樹(Decision Tree)/F1 分數(F1-Score); (C)分群(Clustering)/K-Means/準確率(Accuracy); (D)迴歸(Regression)/孤立森林(Isolation Forest)/召回率(Recall)
28. 某農業合作社欲根據歷年各田區的日照時數、降雨量、施肥量及土壤酸鹼值等資料,搭配各田區當季實際收穫的稻米產量(公噸),建立模型,以預測下一季新田區的稻米產量(連續數值)。請問下列哪一組「學習類型/演算法/評估方式」的搭配最為合理? (A)監督式學習(Supervised Learning)/K-means/準確率(Accuracy); (B)強化學習(Reinforcement Learning)/Q-learning/累積報酬(Cumulative Reward); (C)監督式學習(Supervised Learning)/線性迴歸(Linear Regression)/平均絕對誤差(MAE); (D)監督式學習(Supervised Learning)/支援向量機分類器(SVC)/混淆矩陣(Confusion Matrix)