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技師◆工業配電
技檢◆配電線路裝修-乙級
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115年 - 115-2 專技高考_牙體技術師：牙體技術學（四）（包括牙科矯正技術學、兒童牙科技術學及牙技法規與倫理學科目）#142827(50題)
115年 - 115 專技高考_諮商心理師：個案評估與心理衡鑑#142826(43題)
115年 - 115 專技高考_法醫師：法醫法規、倫理與公共衛生#142825(4題)
115年 - 115-2 專技高考_牙體技術師：牙體技術學 （三） （包括全口活動義齒技術學 、 活動局部義齒技術學科目）#142824(50題)
115年 - 115 專技高考_諮商心理師：團體諮商與心理治療#142823(43題)
115年 - 115-2 專技高考_牙體技術師：牙體技術學（一）(包括口腔解剖生理學、牙體形態學及牙科材料學科目)#142822(50題)
115年 - 115-2 專技高考_牙體技術師：牙體技術學（二）（包括固定義齒技術學科目）#142821(50題)
115年 - 115-2 專技高考_臨床心理師：臨床心理學特論（三）（包括飲食障礙之心理衡鑑與心理治療、精神官能症之心理衡鑑與心理治療、壓力身心反應與健康行為）#142803(43題)
115年 - 115-2 專技高考_臨床心理師：臨床心理學特論（二）（包括心智功能不全疾病之心理衡鑑與心理治療、精神病之心理衡鑑與心理治療、兒童與青少年發展障礙之心理衡鑑與心理治療）#142802(45題)
115年 - 115-2 專技高考_臨床心理師：臨床心理學特論（一）（包括自殺之心理衡鑑與防治、暴力行為之心理衡鑑與心理治療、物質濫用與依賴之心理衡鑑與心理治療、性格與適應障礙之心理衡鑑與心理治療）#142801(44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)
最新課程
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...
最新主題筆記
法律與道德、社會規範及自由
課程：
高普考/三四等/高員級法學知識（中華民國憲法、法學緒論）：43章依考點系統整理，單元重點搭配試題練習
章節：
第 1 章 法律本質、正義與法學思想
描述：
學習重點 掌握法律、道德、宗教與習慣的共同點及差異，關鍵在於法律具有國家公權力的強制力，並可作為法院...
正義論、自然法與法實證主義
課程：
高普考/三四等/高員級法學知識（中華民國憲法、法學緒論）：43章依考點系統整理，單元重點搭配試題練習
章節：
第 1 章 法律本質、正義與法學思想
描述：
學習重點 掌握康德的核心法律思想：法是實現自由的條件、法律與道德分離、應報刑罰。「法律由民族的法律確...
歷史法學、自由法運動與社會經濟法學
課程：
高普考/三四等/高員級法學知識（中華民國憲法、法學緒論）：43章依考點系統整理，單元重點搭配試題練習
章節：
第 1 章 法律本質、正義與法學思想
描述：
學習重點 歷史法學派：法律根源於民族精神與民族共同的法律確信，在歷史中自然成長，因此最尊重習慣法；代...
最新討論
III. Vocabulary and Language Use21. The school hopes to create a learning ______ in which every child feels safe. (A)climate (B)weather (C)season (D)atmosphere
22. The teacher asked the class to work in pairs so that everyone would have a chance to ______ ideas. (A)exchange (B)replace (C)borrow (D)divide
23. The school trip was cancelled ______ the heavy rain. (A)because (B)due to (C)although (D)despite
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)
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