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115年 - 營業用動力小船題庫_第三章_航海常識：1. 特殊性及駕駛知識與作為 1-45（2026/03/16 更新）#145506(45題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第二章_避碰規則：3. 水域人員安全與避碰規則 1-20（2026/03/16 更新）#145505(20題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第二章_避碰規則：1. 各種航法 1-50（2026/03/16 更新）#145503(50題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第二章_避碰規則：2. 燈號、號標、號笛、旗號 1-50（2026/03/16 更新）#145500(50題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第一章_海事法規：3. 汙染、走私、毒品等 1-35（2026/03/16 更新）#145499(35題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第一章_海事法規：2. 船舶檢丈等 1-45（2026/03/16 更新）#145497(45題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第一章_海事法規：1. 船員證照資格等 1-40（2026/03/16 更新）#145495(40題)

115年 - 第七章_通訊與緊急措施：2. 緊急對策 1-55（2026/03/16 更新）#145464(55題)

115年 - 第七章_通訊與緊急措施：1. 各種應變 1-55（2026/03/16 更新）#145462(55題)

115年 - 第六章_船藝與操船：3. 甲板設備與繩索 1-30（2026/03/16 更新）#145461(30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)

雅思Ielts單字課

講師：台中大雅家教-睿智數學及英文家教，王瑞志老師

簡介：雅思(Ielts)課程，專門為考雅思檢定的考生，所新推出的課程，讓你一課搞定!勇奪高分!

選修化學Ｉ 題目演練

講師：Kai

簡介：108課綱高二上學期內容，涵蓋氧化還原反應式平衡、化學計量、反應熱、氣體定律、理想氣體方程式、分壓定律...

機械力學

講師：林佳瑩

簡介：●考前補帖《針對國考精選本科目重點筆記》 在機械工程類科中機械力學考科為工程力學考科的基礎，都包含靜...

毀損財物

課程：初等/五等/佐級◆法學大意 重點課程
章節：第 61 章 個人法益與公共安全犯罪

描述：掌握毀棄損壞、不堪用及客體。

放火與住宅公共危險

課程：初等/五等/佐級◆法學大意 重點課程
章節：第 61 章 個人法益與公共安全犯罪

描述：掌握現供人使用及燒燬。

交通公共危險與肇逃

課程：初等/五等/佐級◆法學大意 重點課程
章節：第 61 章 個人法益與公共安全犯罪

描述：掌握酒駕、加重結果及逃逸故意。

複選題35. 穀實類飼料的共同特性包括哪些？ (A)澱粉含量高 (B)熱能含量高 (C)蛋白質含量通常在20%以下 (D)鈣含量低而磷含量相對較高

複選題36. 纖維質飼料(粗飼料)的特性包含哪些？ (A)容積小，易於濃縮 (B)為草食動物的主要飼料 (C)粗纖維含量高 (D)為脂溶性維生素之良好來源

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)

(1) 比較下列分子極性大小 (a)NF3、NH3 (b)H2O、HF (c)CH3Cl、CHCl3 (d)HF、HCl