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115年 - 115 中華郵政股份有限公司_職階人員職階晉升甄試試題_專業職(一)晉升營運職：國文(論文、公文與測驗)#145877(12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）：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)
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、When researchers empirically evaluate government policy effects, what are some of the concerns with conducting randomized trials? How can quasi-experiments potentially help? (14 分)
3. 政府對某些高價商品，如銷售價格超過 300 萬元以上之小客車，課徵特種消費稅。
2. 政府利用實際稅收高於預估稅收的部分，提供低所得家戶現金補貼。
最新課程
教師檢定全科
講師：
Terry Tung
簡介：
本課程依據教育部最新「教師資格考試命題大綱」開發。 全章節覆蓋： 從國語文語文知識、教育理論四大學門、...
刑事訴訟法
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cooper147888
簡介：
本課程將帶您識別重要法條、考點，將易混淆的觀點整理 加上篩選後的歷屆試題與相關題目，幫考友把觀念釐清...
【矮袋鼠共筆】物理治療技術學｜操作治療學 筆記/題庫
講師：
矮袋鼠(114-2已上榜！）
簡介：
考科包括電療學、熱療學、操作治療學與輔具學 『本課程考試筆記僅包含操作治療學』，限時詳解卡解鎖筆記！...
最新主題筆記
法規命令之發布與生效
課程：
公職行政法（含行政程序法）：依考點系統整理之十四章完整課程
章節：
第 6 章 行政命令：法規命令與行政規則
描述：
學習重點 法規命令應以書面作成，並依法刊登政府公報或新聞紙。僅在機關網站公告周知，不能取代法定發布程...
法規命令之無效與一部無效
課程：
公職行政法（含行政程序法）：依考點系統整理之十四章完整課程
章節：
第 6 章 行政命令：法規命令與行政規則
描述：
學習重點 掌握行政程序法第158條第1項的三款無效事由：牴觸上位規範、無法律授權而剝奪或限制人民自由權利...
行政規則之概念與效力
課程：
公職行政法（含行政程序法）：依考點系統整理之十四章完整課程
章節：
第 6 章 行政命令：法規命令與行政規則
描述：
學習重點 行政規則是行政體系內部的一般、抽象規定，依權限或職權訂定，不直接對外發生法規範效力，原則上...
最新討論
53.有關髖關節發育障礙（developmental dysplasia of hip）兒童的醫療介入，下列何者正確？ (A)在嬰兒階段，儘早以外科手術治療，效果最佳 (B)為使髖關節有穩固成長，要減少嬰兒站立及走路的時間 (C)在嬰兒階段，使用巴佛氏吊帶（Pavlik harness）矯正 (D)在3歲以後診斷發現的患者，使用輔具矯正配戴至青少年
25.中共於2024年4月裁撤戰略支援部隊，下列何者不屬於新整編或成立的部隊？ (A)網絡空間部隊 (B)軍事航天部隊 (C)火箭軍 (D)信息支援部隊
32. 某證券公司開發 AI 輔助分析系統，需要分析長篇的法人說明會逐字稿。系統須有效建立逐字稿前後段落之間的長距離語意關聯，並在處理長篇文本時，能直接關聯相距較遠的文字內容，而無須依序傳遞前文資訊，以提升分析效率與準確性。下列哪一種模型架構最適合？ (A)長短期記憶網路(LSTM)； (B)循環神經網路(RNN)； (C)Transformer； (D)卷積神經網路(CNN)
33. 某製造業工廠導入 AI 模型預測設備故障風險，技術團隊向產線主管說明模型運作原理：模型在每一輪訓練中，會依據「預測故障機率」與「實際發生故障結果」之間的落差程度，產生一項量化指標，並將該數值提供給後續模型訓練流程，作為模型參數調整的重要依據。請問此敘述最符合深度學習訓練流程中哪個元件的功能？ (A)評估指標(Evaluation Metric)； (B)損失函數(Loss Function)； (C)優化器(Optimizer)； (D)特徵工程(Feature Engineering)
34. 某金控集團規劃導入下列四項 AI 應用。依據各項應用的主要功能特性，下列何者正確區分屬於「鑑別式 AI」與「生成式 AI」？ 甲、客服部門：為培訓新進客服人員，希望 AI 系統依據歷史客訴案例，自動產生不同客訴情境的對話劇本，供員工進行角色扮演演練。 乙、法務部門：為加速合約審查流程，希望 AI 系統分析合約草稿，並標示屬於高風險或不符合公司規範的條款。 丙、投顧部門：為提供投資建議，希望 AI 系統分析全球經濟指標與股市歷史資料，判斷下個月大盤指數可能上漲或下跌。 丁、行銷部門：為提升廣告點閱率，希望 AI 系統依據產品說明，自動改寫出五種不同風格的全新宣傳文案。 (A)鑑別式 AI：乙、丙；生成式 AI：甲、丁； (B)鑑別式 AI：甲、丁；生成式 AI：乙、丙； (C)鑑別式 AI：乙、丁；生成式 AI：甲、丙； (D)鑑別式 AI：丙；生成式 AI：甲、乙、丁
10. 有位研究者進入某社區針對長辈舉辦免費健康檢查，事後刪除這些數據中可辨別身分之資訊，這自拿去分析後發表在期刊上，這違反了下列哪項研究倫理： (A) 匿名性 (B) 不傷害參與者 (C) 知情同意 (D) 不假造數據
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