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95. 下列粒狀物的氣動粒徑,通常何者最小? (A)燻煙 (B)粉塵 (C)霧滴 (D)蒸氣 。

43. 某信用評分公司導入 SHAP(SHapley Additive exPlanations)框架分析機器學習 模型的輸出行為。分析師希望了解:「對於某位特定申請人被評為高風險的信用 評分,各項輸入特徵分別對這個評分結果貢獻了多少」。下列哪一項最能正確說 明 SHAP Shapley 值在此情境中所提供的資訊? (A)各特徵在模型訓練過程中對結果穩定性的影響程度; (B)此申請人的各項特徵,分別讓風險評分上升或下降的影響程度; (C)各特徵在所有客戶資料中對整體預測準確度的影響程度; (D)各特徵在模型中被使用的頻率

47. 某大型語言模型(LLM)在訓練過程中,研究人員發現模型在生成文本時,長期集中產生少數幾種相似的回應形式,缺乏多樣性。下列何者最能說明此現象及其可能原因? (A)過度擬合(Overfitting); (B)模式崩潰(Mode Collapse); (C)梯度消失(Vanishing Gradient); (D)模型收斂速度(Convergence Rate)

48. 某電商平台建置機器學習模型,用於預測用戶在瀏覽特定商品後的購買機率。 模型上線初期表現穩定,但維運團隊在定期審查中發現兩種不同情形: 情形甲:模型上線半年後恰逢消費趨勢轉變,過去高購買意願的用戶行為模式 (如長時間停留商品頁)不再是強烈的購買訊號,即便輸入特徵分布與訓練期相近,模型預測準確率仍明顯下降。情形乙:平台新增了行動裝置端的入口,新用戶的年齡分布、裝置類型與使用 時段特徵與原訓練資料差異顯著,導致模型對這批用戶的預測偏差增大。 下列哪一項最能正確對應兩種情形所屬的模型劣化類型? (A)甲為資料漂移(Data Drift)、乙為概念漂移(Concept Drift); (B)甲為概念漂移(Concept Drift)、乙為資料漂移(Data Drift); (C)甲為模型過擬合(Overfitting)、乙為資料漂移(Data Drift); (D)甲與乙均屬概念漂移(Concept Drift),因為兩者都導致模型預測準確率下降

21.行政機關受理人民之陳情,下列何者之處理係屬錯誤? (A)受理機關處理人民陳情應一律公開為之 (B)人民為維護行政上權益提出陳情,受理機關應指派人員迅速、確實處理 (C)陳情人對於陳情之紀錄有異議者,受理機關應更正之 (D)未具陳情人真實住址者,受理機關得不予處理