13. 熱帶氣旋，根據歷年的統計顯示，發生的頻率以那一地區為高？
(A)東太平洋
(B)西太平洋
(C)南印度洋
(D)大西洋西部

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相關試題

14. 私人武裝保全人員之僱用，依我國何法規？ (A)船舶法 (B)引水法 (C)海商法 (D)航業法

15. 依我國海商法規定若託運人於託運時故意虛報貨物之性質或價值時，運送人對其貨物之毀損或減少的責任為何？ (A)應負賠償責任 (B)不負賠償責任 (C)應負舉證責任 (D)不負舉證責任

1. 某工程師正在建置一套法律文件解析系統，在進行資訊擷取(Information Extraction)前，需要對文本進行詞性標註(Part-of-Speech Tagging, POS Tagging)。請問此步驟的主要目的為何？ (A)將文本翻譯為其他語言以利跨語言分析； (B)將文本切分為基本詞彙單位，以便後續處理； (C)判斷文本中各詞彙的情感傾向； (D)為每個詞彙標記其語法類別，如名詞、動詞與形容詞

2. 一家新創公司希望對 Llama3 70B 模型進行領域微調(Domain Fine-Tuning)以建立企業專用助理，但 GPU 記憶體有限，無法支撐完整模型的反向傳播梯度計算。工程師希望凍結(freeze)原模型權重、僅訓練少量額外參數的前提下，評估採用 LoRA(Low-Rank Adaptation)方案。請問 LoRA 在此場景下的主要優勢為何？ (A)透過知識蒸餾(Knowledge Distillation)將 70B 模型壓縮為較小的學生模型； (B)對原始模型各層權重進行剪枝(Pruning)，移除低重要性參數後再進行微調； (C)凍結原始預訓練權重，僅在各層加入低秩分解的可訓練矩陣，大幅降低可訓練參數量與 GPU 記憶體需求； (D)將模型中的注意力機制改為稀疏注意力(Sparse Attention)，以降低長序列計算成本

3. 某工程師在建構搜尋引擎的詞向量模型時，語料庫規模達數十億 token，且包含大量長尾詞彙(Long-tail Terms)。他在 Word2Vec 的 CBOW 與 Skip-gram 兩種訓練策略之間進行選擇，需考量訓練效率與低頻詞表示品質之差異。下列何者最能準確地反映兩者在此情境下的取捨？ (A)CBOW 對長尾詞表現更好，因為它透過多個上下文詞的平均來強化稀疏詞的訓練訊號； (B)CBOW 訓練速度較快、整體語意平滑，但對低頻詞的向量品質較差；Skip-gram 以中心詞預測周圍詞，對長尾詞累積更多訓練樣本，向量品質較優； (C)Skip-gram 訓練速度更快，因為每次只需預測單一目標詞，計算量低於 CBOW； (D)兩者對低頻詞的表現完全相同，差異僅在於訓練時的 Batch 組織方式

4. 某金融科技公司的工程師正在準備內部客服對話與交易紀錄文本，進行 BERT 模型的預訓練，以提升模型對金融語境的理解能力，並採用遮蔽語言建模(Masked Language Model, MLM)作為訓練任務。請問 MLM 的核心訓練目標為何？ (A)讓模型自左至右逐 token 生成句子，學習自迴歸語言模型(Autoregressive LM) 能力； (B)透過對抗訓練(Adversarial Training)縮小真實句與生成句之間的語意差異；(C)隨機遮蔽輸入序列中部分 token，訓練模型根據雙向上下文預測被遮蔽的原始內容； (D)透過遮蔽低頻詞來減少詞彙表大小，降低 Embedding 的記憶體使用

5. 某電商平台的工程師在開發商品評論情感分析系統時，發現使用 One-Hot 編碼無法表達詞語之間的語意關係，且隨著詞彙表擴大，向量維度與記憶體需求快速增加。工程師因此改用 Word2Vec 進行詞語表示。請問 Word2Vec 從根本上解決了上述問題的哪項限制？ (A)建立詞語之間的序列依賴關係，以捕捉長距離上下文語意； (B)根據詞語在語料中的出現頻率調整其重要性，使模型更重視高頻詞； (C)降低詞彙表示的維度，同時保留語意結構，避免高維稀疏表示所帶來的限制； (D)透過監督式學習利用標註語料，提升詞語分類的準確性

6. 某自駕車感知系統需要在同一張影像中同時完成道路、建築、行人的逐像素分類，並且能夠區分畫面中兩名相鄰行人(標記為「行人#1」和「行人#2」)。工程師在選擇語義分割(Semantic Segmentation)與實例分割(Instance Segmentation)時，請問兩者的根本差異為何？ (A)實例分割對每個像素進行分類但不產生 Bounding Box；語義分割產生 Bounding Box 但不進行像素級標記； (B)實例分割僅用於影像層級的類別分類，語義分割才進行逐像素標記； (C)語義分割將每個像素分配至預定義類別，但同一類別內的不同個體無法區分；實例分割能對同一類別的不同物件(如兩名行人)分別建立獨立遮罩(Mask)； (D)語義分割與實例分割皆為逐像素分類任務，但兩者在是否需要區分不同物件個體上並無差異

7. 某大型超市的防損系統需要即時偵測多名顧客各自手持的購物籃、手機與商品，並需對每個物件進行精確區域標記(Pixel-level Mask)，同時能區分畫面中不同個體(即使不同顧客拿著相同商品，也需分別標記)。請問下列哪一項技術最適合此場景的需求？ (A)影像分類(Image Classification)； (B)目標檢測(Object Detection)； (C)實例分割(Instance Segmentation)； (D)語義分割(Semantic Segmentation)

8. 某工程師訓練了一個皮膚病變二元分類模型(惡性/良性)，在向臨床醫師報告模型效能時，使用 ROC 曲線(Receiver Operating Characteristic Curve)進行呈現。請問 ROC 曲線的橫軸(X 軸)與縱軸(Y 軸)分別代表哪些指標，且在醫療情境中代表哪一種意義？ (A)X 軸為準確率(Accuracy)，Y 軸為召回率(Recall)，表示模型整體分類正確比例與偵測能力； (B)X 軸為假陽率(False Positive Rate, FPR)，Y 軸為真陽率(True Positive Rate, TPR)，反映誤診健康個體的風險與正確識別病患的能力； (C)X 軸為精確率(Precision)，Y 軸為召回率(Recall)，表示預測為陽性樣本的準確性與完整性； (D)X 軸為 IoU 閾值，Y 軸為 mAP，反映物件偵測模型在不同重疊條件下的表現

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