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二等大管輪◆維修保養與輔機
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114年 - 114-3 交通部航港局_船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_二等大管輪:維修保養與輔機#141074
> 試題詳解
48. 下列何者屬於船舶突發性故障?
(A)管子腐蝕穿孔
(B)軸承的磨損
(C)主機自動停俥
(D)主機或發電機氣缸套的磨損
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35. 下列何者屬於船舶突發性故障? (A)管子腐蝕穿孔 (B)軸承的磨損 (C)主機自動停俥 (D)主機或發電機氣缸套的磨損
#3397012
49.上圖(b)中,檢查或更換填料函中的那些環時需吊活塞裝置? (A)3 (B)4 (C)5&6 (D)7&8
#3934935
50. MC型主機氣壓遙控管路系統中,排氣閥之AIR SPRING屬於哪一控制區? (A)AIR SOURCE (B)SAFETY DEVICE (C)STARTING LINE (D)SPEED SETTING LINE
#3934936
1. 某量化投資團隊需估算某投資組合未來 30 日的風險值。由於衍生性金融商品的 定價模型過於複雜,無法以解析解直接求得,工程師因此採用隨機模擬方式,產 生大量市場情境模擬並估計損失分布。此方法屬於下列哪一種技術框架? (A)馬可夫鏈(Markov Chain):以狀態轉移機率描述系統演變的隨機過程; (B)梯度下降最佳化(Gradient Descent):透過迭代更新參數以最小化損失函數; (C)蒙地卡羅方法(Monte Carlo Method):透過大量隨機抽樣近似機率分布或數值 結果; (D)貝氏推論(Bayesian Inference):結合先驗分布與資料更新後驗機率
#3934937
2. 某工程師在建立房價預測模型時,訓練資料中存在少數豪宅(成交價超過一般物 件 10 倍以上)。若工程師希望模型對這些極端高價物件的預測誤差更敏感,並在 訓練時產生較大的梯度更新影響,應優先選擇下列哪種損失函數? (A)平均絕對誤差(MAE):對誤差進行線性懲罰,對離群值較不敏感,梯度近似 固定; (B)Huber 損失(Huber Loss):小誤差採平方懲罰,大誤差轉為線性懲罰,以降低 離群值影響; (C)均方誤差(MSE):對誤差進行平方處理,使大誤差產生更大的懲罰與梯度; (D)交叉熵損失(Cross-Entropy Loss):用於分類問題的機率分布差異衡量
#3934938
3. 某工程師在撰寫 Transformer 的 Attention 層時,需手動驗證矩陣維度是否相容。 輸入矩陣 Q 已攤平成形狀為(1, 10),Query 投影權重矩陣 WQ形狀為(10, 64)。執 行 Q x WQ後輸出的形狀為何? (A)(1, 64); (B)(10, 10); (C)(64, 1); (D)維度不相容,無法相乘
#3934939
4. 某 AI 團隊同時開發多個影像辨識系統,並在訓練流程中統一加入資料擴增策略 (包含隨機水平翻轉)以提升模型泛化能力。實驗後發現,部分任務的測試表現 明顯下降。下列哪一項任務最可能因該資料擴增策略引入語意錯誤(Semantic Inconsistency),使同一樣本在翻轉後對應不同類別標籤,進而影響模型學習? (A)寵物監控中的貓狗分類; (B)車輛辨識中的車型分類; (C)手寫數字辨識; (D)道路場景中的行人偵測
#3934940
5. 某工程師完成多元線性迴歸模型後,繪製殘差圖(Residual Plot),發現殘差隨預測值增大而呈現擴散現象(右側明顯比左側分散)。此現象最可能代表什麼問題? (A)殘差之間存在關聯; (B)特徵之間高度相關; (C)殘差變異數不一致; (D)殘差不符合常態分布
#3934941
6. 某資料科學家欲對 512 維詞嵌入向量(共 10 萬筆)進行視覺化以探索群集結構, 同時另一工程師需將 200 個製程特徵降維後作為 XGBoost 的輸入特徵。關於 tSNE 與 PCA 選型,下列敘述何者最正確? (A)t-SNE 保留全局線性結構,適合作為 XGBoost 的降維前處理; (B)t-SNE 保留局部鄰域結構,適合視覺化;但不保留全局結構,不適合作為模型 輸入特徵; (C)PCA 為非線性降維方法,能保留複雜流形結構; (D)t-SNE 與 PCA 皆可直接對新資料進行線性外推
#3934942
7. 某金融團隊建立信貸風險模型,特徵工程後共產生 200 個變數,其中「月收入」、 「年收入」、「季收入」三者高度相關。模型上線後業務單位反映:每次重新訓練 後,模型輸出的重要特徵清單在這些高度相關特徵間反覆變動,難以向審查單位 解釋。請問下列何者為造成此現象最可能的原因? (A)模型使用 L2 正則化,導致所有特徵係數被壓縮至接近零,重要性難以區分; (B)模型使用 L1 正則化,面對高度相關特徵時隨機保留其中之一,導致每次訓練 保留的特徵不穩定; (C)模型未使用任何正則化,過擬合導致係數每次收斂至不同極值; (D)特徵數量過多導致梯度消失,應優先進行 PCA 降維再套用正則化
#3934943
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