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115年 - 115 金融市場常識 101-150#140369(50題)

115年 - 115 中區縣市政府教師甄選策略聯盟：國小教育專業科目#140368(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 1301-1350（2026/06/01更新）#140367(50題)

115年 - 115 中區縣市政府教師甄選策略聯盟_國中：本土語文-閩南語#140366(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 1201-1250（2026/06/01更新）#140365(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 1151-1200（2026/06/01更新）#140363(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 1951-2000（2026/06/01更新）#140362(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 1901-1950（2026/06/01更新）#140360(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 1851-1900（2026/06/01更新）#140359(50題)

115年 - 115 公共工程品管人員(土建班)題庫 1801-1850（2026/06/01更新）#140358(50題)

10. 下列有關潤滑油冷卻器操作時的敘述何者正確？ (A)滑油的壓力通常都會比冷卻水的壓力高 (B)滑油的壓力通常都會比冷卻水的壓力低 (C)滑油的壓力通常都會等於冷卻水的壓力 (D)有時滑油的壓力較高，有時則為冷卻水的壓力較高

9. 在海水泵進出口處加裝何種裝置，來防止裝置的腐蝕？ (A)消除電路接地現象 (B)電路接地現象 (C)管路鍍鋅防蝕 (D)管路套銅防蝕

8. 潤滑油的一般性質裡若對油施加一定之力，使之流動時，抵抗此運動的力作用於反對方向，此力稱為油的內部摩擦力，請問油的此項性質稱為什麼？ (A)油的此項性質稱為黏度 (B)油的此項性質稱為TBN (C)油的此項性質稱為擴散性 (D)油的此項性質稱為真刺度

7. 船用蓄電池主要分為哪幾類？電解液比重各為多少才正常？

6. 輪機員至機艙巡班時，對於機艙地板底下有何事物要注意?

5. 在主機之安全裝置與警報裝置測試(Safety And Alarm Device Test)中，試列舉跳脫測試 (Trip Test)項目有那些？

犯罪偵查學【For警專二年級★瘋狂刷題★】

講師：莫

簡介：☆新。警察偵查犯罪手冊☆(修正日期：114年12月11日) ✰大內捲時代來臨囉✰ ~٩꒰｡•◡•｡꒱۶ 【同學都躲起來在...

全彩圖解-教甄超高頻必考231個單字

講師：台中大雅家教-睿智數學及英文家教，王瑞志老師

簡介：提供教甄超高頻必考231個單字

阿摩線上課程

講師：【站僕】摩檸Morning.

簡介：阿摩線上課程

教檢-學習者

描述：教育心理學、青少年發展與輔導、班級經營

110關務考試 一般行政四等-經濟學概要

課程：經濟學(下)
章節：高普考歷屆試題詳解

青青國小即將進行資優教育評鑑工作，評鑑內容包括： 甲. 整體資優教育實施計畫及課程規劃。 乙. 資優方案的各項資源是否符合相關規定。 丙. 資優方案的執行情況。 丁. 評估方案辦理之成效。 從以上評鑑內容來看，該評鑑採用哪一種模式進行？  (A) CIPP 模式  (B) 個案研究模式  (C) 當事人中心模式  (D) 對抗評鑑模式

描述：Stufflebeam 提出 CIPP 評鑑模式。CIPP 是四個英文字母的縮寫，代表評鑑的四個階段 C - Context (背景/情...

57 “Securities Law entitles the purchaser to sue the issuer, underwriter, certified public accountant and lawyer with respect to any material misstatements or omissions in the prospectus. However, except to the issuer, which has absolute liability for any material misstatements or omissions, Securities Law provides an affirmative defense for any other defendant who can demonstrate that he/she met a prescribed standard of diligence with respect to the information contained in the prospectus.” Based on the above description, what kind of liability the issuer has? (A) Strict liability (B) Negligent liability (C) No liability (D) Presumption of negligence

63 Pursuant to Article 12 of the (2005) Amendment of the Constitution of the R.O.C., amendment of the Constitution shall be initiated upon the proposal of one-fourth of the total members of the Legislative Yuan, passed by at least three-fourths of the members present at a meeting attended by at least three-fourths of the total members of the Legislative Yuan, and sanctioned by electors in the free area of the Republic of China at ___________held upon expiration of a six-month period of public announcement of the proposal, wherein the number of valid votes in favor exceeds one-half of the total number of electors; and the provisions of Article 174 of the Constitution (Main Text) shall not apply. (A) an election (B) a recall (C) an initiative (D) a referendum

61 According to the Restatement (Second) of Torts, __________is the maker who is not confident in the accuracy or knows he has no basis of his representation. (A) invalid misrepresentation (B) nuisance (C) defamation (D) fraudulent misrepresentation

33. 在工業物聯網架構中，進行設備預測性維護(Predictive Maintenance) 時，若面對異常事件發生頻率極低、樣本高度不平衡的時間序列資料， 下列哪一種方法最能兼顧模型穩定性與異常偵測效能？ (A)將每筆異常事件資料複製多次以提升模型對異常的辨識敏感度，搭 配全序列訓練模型(如 LSTM)； (B)對時間序列進行差分與標準化後，使用傳統監督式學習模型(如 SVM)進行分類訓練； (C)使用經過時間序列特化的 SMOTE 技術生成異常樣本，以平衡異常與 正常資料比例； (D) 採用基於重建誤差的自編碼器模型( Sequence-to-Sequence Autoencoder)進行異常偵測，並僅使用正常資料進行訓練

40. 關於監督式學習( Supervised Learning )與非監督式學習 (Unsupervised Learning)的目標，下列敘述何者錯誤？ 1.非監督式學習的核心在於發掘資料內在結構，例如分群、關聯規則與降維，而不依賴外部標籤。 2.監督式學習的典型應用為分類與迴歸，通常不適合應用於異常偵測任務。 3.非監督式學習若搭配少量標註資料，即會完全轉化為監督式學習。 4.監督式學習仰賴已標註的資料集，透過最小化輸出與真實標籤之間 的差距，學習輸入與目標之間的對應函數。 5.所有監督式學習任務都必須要有大量完整標註資料，否則無法進行任何有效的模型訓練。 6.非監督式學習不需要目標變數，僅透過輸入資料本身的特徵分布進行模式學習。 (A)3、5、6； (B)1、4、6； (C)2、4、6； (D)2、3、5

46. 某電商公司想預測用戶是否會購買特定商品，資料中包含多種用戶屬性與行為特徵。分析師希望選出對購買結果最有預測價值的特徵，以提 升模型效能。下列哪一種描述最符合監督式特徵選擇(Supervised Feature Selection)的概念？ (A)根據特徵的整體分布、變異度或資訊量進行篩選，而不直接參考目 標變數； (B)評估每個特徵與目標變數之間的相關性，選擇對預測結果貢獻最大 的特徵； (C)使用模型評估特徵對預測結果的重要性，並保留對目標變數影響較 大的欄位； (D)將特徵透過降維方法(如 PCA)轉換為新特徵，再用於模型訓練