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技檢◆太陽光電設置-乙級

MTA98-366◆網路管理與應用(Networking Fundamentals)

勞動部勞動力發展署 國文

115年 - 115 一般警察特種考試_三等_警察法制人員：民法與民事訴訟法#140806(4題)

115年 - 115 一般警察特種考試_三等_警察法制人員：立法程序與法制作業#140805(4題)

115年 - 115 一般警察特種考試_三等_警察法制人員、行政管理人員：行政法#140804(3題)

115年 - 115 一般警察特種考試_三等_警察資訊管理人員：資訊管理#140803(9題)

115年 - 115 一般警察特種考試_三等_警察資訊管理人員：物件導向程式設計#140802(3題)

115年 - 115 警察特種考試_三等_消防警察人員：消防與災害防救法規（包括消防法及施行細則、災害防救法及施行細則、爆竹煙火管理條例及施行細則、公共危險物品及可燃性高壓氣體製造儲存處理場所設置標準暨安全管理辦法、緊急救護辦法、緊急醫療救護法及施行細則、直轄市縣市消防機關火場指揮及搶救作業要點）#140801(27題)

115年 - 115 一般警察特種考試_三等_消防警察人員：建築防火#140800(4題)

115年 - 115 一般警察特種考試_三等_消防警察人員：消防與災害防救法規（包括消防法及施行細則、災害防救法及施行細則、爆竹煙火管理條例及施行細則、公共危險物品及可燃性高壓氣體製造儲存處理場所設置標準暨安全管理辦法、緊急救護辦法、緊急醫療救護法及施行細則）#140799(4題)

115年 - 115 一般警察特種考試_三等_犯罪防治人員預防組：諮商與輔導#140798(4題)

115年 - 115 一般警察特種考試_三等_犯罪防治人員預防組：社會學與社會工作#140797(27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？

【社工師考試】社會工作研究方法｜考試重點｜答題技巧

講師：社工師考試｜考試重點｜答題技巧

簡介：｜社工師考試榜眼 ｜現職司法領域工作者 ｜臺大法律系及社工系雙主修畢業 ｜如何使用這份筆記？ 　　這份筆...

調劑學_歷屆國考題整理

講師：小笨蛋

簡介：本課程適合藥師第二階段考試 整理範圍：112-1~113-2專技高考-調劑學與臨床藥學 僅題目分章節整理，詳解請另...

藥物治療學_歷屆國考考題整理

講師：小笨蛋

簡介：本課程適合藥師第二階段考試 整理範圍：111-1~113-2專技高考-調劑學與臨床藥學 僅題目分章節整理，詳解請另...

行為人

描述：行為人

行政處分

描述：行政處分

懲戒 政務官

描述：懲戒

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

68 In Palko v. Connecticut, the petitioner argued that the Fourteenth Amendment__________ , as against the States, the Fifth Amendment requirement that no person “be subject for the same offence to be twice put in jeopardy of life or limb.” The Court disagreed, holding that federal double jeopardy standards were not applicable against the States. (A) inserted (B) incorporated (C) declared (D) enumerated

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

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

50. 某雲端服務公司計畫將大型語言模型部署於線上系統，並以批次推論 (Batch Inference)方式處理每日上百萬筆用戶請求。專案團隊在評 估可能遇到的挑戰時，下列哪一項通常不會被視為批次推論階段的主要難題？ (A)如何確保訓練語料的涵蓋性與標註品質，以避免模型偏差影響輸出； (B)當批次規模增大時，如何降低推論延遲並保持即時回應能力； (C)在推論過程中，有效管理與分配龐大的輸入資料量以避免資源壅塞； (D)在叢集環境中精確安排推論任務，以提升 GPU/TPU 等硬體資源的利用率