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115年 - 115-1 國立頭城高級家事商業職業學校_教師甄選試題：餐飲管理科#138786(38題)

115年 - 115-1 國立頭城高級家事商業職業學校_教師甄選試題：資料處理科#138785(29題)

115年 - 115-1 國立竹東高級中學_教師甄試試題：會計事務科#138784(20題)

115年 - 115-1 國立竹東高級中學_教師甄試試題：國文科#138782(7題)

115年 - 115-1 國立竹東高級中學_教師甄試試題：物理科#138778(22題)

115年 - 115-1 國立頭城高級家事商業職業學校_教師甄選試題：特殊教育科#138774(23題)

115年 - 115-1 國立竹東高級中學_教師甄試試題：公民與社會科#138773(11題)

115年 - 115 桃園市立中壢商業高級中等學校_教師甄選試題：國際貿易科#138763(48題)

115年 - 115-1 台北市立中崙高級中學_教師甄選試題：物理科#138762(28題)

115年 - 115-1 國立彰化女子高級中學_教師甄選試題：數學科#138761(21題)

50. 一般電源供應器具有何種保護裝置(A)過電流保護 (B)過溫度保護 (C)過電阻保護 (D)過流量保護。

49. 供給繼電器線圈電壓若低於額定電壓會造成(A)燒毀 (B)短路 (C)接觸不良 (D)無法動作。

48. 直流繼電器一般係使用下列何種電氣元件來消除逆向脈衝(A)電晶體 (B)電容器 (C)電阻器 (D) 二極體。

2.請繪立體圖說明木材的構造，並於適當位置註明徑切面、弦切面、橫切面、心材、邊材、木質線、形成層、樹皮、春材、秋材等 10 個名稱。(20%)

1.所指定木材為生材，假設將此木材放入 105℃烘箱中乾燥 1 小時，即可達絕乾狀態，請計算(1)生材狀態比重 (2)絕乾材狀態比重 (3)木材體積收縮率 (4)木材縱向：徑向：弦向收縮率之比值。(晉富 I-P.136、142)生材狀態比重 Dg = Wg/Vg絕乾材狀態比重 Do = Wo/Vo徑向收縮率 ar = (Rg-Ro)/ Rg × 100%弦向收縮率 at = (Tg-To)/ Tg × 100%縱向收縮率 al = (Lg-Lo)/ Lg × 100%體積收縮率 av = (Vg-Vo)/ Vg × 100% 或=1-(1-ar) (1-at) (1-al)g：代表生材狀態 o 代表絕乾狀態

5. 試述於何種情況下，沿海國通常允許未事先同意之船舶得進入內水？

國二下英文課程(八年級)

講師：台中大雅家教-睿智數學及英文家教，王瑞志老師

簡介：提供國二下英文單字口訣記憶課程，老師嚴選測驗題，透過影音+講義+測驗，三環相扣的方式，就是要你將英文牢...

國小數學

講師：超強全服亥牙

簡介：教大家數學的一些線索

國中作文-修辭法

講師：侯安澤

簡介：這一個課程是關於修辭法的介紹

1

描述：1

2

描述：2

3

描述：3

8.下列何種疾病恢復後,感染原曾呈現終身潛伏感染(latentinfection)? (A)豬瘟 (B)豬生殖與呼吸綜合症 (C)豬假性狂犬病 (D)豬小病毒感染症

19.造成脊椎狹窄的原因，下列何者錯誤？ (A)椎間盤突出 (B)骨刺增生 (C)脊椎滑脫 (D)肌肉痙攣

36 依政府資訊公開法規定，下列敘述何者錯誤？ (A)有中華民國國籍而在國內無戶籍者，得申請提供政府資訊 (B)政府機關得主動公開，或依人民申請提供政府資訊 (C)應主動公開之政府資訊，政府機關未公開者，人民亦得申請提供 (D)申請提供之政府資訊，如已在網路公開者，得以告知申請人查詢方法以代提供

43 行政訴訟進行中當事人因故喪失訴訟能力，又無人為其聲請監護宣告，以致訴訟無法繼續進行時，依法應 選任特別代理人。相關處理方式，下列敘述何者錯誤？ (A)當事人之親屬或利害關係人得向受訴法院之審判長聲請，選任特別代理人 (B)特別代理人可以代理為一切訴訟行為，但不包含捨棄、認諾、撤回或和解 (C)審判長為當事人選任律師為特別代理人，應同時酌定律師之酬金 (D)選任律師為特別代理人時，其酬金由行政法院先行負擔

23. 某房仲業者委託 AI 團隊開發一套房價預測系統，希望根據物件坪數、屋齡、樓 層與地段等條件，自動估算每間房屋的成交價格，供業務人員作為議價參考依 據。下列哪一種指標最適合在系統上線前評估模型的預測準確程度？ (A)均方誤差(MSE)； (B)精確率(Precision)； (C)F1 分數(F1 Score)； (D)召回率(Recall)

25. 某語音辨識系統需分析長時間的語音序列，發現當句子較長時，模型難以保留 長時間序列中的前段資訊，導致辨識準確度下降。為改善此問題，下列何種模 型最適合？ (A)長短期記憶網路(LSTM)； (B)循環神經網路(RNN)； (C)卷積神經網路(CNN)； (D)生成式對抗網路(GAN)