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國營事業◆1.電路學 2.電子學

國營事業◆1.電力系統 2.電機機械

國營事業◆1.計算機概論 2.電子學

115年 - 115 專技高考_職能治療師：解剖學與生理學#142522(80題)

115年 - 115-2 專技高考_牙醫師(二)：牙醫學(三)（包括齒內治療學、牙體復形學、牙周病學等科目及其相關臨床實例與醫學倫理）#142521(80題)

115年 - 115 專技高考_職能治療師：職能治療技術學（包括職能治療之評估方法與技術、活動分析與應用、治療方法與技術）#142520(80題)

115年 - 115 專技高考_職能治療師：小兒職能治療學#142519(80題)

115年 - 115 專技高考_職能治療師：心理障礙職能治療學#142518(80題)

115年 - 115 專技高考_職能治療師：生理障礙職能治療學#142517(80題)

115年 - 115 專技高考_職能治療師：職能治療學概論（包括職能治療之歷史、哲學、角色與功能、理論基礎、倫理與規範、行政管理）#142516(80題)

115年 - 115-2 專技高考_藥師(一)：藥學(三)(包括藥劑學與生物藥劑學)#142515(80題)

115年 - 115 專技高考_獸醫師：獸醫實驗診斷學#142514(80題)

115年 - 115 專技高考_獸醫師：獸醫普通疾病學#142513(80題)

10. 往復泵於出口加裝空氣室(air chamber),其主要目的在於改善何種缺點?(A)過低之出口壓力(B)過低之吸引真空壓力(C)脈動之液體輸出(D)過低之出口流量

9. 若Pi為指示平均有效壓力、A為活塞面積、L為衝程長度與N為引擎轉數,則二衝程公制指示馬力的計算公式為(A)Pi×A×L×N/(75×60)(B)Pi×A×L/(75×60×2)(C)Pi×A×L/(550×60)(D)Pi×A×L/(550×60×2)

8. 噴射式泵內有噴嘴,當動力流體經過時將會導致(A)速率減低,壓力減少(B)速率增加,壓力減少(C)速率減低,壓力增加(D)速率增加,壓力增加

7. 燃油噴射時間之過早及過遲對船舶柴油機有何影響?

6. 何謂柴油機之爆震?又，應如何防止?

5. 何謂船舶蒸汽管的水錘作用(Water Hammer Action)？如何防止其發生？

國一上數學-康軒版

講師：【站僕】摩檸Morning.

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【Jessie超實用｜家系圖製作工具】用PPT也能輕鬆畫出專業家系圖！

講師：Jessie-108第二次社工師已上榜

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國中國文

講師：【站僕】摩檸Morning.

簡介：國中國文

元素週期表

描述：元素週期表

永續發展

描述：測試AI

英文

描述：加強自己

57.有關使用nonsteroidal anti-inflammatory drugs（NSAIDs）與disease-modifying antirheumatic drugs （DMARDs）治療風濕性關節炎（RA）的敘述，下列何者正確？(A)若病人服用NSAIDs即可控制疼痛，應儘量不要使用DMARDs(B)acetaminophen與NSAIDs皆可有效控制RA的關節疼痛，為第一線治療藥品(C)只有生物製劑DMARDs才能減緩RA對關節的破壞，傳統DMARDs則否(D)一般而言，生物製劑DMARDs產生療效的時間（onset）比傳統DMARDs快

79.王小姐肝腎功能正常，則methotrexate之口服起始劑量為何？ (A)每日7.5 mg (B)每週7.5 mg (C)每週2.5 mg (D)每日2.5 mg

80.Methotrexate除口服外，尚有下列何種給藥途徑？ (A)inhalation (B)intramuscular injection (C)intradermal injection (D)transdermal patch

18. 若企業使用第三方 AI API(如 OpenAI、Claude、Gemini 等)，協助處理內部資料，為避免敏感資訊遭模型記憶或進一步分析，應優先採 取下列哪一種作法？ (A) 啟用 Zero-Retention 模式或採用具企業資安保障的 API 服務 (B) 使用虛擬機建立隔離環境，以模擬匿名資料操作流程 (C) 將原始數據進行視覺化轉換，以避免直接暴露文本內容 (D) 將輸入資料轉換為向量嵌入後，再傳輸至語言模型進行處理

24. 一家跨國企業計劃在財務部門導入生成式 AI，並結合自動化系統進行報告產出。導入此系統後，最有可能實現的效益為何？ (A) 增加財務收益 (B) 顯著提升報告準確性並減少人工錯誤 (C) 加速市場推廣活動並提高銷售業績 (D) 提高品牌曝光度並增強客戶關係管理

25. 某製造業團隊建立瑕疵偵測模型時，使用單張約 20MB 的高解析度工業影像作為訓練資料，並將所有影像儲存於 NAS(Network Attached Storage)中。訓練時透過 PyTorch 搭配 CNN 模型於 GPU 上進行，工程師觀察到 GPU 使用率僅約 20%至 30%，整體訓練時間 耗費數日。根據上述情境，造成 GPU 利用率偏低的最可能原因為何？ (A) 模型架構過於複雜，導致反向傳播時間過長 (B) 訓練資料品質不穩定，造成模型難以收斂 (C) 高解析影像從 NAS 載入產生 I/O(Input/Output)瓶頸，導致 GPU 等待 (D) 批次大小(Batch Size)設定不當，導致 GPU 長時間閒置