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最新試卷
115年 - 115 臺北市市立國民中學正式教師聯合甄選試題:特殊教育-身心障礙科#140681(40題)
115年 - 115 臺北市市立國民中學正式教師聯合甄選試題:家政科#140680(40題)
115年 - 115 臺北市市立國民中學正式教師聯合甄選試題:地球科學科#140679(40題)
115年 - 115 臺北市市立國民中學正式教師聯合甄選試題:生活科技科#140678(40題)
115年 - 115 臺北市市立國民中學正式教師聯合甄選試題:公民與社會科#140677(40題)
115年 - 115 新竹縣國民中學教師聯合甄選_教學演示內容:體育科#140676(7題)
115年 - 115 臺北市市立國民中學正式教師聯合甄選試題:輔導活動#140675(40題)
115年 - 115 新竹縣立自強工業高級中等學校教甄專任輔導教師筆試試卷#140674(7題)
115年 - 115 臺北市立華江高級中學 _正式教師甄選﹕英文科#140673(20題)
115年 - 115 新竹縣國民中學教師聯合甄選_教學演示內容:數學科#140672(8題)
最新試題
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
最新申論題
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?
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天文學是一門研究天體和發生在宇宙中各種現象的自然科學。它使用數學、物理和化學來解釋它們整體的起源和演...
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研究所英文一次搞定! 精選台大、成大、政大、交大、師大、中正近年考題,完整分類解析,每題一步步拆解到...
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講師:
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整合100之後的學測試題和100~110指考英文試題,提供完整試題解析和教學講義,章節如下: 1. 詞彙題 2. 綜合...
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義務衝突
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【警鴿】刑法總則(二)
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阻卻違法事由
什麼是罪責?
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【警鴿】刑法總則(二)
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有責性(罪責)
責任能力如何劃分?
課程:
【警鴿】刑法總則(二)
章節:
有責性(罪責)
最新討論
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