最新資料

環保行政學(概要)

環境衛生學

水污染與土壤污染防治

115年 - 115 普通考試_自然保育：保育生物學概要#142124(4題)

115年 - 115 普通考試_交通技術：運輸規劃學概要#142123(4題)

115年 - 115 普通考試_水土保持工程：坡地保育概要（包括沖蝕原理）#142122(4題)

115年 - 115 普通考試_自然保育：生態學概要#142121(4題)

115年 - 115 普通考試_交通行政：運輸學概要#142120(4題)

115年 - 115 普通考試_地政：土地利用概要#142119(4題)

115年 - 115 普通考試_地政：民法物權編概要#142118(9題)

115年 - 115 普通考試_衛生行政：衛生法規與倫理概要#142117(4題)

115年 - 115 普通考試_航運行政：海運學概要#142116(4題)

115年 - 115 普通考試_航運行政：航港法規概要#142115(4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？

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講師：陳耘得

簡介：12312312

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講師：陳耘得

簡介：123123

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講師：陳耘得

簡介：222

行政程序法 第 17 條

課程：行政程序法
章節：第 一 章 總則 第 二 節 管轄

描述：行政機關對事件管轄權之有無，應依職權調查；其認無管轄權者，應即移送有管轄權之機關，並通知當事人。 人...

行政程序法 第 18 條

課程：行政程序法
章節：第 一 章 總則 第 二 節 管轄

描述：行政機關因法規或事實之變更而喪失管轄權時，應將案件移送有管轄權之機關，並通知當事人。但經當事人及有管...

行政程序法 第 19 條

課程：行政程序法
章節：第 一 章 總則 第 二 節 管轄

描述：行政機關為發揮共同一體之行政機能，應於其權限範圍內互相協助。 行政機關執行職務時，有下列情形之一者，...

73.下列何者不是methotrexate發生肝毒性的風險因子？ (A) obesity (B) diabetes mellitus (C) hepatitis B history (D) folic acid supplement

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

58.下列何者之給藥途徑為皮下注射（SC）？ (A)rituximab(B)tocilizumab(C)infliximab(D)etanercept(E)A,B,D

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