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115年 - 115 高雄市市立國民中學教師聯合甄選試題：音樂#141554(50題)

115年 - 115 彰化縣政府測量助理甄試參考題庫 901-950#141553(50題)

115年 - 115 國立羅東高商第1次教師甄選試題：歷史科#141552(9題)

115年 - 115 彰化縣政府測量助理甄試參考題庫 851-900#141551(50題)

115年 - 115 彰化縣政府測量助理甄試參考題庫51-800#141550(50題)

115年 - 115 彰化縣政府測量助理甄試參考題庫 801-850#141549(50題)

115年 - 115 高雄市市立國民中學教師聯合甄選試題：生活科技#141548(50題)

115年 - 115 高雄市市立國民中學教師聯合甄選試題：生物#141547(50題)

115年 - 115 高雄市市立國民中學教師聯合甄選試題：公民#141544(50題)

【已刪除】115年 - 高雄市_地理環境_選擇題 151-218(重複)#141543(68題)

30.某物流公司希望讓配送系統在不同交通狀態下選擇路線，系統每次選擇後會根據配送時間、油耗與遲到罰則取得回饋，並逐步改善策略。下列哪一種學習模型最符合此決策情境？(A)強化學習(B)單純線性迴歸(C)K-means分群(D)PCA降維

29.某企業要在高維特徵空間中建立二元分類模型，並希望找到能最大化類別間隔的分隔邊界。若資料可能需要透過核函數處理非線性關係，下列哪一種模型最符合描述？(A)支援向量機(SVM)(B)K-means分群(C)Apriori關聯規則(D)PCA降維

28.某行銷團隊有數百個顧客行為特徵，想在保留主要資訊的前提下降低維度，方便視覺化與後續建模。下列哪一種方法最符合此需求？(A)主成分分析(PCA)(B)KNN最近鄰分類(C)決策樹剪枝(D)SMOTE少數類別合成

(三)如果以 B. IE 3 新電動機汰換 A 的舊電動機，所花的工程費，需多久才可以由節省的電費損益平衡(回收年限)？【5 分】

(二)下表中是 A、B 兩個不同能源效率的電動機之性能參數，假如運轉條件都相同，負載率 82%、運轉時數每年 8,400 小時，以每度電費 2.0 元估算，更換為 IE3 新電動機的設備及安裝工資等工程費共新台幣 25 萬元整，請完成下表中空格之計算。【10 分】

 (一)國際上對於電動機的能源效率共分為幾級？IE1 和 IE3 相比，何者較省電？ 【10 分】

國文

講師：penguin

簡介：課程分類以名詞跟成語及跟年齡有關的介紹還有名言佳句

行政法概要(上)

講師：penguin

簡介：本課程之行政法概要(行政程序法、行政執行法、行政罰法、訴願法、行政訴訟法、國家賠償法)會以法條、相關憲...

國中英文文法統整

講師：yamol

簡介：本課程適用於國中英文！

單元名稱:TH0細胞如何分化成TH1、TH2、TH17和Treg（調節型T細胞）次族群，

課程：醫用微生物免疫學
章節：章節6:醫用微生物學免疫學常考題型解析

描述：輔助T細胞（TH）的活化是啟動細胞調節性免疫之重要關鍵，請說明TH0細胞如何分化成TH1、TH2、TH17和Treg（調...

單元名稱:五大類肝炎病毒之傳染方式。

課程：醫用微生物免疫學
章節：章節7醫用微生物學免疫學常考題型解析

描述：臺灣是肝病的高盛行區，肝癌更是位居男性前十大癌症死因。請詳述五大類肝炎病毒之傳染方式、目前臨床治療方...

課本重點整理

描述：(*´I`*)

20. How many E configuration are there in the following compounds? (A) 1 (B) 2 (C) 3 (D) 4 (E) 5

3. 下列有關教育隱喻（metaphor）與西方教育家的配對，何者正確？ (A) 教育即接生—蘇格拉底（Socrates） (B) 教師是園丁—柏拉圖（Plato） (C) 教育即生長—洛克（J. Locke） (D) 教育即引導—弗萊勒（P. Freire）

32.依郵件處理規則規定，有關電子函件交寄，下列敘述何者正確？ (A)寄件人須向郵局申請登記成為電子函件用戶 (B)寄件人持電子文件資料向指定郵局臨櫃交寄 (C)指定郵局轉成電子函件向收件人發送電子郵件 (D)電子函件不受理掛號交寄

33 關於目前生成式 AI 的主要應用，不包括下列哪一項？ (A) 創建合成數據樣本 (B) 模擬數據分佈 (C) 分類醫學影像 (D) 生成文本

37 下列哪項是生成式 AI支援鑑別式 AI 的典型案例？ (A) 模擬交通場景以訓練自動駕駛模型 (B) 使用 CNN 對腫瘤分類 (C) 使用 SVM 分析風險 (D) 創建更好的分類演算法

38 下列哪種方法能解決生成式模型的訓練不穩定性問題？ (A) 使用更大的數據集 (B) 採用 Waserstein GAN(WGAN) (C) 提高硬體效能 (D) 增加模型層數