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115年 - 115 高雄市交通法令_是非題 51-100#141526(50題)
115年 - 高雄市計程車駕駛人資訊服務網題庫(是非題):地理環境 201-250(2026/07/02 更新)#141525(42題)
115年 - 高雄市計程車駕駛人資訊服務網題庫(是非題):地理環境 151-200(2026/07/02 更新)#141524(50題)
115年 - 高雄市計程車駕駛人資訊服務網題庫(是非題):地理環境 101-150(2026/07/02 更新)#141523(50題)
115年 - 高雄市計程車駕駛人資訊服務網題庫(是非題):地理環境 51-100(2026/07/02 更新)#141522(50題)
115年 - 高雄市計程車駕駛人資訊服務網題庫(是非題):地理環境 1-50(2026/07/02 更新)#141521(50題)
115年 - 115 彰化縣政府測量助理甄試參考題庫701-750#141520(50題)
115年 - 115 彰化縣政府測量助理甄試參考題庫 651-700#141519(50題)
115年 - 115 高雄市交通法令_選擇題 1-50#141518(50題)
115年 - 115 彰化縣政府測量助理甄試參考題庫 601-650#141517(50題)
最新試題
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
最新申論題
(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】
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藥物治療學分章節題庫(含部分臨床藥學)(108-1~115-2)
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簡介:
● 收錄108-1~115-2之藥物治療學國考題(含部分臨床藥學題目) ● 分章節整理試題,幫助考生複習各章節之內容
生藥學分章節題庫(108-1~115-2)
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● 收錄108-1~115-2之生藥國考題 ● 分章節整理試題,幫助考生複習各章節之內容
中藥學分章節題庫(108-1~115-2)
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簡介:
● 收錄108-1~115-2之中藥學國考題 ● 分章節整理試題,幫助考生複習各章節之內容
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神經物理治療筆記-2
描述:
包括周邊神經損傷與各式神經疾病
神經物理治療筆記-3
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包括神經測試項目
生物
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寫的不太好?
最新討論
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
31 "下列何者為鑑別式 AI的主要目標?" (A) 學習數據的生成過程 (B) 生成類似真實數據的新樣本 (C) 分類或迴歸數據 (D) 創建多樣化的數據分佈
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