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資格考試◆證券商財富管理業務人員法規

資格考試◆證券商財富管理業務人員專業科目

領隊執業法規

115年 - 115-2 專技高考_驗光師：視覺光學#142842(50題)

115年 - 115 專技高考_驗光師：視光學#142841(50題)

115年 - 115-2 專技高考_驗光師：隱形眼鏡學與配鏡學#142840(50題)

115年 - 115 專技普考_驗光生：眼球構造與倫理法規概要#142839(50題)

115年 - 115-2 專技高考_驗光師：眼球解剖生理學與倫理法規#142838(50題)

【已刪除】115年 - 測試選擇題和申論題互相轉換（給RD測試，不要動）#142837(18題)

115年 - 115-2 專技高考_驗光師：低視力學#142836(50題)

115年 - 115 專技普考_驗光生：驗光學概要#142835(50題)

115年 - 115-2 專技普考_驗光生：隱形眼鏡學概要#142834(50題)

115年 - 115-2 專技普考_驗光生：眼鏡光學概要#142833(50題)

50. 貨櫃船進行裝卸貨櫃時，一般而言船體傾斜(listing)超過幾度吊車即很難作業？ (A) 2 (B) 3 (C) 4 (D) 5

49. 有關精選礦粉之相關敘述，下列何者     錯誤     ？ (A) 如果礦粉顏色發黑則說明其正在氧化中 (B) 每天至少測溫兩次 (C) 精礦粉單處冒煙時，可用掩埋法滅火 (D) 精礦粉燃燒起火時宜用CO₂滅火 

48. 在運載煤礦航行中，應測定艙溫並做紀錄，如果溫度超過華氏多少度時且有連續上升之趨勢，表示該貨物有燃燒之危險？ (A) 67 (B) 72 (C) 77 (D) 82

一、二等:本試卷共50題，每題2分，測驗成績達60分以上及格。 | 題號 | 題目 | 答案 | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |

7. 在柴油發電機(Diesel Generator)的安全裝置測試中，試列舉測試項目有哪些？

6.請問燃料油的雜質成分中，觸媒粉粒(Catalytic fines)對引擎有何影響？

基本電學

講師：tina

簡介：基本電學

警察特考必背：警用500英文單字

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進出口外匯重點

描述：1.外匯指定銀行：央行許可的外匯業務 郵局：國際匯兌、買賣外幣現鈔、旅支 信用社、農、漁：買賣外幣現鈔...

銀行

描述：你好

教師節送給教師的卡片上，那些題詞不妥當? (A)程門立雪 (B)春風化雨 (C)桃李滿門 (D)諄諄教誨。

7. 甲、青青河畔草，綿綿思遠道。遠道不可思，夙昔夢見之。夢見在我傍，忽覺在他鄉。他鄉各異縣，輾轉不可見。枯桑知天風，海水知天寒。入門各自媚，誰肯相為言？客從遠方來，遺我雙鯉魚。呼兒烹鯉魚，中有尺素書。長鏡讀素書，書中竟何如？上言加餐飯，下言常相憶。心、上邪！我欲與君相知，長命無絕衰。山無陵，江水為竭，冬雷震震，夏雨雪，天地合，乃敢與君絕。 (上邪) 關於這二首詩所流露的情思，下列敘述何者正確？(A) 「枯桑知天風，海水知天寒」是以外在景物比擬與所思之人的距離遙遠。(B) 「上言加餐飯，下言常相憶」是作者對遠行未歸之人的殷殷叮嚀。(C) 「入門各自媚，誰肯相為言」意謂良人變心，無法承受打擊。(D) 「山無陵，江水為竭，冬雷震震，夏雨雪」藉由誇大天地、氣候的變化，來加重誓詞的分量，強調作者的情意不可能改變。

32. 關於摩爾斯燈號通信，下列敘述何者錯誤？ (A) 收信船台收到發送船台“DE + 發送船台呼號”信號後，發送“發送船台呼號 + DE + 接收船台呼號”作為回覆 (B) 「———（點、劃、點、劃、點、劃）」：表小數點符號，使用在有小數點的位置 (C) 「—————（劃、點、劃、劃、劃、劃、點、點）」我將利用國際信號代碼與貴台通訊 (D) 摩爾斯燈號信文結束階段發信台以「———（點、劃、點、劃、點）」表示之

5.某企業整合多個部門資料時，發現「客戶代號」在CRM、ERP與客服系統中的命名規則不同，導致同一客戶可能被視為多筆資料。為降低後續分析錯誤，最應優先建立哪一類基礎文件或規範？(A)資料字典與欄位定義規範(B)行銷活動文案範本(C)模型訓練GPU使用規範(D)客服人員排班表

8.某公司第一次建立AI銷售預測專案，團隊想依序完成問題定義、資料理解、資料準備、模型建立、評估與部署。此流程最接近下列哪一種資料分析專案方法？(A)CRISP-DM資料探勘流程(B)單純系統備份流程(C)固定資產盤點流程(D)網頁版型設計流程

10.某資料科學團隊在建立房價預測模型前，先用完整資料集計算平均值與標準差，再將資料切分為訓練集與測試集。上線後發現模型評估結果過度樂觀。下列何者最能說明問題所在？(A)在資料切分前使用完整資料計算標準化統計量，可能造成資料洩漏(B)標準化一定會降低模型準確率，因此不應使用(C)測試資料應參與模型訓練，才能提升泛化能力(D)只要資料量夠大，資料切分順序不會影響評估