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研究所、轉學考(插大)◆臺灣文學史

研究所、轉學考(插大)◆民事訴訟法

研究所、轉學考(插大)◆音樂學導論

115年 - 115 警察特種考試_三等_行政警察人員、外事警察人員（選試英語）、刑事警察人員、公共安全人員、犯罪防治人員預防組、交通警察人員交通組、警察資訊管理人員、刑事鑑識人員、國境警察人員、警察法制人員、行政管理人員：警察情境實務（包括警察法規、實務操作標準作業程序、人權保障與正當法律程序）#140795(24題)

115年 - 115 警察特種考試_三等_消防警察人員：消防安全設備#140794(4題)

115年 - 115 警察特種考試_三等_行政警察人員、外事警察人員(選試英語)、刑事警察人員、公共安全人員、犯罪防治人員預防組、交通警察人員交通組、警察資訊管理人員、國境警察人員、警察法制人員、行政管理人員：警察法規（包括警察法、行政執行法、社會秩序維護法、警械使用條例、集會遊行法、警察職權行使法、公務人員行政中立法）#140793(27題)

115年 - 115 警察特種考試_三等_行政管理人員：警察組織與事務管理#140792(27題)

115年 - 115 警察特種考試_三等_水上警察人員：水上警察情境實務（包括海巡法規、實務操作標準作業程序、人權保障與正當法律程序）#140791(23題)

115年 - 115 警察特種考試_三等_行政警察人員：警察政策與犯罪預防#140790(27題)

115年 - 115 一般警察特種考試_三等_行政警察人員、行政管理人員：公共政策#140789(4題)

115年 - 115 一般警察特種考試_三等_行政警察人員：行政學#140788(27題)

115年 - 115 警察特種考試_三等_刑事警察人員：刑案現場處理與刑事鑑識#140787(27題)

115年 - 115 一般警察特種考試_二等_刑事警察人員數位鑑識組：網路與資訊安全（包括資訊安全技術與應用、資安事件處理）#140786(8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？

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1-1 二次函數的圖形與最大值、最小值

課程：國三下數學康軒版
章節：【九下】第一章 二次函數

2-1 資料的分析

課程：國三下數學康軒版
章節：【九下】第二章 統計與機率

2-2 機率

課程：國三下數學康軒版
章節：【九下】第二章 統計與機率

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

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

11.某電商平台的顧客資料表中，「地區」欄位包含台北、新北、桃園等類別。若團隊要將此欄位提供給一般機器學習模型使用，且不希望模型誤以為地區之間有大小順序，最適合的處理方式為何？(A)Label Encoding，將台北設為1、新北設為2、桃園設為3(B)One-hot Encoding，將各地區轉為獨立二元欄位(C)直接刪除地區欄位，避免任何分析(D)將所有地區合併為同一類別，以降低資料量