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花卉學

1.園藝學 2.園藝作物生理

園藝作物生理

115年 - 115 司法特種考試_三等_家事調查官：調查與訪談實務#143327(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_司法事務官法律事務組：破產法與消費者債務清理條例#143326(8題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_家事調查官：家事事件法#143325(7題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_行政執行官：民事訴訟法#143324(3題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_行政執行官：強制執行法與商事法（包括公司法、票據法、保險法）#143323(7題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_家事調查官：家庭社會工作理論與實務（包括家庭暴力）#143322(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_觀護人（選試社會工作概論）、觀護人（選試少年事件處理法）、家事調查官、心理測驗員、心理輔導員：諮商與輔導#143321(8題)

115年 - 115 司法、調查特種考試_三等_行政執行官、檢察事務官財經實務組、檢察事務官電子資訊組、檢察事務官營繕工程組、調查工作組：刑法與刑事訴訟法#143320(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_公證人：公證法與非訟事件法#143319(4題)

115年 - 115 司法、調查特種考試_三等_公證人、法律實務組：商事法#143318(4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？

藥師一階國考 中藥學考題 分章節國考歷屆試題

講師：菜餅

簡介：分章節的中藥學國考題，考試科目：藥師國考一階。 若有錯誤，請在下方留言，一人作業難免疏漏，感謝各位客...

【國考助手】2025警察法規(中冊)：警械使用條例、集會遊行法、公務人員行政中立法

講師：最佳解

簡介：筆者綜合警特三等、四等考試、警校教師、讀書會共筆、自身實務等經驗，讓想考警察的非本科系生或想考升官等...

後醫英文

講師：Terry Tung

簡介：本線上課程專為後中西醫考試的英語科目設計，涵蓋單字片語題、文法題、克漏字、閱讀測驗與英文作文，提供全...

【110-1 ~ 最新】按摩 考題

課程：【矮袋鼠共筆】物理治療技術學｜操作治療學 筆記/題庫
章節：第八章 按摩

kwl筆記範例

描述：學生筆記

複習

描述：?

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

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

13.某行銷團隊完成顧客分群前，想先了解年齡分布、消費金額分布、欄位缺失狀況與變數間關聯。此階段最接近資料分析流程中的哪一項工作？(A)探索性資料分析(EDA)(B)模型正式部署(C)資料庫硬體採購(D)API權限開通