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6 在下列何種疾病會聽到全收縮期雜音(holo-systolic murmur)? (A)心房中隔缺損(atrial septal defect) (B)心室中隔缺損(ventricular septal defect) (C)肺動脈瓣狹窄(pulmonary stenosis) (D)開放性動脈導管(patent ductus arteriosus)

51 嚴重主動脈瓣膜閉鎖不全病患在身體檢查時會有許多徵象(signs),下列何者錯誤? (A)指甲之甲床上可見脈搏之搏動(Quincke’s pulse) (B)股動脈用聽診器可聽見“pistol-shot"聲音(Traube’s sign) (C)聽診時可聽到舒張期如風吹的心雜音,躺著比坐著容易聽見 (D)少數情況,主動脈瓣膜閉鎖不全的血液在心舒張期會影響到二尖瓣(僧帽瓣)前葉的打開,因此 會產生類似二尖瓣狹窄的舒張期心雜音,稱為 Austin Flint murmur

9 一位 30 歲男性病人,多次測量血壓,兩側上臂為 160/50 至 150/40 mmHg 之間,兩側下肢為 170/40 至 160/40 mmHg 之間。心臟聽診有第三級舒張期雜音(Gr 3/6 diastolic blowing murmur)。下列那一 種病症最有可能? (A)主動脈狹縮(Coarctation of aorta) (B)腎動脈狹窄(Renal artery stenosis) (C)本態性高血壓(Essential hypertension) (D)主動脈瓣膜閉鎖不全(Aortic regurgitation)

4.某團隊訓練瑕疵影像分類模型時,發現模型在訓練資料準確率達99%,但在新產線照片上準確率大幅下降。若資料標註品質已確認無誤,最可能的問題為何?(A)模型過度擬合訓練資料,泛化能力不足(B)模型一定使用了太少特徵,無法學習任何規則(C)模型尚未完成推論階段,因此不能判斷結果(D)訓練資料準確率高代表模型已可直接上線

5.機器學習基本原某資料科學家在建立銷售預測模型前,先將資料分為訓練集、驗證集與測試集。下列哪一項最能正確說明測試集的主要用途?(A)用來調整所有超參數,直到結果最佳為止(B)用於最終評估模型對未見資料的表現(C)用來取代訓練集,以降低模型訓練成本(D)用來保存原始資料備份,與模型評估無關

6.某銀行建立信用違約模型時,工程師在資料前處理階段,先用完整資料集計算標準化所需的平均值與標準差,再分割訓練集與測試集。此作法最可能造成哪一項問題?(A)資料洩漏,因為測試資料資訊被提前用於訓練流程(B)資料不足,因為標準化會刪除所有測試資料(C)模型無法收斂,因為標準化不適合數值資料(D)特徵完全消失,因為標準化會移除所有欄位