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資訊安全管理 (Firewall、IPS、MDM、SIEM、WAF、DLP、防毒、網路弱掃、原碼檢測)
(1)計算機概要(2)作業系統管理(Windows/AIX/Linux)(3)網路管理(4)資訊安全管理 (滲透測試、資安分析鑑識、DLP、SIEM、WAF、DDoS)
資訊安全管理 (滲透測試、資安分析鑑識、DLP、SIEM、WAF、DDoS)
最新試卷
115年 - 115 高等考試_三級_農業技術:土壤學#141952(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_農業行政:農業發展與政策#141951(4題)
115年 - 115 金門縣_公立幼兒園教師聯合甄選 : 幼兒園幼教專業科目#141949(50題)
115年 - 115 金門縣公立幼兒園契約進用教保員甄選:幼兒發展與教保概論#141948(50題)
115年 - 115 金門縣公立幼兒園契約進用教保員甄選試題:幼兒教保活動設計#141947(50題)
115年 - 115 救生員資格檢定_第一章、救生安全知識-是非題:救生概論#141945(47題)
115年 - 115 普通考試_會計:會計法規概要#141943(23題)
115年 - 115 國立嘉科實驗高級中等學校_教師甄選試題:高中英文科#141942(9題)
115年 - 115-1 證劵商業務員資格測驗試題: 證券交易相關法規與實務#141941(50題)
115年 - 115 高等考試_三級_檔案管理:檔案管理學#141939(4題)
最新試題
50. 取引相手への催促状として、良いのは、 (A) 『いろいろとご事情もおありとは存じますが、どうぞ至急ご送金くださいますようお願い申し上げます。』 (B) 『いろいろと大変とは思いますが、どうぞ早いうちにお金を支払ってください。』 (C) 『なにかとあるかと思いますが、こちらも困るので早急に送金願います。』 (D) 『いろいろと不本意なことではありますが、どうか至急お金を払ってくれることをお願い申し上げます。』
49. 取引相手への陳謝状として、良いのは、 (A) 『全力を挙げて直ちにお届けいただくべくお手配中でございます。』 (B) 『全社を挙げていち早く届けてくれよう考慮していただきます。』 (C) 『全力を挙げて早急に解決するようにご手配願います。』 (D) 『全社一丸となって問題解決に努めています。』
48. 新興宗教のいくつかは、宗教と呼べるかどうか、 (A) 今も議論が続いている。 (B) 今も討論を続いている。 (C) 今も談判を続けている。 (D) 今も口論が続いている。
最新申論題
B. 試填下表(10 分)
A. 何謂自發性消費、誘發性消費、與邊際消費傾向?(15 分)
C. 設若金流 B 有 2 兆,金流 C 有 10 兆,金流 D 有 8 兆,金流 E 有 25 兆。R 國的 GDP 有多少(5 分)? 金流 A 有多少(5 分)? R 國的平均消費傾向為多少(5 分)?
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|社工師考試榜眼 |現職司法領域工作者 |臺大法律系及社工系雙主修畢業 |如何使用這份筆記? 這份筆...
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影片聲音較小,建議可戴耳機並將音量調到最大
最新討論
30. 有關病毒的構造及其宿主的敘述,下列組合何者正確? 甲、煙草鑲嵌病毒具有 RNA 的核心及蛋白質的外殼 乙、腺病毒利用醣蛋白與宿主細胞膜上的受體結合 丙、流感病毒可形成套膜以防止被白血球吞噬 丁、噬菌體是專門感染細菌及真菌的病毒 (A) 僅有甲 (B) 甲乙 (C) 甲乙丙 (D) 乙丙丁 (E) 甲乙丙丁
12. 依《國民中學教職員員額編制》下列何者說明有誤? (A) 校長:每校置校長一人,專任 (B) 主任:各處、室及分校置主任一人,除輔導室主任得由教師專任外,其餘由教師兼任 (C) 專任輔導教師:班級數十五班以下者,置一人;十六至三十班,置二人;三十一班以上者這以此類推 (D) 組長、副組長:學生事務處及輔導室得共置副組長一人至五人,得由教師專任
33 關於原住民族之傳統智慧創作,下列何者非原住民族傳統智慧創作保護條例中所稱之智慧創作? (A)阿美族的老人飲酒歌 (B)排灣族的勇士舞 (C)太魯閣族的竹筒飯 (D)雅美族的傳統圖騰-船眼
34 2021 年 10 月 8 日,大法官公布第 810 號解釋,宣布原住民族工作權保障法第 24 條第 2 項之規定部 分違憲,其主要依據為何? (A)該法條侵害投標廠商之平等權 (B)該法條侵害投標廠商之營業自由 (C)該法條侵害投標廠商之財產權 (D)該法條以劃一的方式計算代金金額,在特殊個案情形,難免沒有辦法兼顧實質正義
35 原住民學校可以以原住民族語言作為教學語言,其法律依據,下列何者錯誤? (A)原住民族基本法 (B)原住民族語言發展法 (C)原住民族教育法 (D)國家語言發展法
17. 許多生成式 AI 應用平台提供工具(Tools)或工具呼叫(Tool Calling)功能。這些功能主要是為了彌補大型語言模型(LLM)的哪一項先天限制? (A)LLM 本質為機率預測模型,無法直接取得即時資訊、執行高精度數值運算,或呼叫外部工具與系統完成特定任務; (B)LLM 的上下文視窗(Context Window)容量有限,必須透過外部工具來動態增加模型單次可處理的最大 Token 上限; (C)LLM 本身無法輸出結構化資料格式(如 JSON),必須仰賴外部工具進行二次轉譯與程式碼排版; (D)工具可直接更新模型權重,使模型永久具備新的知識與能力,而無須重新訓練模型