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泉勝◆基本電學實習
船用電機設備維護
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115年 - 115 高等考試_三級_圖書資訊管理:圖書館管理#142323(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_環境工程、環保技術、環境檢驗:環境化學與環境微生物學#142322(5題)
115年 - 115 高等考試_三級_資通安全:資通安全防護技術#142321(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_環保行政:環境科學#142320(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_水土保持工程:水土保持工程(包括植生工法)#142319(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_圖書資訊管理:圖書資訊學#142318(4題)
115年 - 115 普通考試_航空器維修:旋翼機基本維修概要#142317(10題)
115年 - 115 高等考試_三級_工業工程:工程經濟學#142316(8題)
115年 - 115 高等考試_三級_食品衛生檢驗:食品分析與檢驗#142315(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_財稅法務:民事訴訟法#142314(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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【矮袋鼠共筆】物理治療學概論|考試筆記
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矮袋鼠(114-2已上榜!)
簡介:
考科包括物理治療史、物理治療倫理學與物理治療行政管理學、內外科、公共衛生、實證醫學 (內外科內容繁雜...
國營企管上榜攻略
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Terry Tung
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注意事項:此課程內容和「國營企管」內容相同,只差別在沒有解析和展現方式不同,請小心不要重複購買。 完...
游離輻射防護法規重點整理
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床編故事的粉絲
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以下的筆記主要是常考重點畫記: 紅色的字為手寫題、選擇題經常出現的內容 藍色的字為有考過的內容 灰底是...
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企業管理大意
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最新討論
33. 關於植物賀爾蒙與動物賀爾蒙特性的敘述,何者正確? (A) 動植物都由腺體來製造賀爾蒙 (B) 動物有固醇類賀爾蒙,植物則無 (C) 植物賀爾蒙有氣體形式,動物則無 (D) 動物及植物賀爾蒙均需要透過細胞外液及組織間液進行運送 (E) 相較於動物賀爾蒙,大部分植物賀爾蒙需要較高濃度才能誘發相對應反應
16.下列何者不是藥典中所使用之氧化劑? (A)過錳酸鉀(potassium permanganate) (B)二甲亞碸(dimethyl sulfoxide) (C)硫酸鐵銨(ferric ammonium sulfate) (D)硫酸鈰(ceric sulfate)
11 讓應試者運用模擬或與人相處、從事領導、執行裁量等相關活動,評審者再就事先建立的評估標 準加以評分,以進行人員甄選的方法,稱為: (A)筆試(written examinations) (B)口試(oral examinations) (C)團體測驗(group test) (D)評量中心(assessment centers)
21. 某企業希望 AI 產生 ESG 永續報告,但不同部門提供的資料格式差異很大。為提升 AI 產出的一致性,團隊提供過去三份經審核通過的 ESG 報告,要求 AI 依循其章節安排、用詞風格及呈現方式完成新報告。此作法主要運用了何種提示策略? (A)Zero-Shot Prompting; (B)Role Prompting; (C)Few-Shot Prompting; (D)Self-Consistency Prompting
24. 某企業「人資 AI 助理」採檢索增強生成(RAG)技術,系統會先檢索前 10 筆相關規章,再由其中排序最前面的 3 筆文件提供大型語言模型(LLM)作為回答依據。員工查詢「留職停薪規定」時,AI 遺漏了所屬部門最新補充規定。技術團隊確認該規定已成功檢索,但排序第 8 名,因此未被優先提供給大型語言模型作為回答依據。在不重新訓練模型、不重新建立向量資料庫的前提下,應優先導入下列何種元件改善此問題? (A)查詢擴展器(Query Expansion),自動加入同義詞或相關關鍵字擴展查詢內容,以提高相關文件被檢索到的機率; (B)文本切分器(Text Splitter),將長篇規章拆分成較小段落,以利建立文件索引; (C)重排序器(Reranker),重新評估初步檢索結果的相關性,將最相關的文件優先提供大型語言模型(LLM)參考; (D)語意快取器(Semantic Cache),儲存常見查詢與 AI 回覆,遇到語意相近的問題時直接回傳先前結果,以降低運算成本與回應時間
(2)繩之張力