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iPAS◆中級◆人工智慧技術應用與規劃
iPAS◆中級◆大數據處理分析與應用
iPAS◆中級◆機器學習技術與應用
最新試卷
115年 - 115 高等考試_三級_水利工程:水文學#141779(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_藥事:藥理學與藥物化學#141778(19題)
115年 - 115 高等考試_三級_工業工程:作業研究#141777(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_藥事:藥物分析與生藥學及藥劑學#141776(12題)
115年 - 115 高等考試_三級_工業工程:生產計劃與管制#141775(13題)
115年 - 115 高等考試_三級_資訊處理:資料結構#141774(12題)
115年 - 115 高等考試_三級_航空駕駛(選試直昇機飛行原理):直昇機飛行原理#141773(5題)
115年 - 115 高等考試_三級_公平交易管理:民法(包括民法總則、債編與物權編)#141772(27題)
115年 - 115 高等考試_三級_資訊處理:資料庫應用#141771(14題)
115年 - 115 高等考試_三級_藥事:藥事行政與法規#141770(8題)
最新試題
50. 某中年男子因大腳趾出現關節疼痛而求診, 請問下列何種檢查最能發現異常? (A) 測血中尿酸值 (B) 測血清中 IgM 抗體 (C) 測血清中類風濕因子(RF) (D) 抽取關節液做微生物培養
49. 下列何者為導致硬腦膜下血腫的主因? (A) 腦挫傷致使腦內微血管出血 (B) 因車禍頭骨破裂使中腦膜動脈破裂 (C) 囊狀動脈瘤破裂 (D) 大腦靜脈注入矢狀竇處因裂傷而出血
48. 下列何者為糖尿病患者最常發生的腎性病變? (A) 瀰漫性腎絲球硬化 (B) 間質性腎炎 (C) IgA 腎病變 (D) 腎小管壞死
最新申論題
(D)50.根據溫納(B. Weiner)的理論,採取外在.不穩定.不能控制歸因的人,學習時會傾向於哪一 種歸因? (A)努力;(B)能力;(C)工作難度;(D)運氣。
(B)49.有關馬斯洛(A. Maslow)的需求層次理論,下列敘述哪些正確? 甲.匱乏需求有 4 種; 乙.匱乏需求滿足後強度會增高; 丙.成長需求的滿足來源者為自己; 丁.每個人都會經歷個人的高峰經驗。 (A)甲乙;(B)甲丙;(C)乙丙;(D)乙丁。
(D)48.下列敘述何者正確? (A)時下的翻轉教學是屬「教師中心教學」導向; (B)針對智能障礙者的教學較適用「學生中心教學」導向; (C)布魯納(J. Bruner)所提的動作表徵相當於皮亞傑的具體運思; (D)象徵表徵相當於形式運思。
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教育哲學-常見的主義
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最新討論
7. 對農會選舉有選舉權之人,要求、期約或收受財物或其他不正利益,而許以不行使其選舉權或為一定之行使,其刑責為 何?(A)處 3 年以下有期徒刑,得併科新臺幣 9 萬元以下罰 金 (B)處 3 年以下有期徒刑,得併科新臺幣 15 萬元以下罰 金 (C)處 5 年以下有期徒刑,得併科新臺幣 15 萬元以下罰 金 (D)處 5 年以下有期徒刑,得併科新臺幣 30 萬元以下罰 金。
21.Angiotensin II receptor(AT1 receptor)inhibitors的降血壓機制,不包括下列何者? (A)抑制bradykinin代謝 (B)減少前負荷(preload) (C)減少交感神經活化 (D)抑制血管收縮
60.下列ACE抑制劑中,何者最易進行glucuronidation代謝? (A)(B)(C)(D)
62.下列何種中樞降血壓藥,可選擇地結合I1受體,但對α2受體親合力低? (A)clonidine (B)rilmenidine (C)guanfacine (D)guanabenz
20. 某電商平台計劃針對既有會員進行精準行銷。行銷團隊收集了所有會員的平均消費金額、每月購物頻率及瀏覽商品類別次數等特徵資料,但並未預先設定客戶類型標籤。希望透過 AI 自動將特徵相似的會員分成數個群體,作為後續規劃客製化促銷方案的依據。下列哪一種機器學習方法最適合此需求? (A)採用監督式分類(Classification),根據已標註的客戶類型建立分類模型; (B)採用迴歸分析(Regression),預測每位會員下個月的消費金額; (C)採用叢集分析(Clustering),依據會員特徵的相似性,自動將資料分成數個群體; (D)採用強化學習(Reinforcement Learning),根據會員的即時回饋持續調整促銷策略
21. 某交通局計劃預測未來 1 小時的路口車流量,以最佳化號誌時制配置。系統需要分析過去 24 小時的車流量資料。若模型設計著重於模擬「前一階段(如前 15 分鐘)的壅塞狀況會延續並影響下一階段」,下列哪一種深度學習架構最適合作為此預測模型的核心? (A)卷積神經網路(CNN); (B)生成對抗網路(GAN); (C)前饋神經網路(Feedforward); (D)循環神經網路(RNN)