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115年 - 115 普通考試_園藝:果樹與蔬菜概要#142156(5題)
115年 - 115 普通考試_航海技術:航行設備概要#142155(5題)
115年 - 115 普通考試_文化行政:本國文學概要#142154(4題)
115年 - 115 普通考試_原住民族行政:臺灣原住民族歷史與文化概要#142153(4題)
115年 - 115 普通考試_交通行政:交通政策與行政概要#142152(4題)
115年 - 115 普通考試_水土保持工程:水土保持概要(包括植生工法)#142151(4題)
115年 - 115 普通考試_客家事務行政:客家歷史與文化概要#142150(4題)
115年 - 115 普通考試_水利工程:水利工程概要#142149(4題)
115年 - 115 普通考試_戶政:民法總則、親屬與繼承編概要#142148(4題)
115年 - 115 普通考試_文化行政:文化行政概要#142147(4題)
最新試題
1650 電度表中心點距離地面高度應在 (A)1.5米以上,2米以下 (B)1.5米以上,1.8米以下 (C)1.2米以上,1.8米以下 (D)1.8米以上,2米以下。
1649 高壓電纜之金屬絕緣遮蔽層材質若為銅帶、銅線、銅編織或三者之組合者,應連接於_________,上述何者不正確? (A)設備接地導線 (B)接地匯流排 (C)相導體 (D)接地電極
1648 高壓單芯電纜之彎曲內側半徑,有遮蔽層者,應為電纜外徑 (A)10倍 (B)12倍 (C)8倍 (D)7倍以上。
最新申論題
四、請依照下列基地條件,說明植栽設計運用方式,並請繪製平 面圖和剖立面圖,舉例說明:(1)基地位在嘉義公園旁一間獨 棟二樓住宅(建物長 15 公尺*寬 10 公尺),庭院南北向,長寬 為 25 公尺*20 公尺,住宅和庭院大門都朝南,植栽種類應該 有哪些搭配可能性?請簡單繪圖說明;(2)此基地環境條件適 合的植栽種類,請舉例六項物種名稱說明;可舉例,搭配圖 說描述之。(25 分)
三、一般商業區道路景觀綠化,植栽的環境條件為:30 公尺寬道 路,二旁建築物平均高度有 15 層樓,人行道 5 公尺寬,帶狀 植栽槽(寬 1.2 公尺)。在選擇行道樹之喬木樹種,請詳細敘述 選種說明:(1)喬木成株的樹冠冠幅(寬度)條件;(2)樹幹淨高; (3)樹木生長速度;(4)在商店家前,行道樹選擇樹種的樹名、 種植位置應注意事項;(5)該行道樹樹穴留設深度和喬木根系 選種等,這五方面應注意事項與原因。(25 分)
二、請說明在台灣本島濱海防風林之植栽規劃、設計上有那些重 要原則?並請列舉適用於台灣本島防風林之喬木、灌木、地 被、藤蔓植物各 3 種,且說明理由。(25 分)
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內外科護理學
描述:
泌尿系統疾病(急性腎衰竭)
最新討論
20. 考試時有些同學明知是一個常用的單字,但就是寫不 出來,此種情況稱為「舌尖現象」,認知心理學家對 舌尖現象的解釋緣由主要為下列何者? (A)特定編碼錯誤 (B)複述練習不夠 (C)解碼檢索不順 (D)貯存資料干擾
13 單一制國家中,中央政府出版書面合作指引,以促進地方間跨域合作,此一作為最符合下列何治理策略? (A)以權威為基礎的治理策略 (B)以資訊為基礎的治理策略 (C)以層級為基礎的治理策略 (D)以參與為基礎的治理策略
14 地方自治的意涵,不包括下列何者? (A)地方政府具有自治立法權 (B)地方政府具有自治組織權 (C)地方政府具有自治監察權 (D)地方政府具有自治財政權
16 關於跨域治理所面臨的難題,下列何者非屬之? (A)政黨立場經常不同,動輒以跨域對抗取代跨域合作 (B)過於強調地方本位主義,導致推動困難 (C)參與對象眾多,導致協商與交易成本增加,成案困難 (D)行政契約法制未有規定,欠缺法源依據
1. 某製造工廠計劃導入 AI 預測產線設備的故障風險。維護團隊整理了過去五年的設備運作資料,並由資深工程師逐一完成人工標註,將每筆資料標示為「正常運作」或「發生故障」。若要利用這批已完成標註的歷史資料訓練分類模型,下列哪一種機器學習方法最適合? (A)監督式學習(Supervised Learning); (B)非監督式學習(Unsupervised Learning); (C)強化學習(Reinforcement Learning); (D)半監督式學習(Semi-supervised Learning)
2. 某電商平台希望利用 AI 分析消費者行為。團隊取得過去會員交易資料,其中部分資料已標註「是否流失會員」,另一部分資料僅包含會員瀏覽、購買及搜尋紀錄,但未標註任何結果。下列何者最適合描述兩類資料的應用方式? (A)已標註流失結果的資料適合用於監督式學習;未標註行為資料可用於非監督式學習探索消費族群特徵; (B)已標註流失結果的資料適合用於非監督式學習;未標註行為資料需先人工分類才能進行監督式學習; (C)兩類資料皆只能使用監督式學習,因企業應用皆需要明確預測結果; (D)兩類資料皆屬生成式 AI 的訓練資料,因此無法用於機器學習模型