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中小企業財務管理實務(二)

1.會計與稅務 2.總體經濟與財管

1.工程力學概要及鋼筋混凝土概要 2.土木施工學概要

115年 - 115 原住民族特種考試_四等_地政：土地法規概要（包括土地登記）#144439(4題)

115年 - 115 原住民族特種考試_四等_農業技術：作物概要#144438(10題)

115年 - 115 原住民族特種考試_四等_地政：土地利用概要#144437(4題)

115年 - 115 原住民族特種考試_四等_農業技術：土壤與肥料概要#144436(4題)

115年 - 115 原住民族特種考試_四等_農業技術：植物保護概要#144435(4題)

115年 - 115 原住民族特種考試_四等_文化行政：原住民族藝術概要#144434(4題)

115年 - 115 原住民族特種考試_四等_文化行政：原住民族文學概要#144433(4題)

115年 - 115 原住民族特種考試_四等_教育行政：教育行政學概要#144432(4題)

115年 - 115-3航海人員測驗_一等管輪：船用電機與自動控制（概要）#144428(40題)

115年 - 115衛生福利部專科護理師甄審試題_內科、外科、兒科、精神科、婦產科、家庭科：專科護理通論#144394(80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。

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)

統計學

講師：Terry Tung

簡介：Ch1 敘述統計 1. 集中趨勢（Central Tendency）用來找出資料的中心點在哪裡： 平均數（Mean）、中位數...

考前60天◆經濟學

講師：Terry Tung

簡介：高普考、初考、三四五等、國營適用！ 個經＆總經 6 大章節分類(供需、成本、市場、凱因斯、成長、貨幣) 章...

教育統計

講師：Terry Tung

簡介：國家考試考古題整理

789

描述：789

環保局

描述：嗯哼

科

描述：讚

53 下列何種細胞不是 cromolyn sodium 的作用部位？ (A) 肥胖細胞 (B) 嗜中性白血球 (C) 嗜酸性白血球 (D) T 淋巴球

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

13. 某電商平台的資料科學團隊欲建置一套 NLP 模型，用於分析顧客在社群媒體上對商品的評論情緒。在將原始貼文資料送入模型訓練前，團隊執行了以下步驟：移除貼文中央雜的 HTML 標籤與網址、將表情符號轉換或移除、去除「的、了、啊」等對情緒判斷無實質貢獻的停用詞，並統一將文字轉換為小寫格式。請問上述步驟主要屬於機器學習專案流程中的哪一環節？ (A)模型評估(Model Evaluation)：透過移除干擾詞彙，計算模型在測試資料集上的準確率、精確率等指標表現； (B)特徵萃取(Feature Extraction)：將文字資料轉換為數值向量，使模型能夠識別評論中與情緒相關的關鍵詞彙權重； (C)資料清理與預處理(Data Cleaning and Preprocessing)：將原始、雜亂的文字資料轉換為格式一致、去除雜訊的乾淨資料，以利後續模型有效學習； (D)超參數調校(Hyperparameter Tuning)：調整模型訓練過程中的學習率、批次大小等參數，以移除訓練資料中的雜訊干擾

14. 某資料科學家利用房屋資料建立 AI 房價預測模型，資料中包含許多彼此高度相關的數值特徵(例如房屋總坪數、客廳坪數等)。為了降低資料維度並減少特徵間的重複資訊，最適合採用下列何種技術？ (A)類別編碼(Categorical Encoding)； (B)主成分分析(PCA)降維； (C)特徵標準化(Standardization)； (D)異常值(Outlier)處理

15. 企業在公開去識別化的消費資料集前，為避免他人透過郵遞區號、性別等間接識別資訊交叉比對後重新識別特定個人身分，同時保留資料的分析價值，最適合採用下列哪一種隱私保護技術？ (A)差分隱私(Differential Privacy)技術； (B)隨機抽樣(Random Sampling)技術； (C)k-匿名化(k-Anonymity)技術； (D)密碼雜湊(Hashing)技術