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IC3◆計算機基礎Computing Fundamentals
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115年 - 115 專技高考_民間之公證人:中華民國憲法#143685(8題)
115年 - 115 專技高考_專利師(選試專業英文及計算機結構)、專利師(選試專業日文及計算機結構):計算機結構#143684(10題)
115年 - 115 專技高考_會計師:審計學#143683(38題)
115年 - 115 專技高考_不動產估價師:民法物權與不動產法規#143682(4題)
115年 - 115 專技高考_民間之公證人:民法#143681(3題)
115年 - 115 專技高考_民間之公證人:公證法#143680(8題)
115年 - 115 專技高考_植物診療師:植物生理及生理障礙診斷與治療學#143679(80題)
115年 - 115 專技高考_植物診療師:農藥藥理與應用學#143678(80題)
115年 - 115 專技高考_植物診療師:植物栽培管理及土壤與肥料學#143677(80題)
115年 - 115 專技高考_植物診療師:植物蟲害診斷鑑定與防治學#143676(80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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師資培育法 第 22 條
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本法中華民國一百零六年五月二十六日修正之條文施行後,通過教師資格考試且依中小學兼任代課及代理教師聘任...
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取得合格偏遠或特殊地區教師證書,並符合下列各款情形之一者,得報中央主管機關換發一般地區教師證書,免依...
師資培育法 第 24 條
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第 一 章 法條
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本法中華民國一百零三年五月二十日修正之條文施行前已於立案之幼兒園實際從事教學及保育工作並繼續任職者,...
最新討論
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
7. 根據數位發展部《公部門人工智慧應用參考手冊》,若 AI 系統的自動決策可能對民眾權益造成重大影響,最應優先確保下列哪一項機制? (A)演算法模型應經第三方公正機構進行技術合規檢測; (B)建立人在迴圈內(Human-in-the-loop)的最終審核機制; (C)系統應定期進行弱點掃描與資安檢測,以降低系統遭受攻擊的風險; (D)系統產製的所有決策及決策軌跡皆應全程公開於政府資訊網站
8. 某製造企業欲建置 AI 品質檢測系統,利用生產線攝影機即時判斷零件表面是否存 在細微刮痕。下列何種技術最適合用於此類應用? (A)強化學習(Reinforcement Learning),透過獎勵機制改善影像辨識結果; (B)決策樹(Decision Tree),透過人工設定規則判斷影像像素差異; (C)分群演算法(Clustering Algorithm),依資料距離將影像自動分類; (D)卷精神經網路(CNN),透過學習影像中的局部特徵進行缺陷辨識
9. 某電商平台計劃開發一個機器學習模型,目標是在每個月底自動預測哪些現有會員在下個月可能會流失(不再消費),以便行銷團隊提前發送優惠券進行挽留。若要提升模型預測會員流失的效果,在進行特徵工程(Feature Engineering)時,下列哪一項作法最適合? (A)為了提高預測的準確度,特徵與要預測的目標值(是否流失)之間,在統計上不需要具備任何關聯性或因果關係; (B)可以將「會員下個月是否仍有消費紀錄」加入模型特徵,因為該資訊與會員是否流失具有高度關聯性; (C)為了縮短模型推理(Inference)的反應時間,特徵所涵蓋的時間範圍越短越好,建議一律只保留前一天的單日行為資料; (D)所選取的特徵,必須是在每個月底模型進行預測的當下,系統就能實際取得且掌握的已知資料