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115年 - 115 大學入學考試中心_分科測驗:數學乙#142359(18題)
115年 - 115-1 淨零碳規劃管理師-初級能力鑑定公告試題_第二科:淨零碳盤查規範與程序概要#142358(50題)
115年 - 115-1 淨零碳規劃管理師-初級能力鑑定試題_第一科:淨零碳規劃管理基礎概論#142357(50題)
115年 - 115 普通考試_電子工程、電信工程:計算機概要#142356(40題)
115年 - 115 大學入學考試中心_分科測驗:數學甲#142355(17題)
115年 - 115 普通考試_統計、經建行政:經濟學概要#142354(50題)
115年 - 115 普通考試_會計:會計學概要#142353(26題)
115年 - 115 高等考試_三級_新聞(選試英文):新聞學(包括編輯採訪實務與新聞法規)#142352(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_新聞(選試英文):傳播理論#142351(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_新聞(選試英文):國際傳播與國際現勢#142350(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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台中大雅家教-睿智數學及英文家教,王瑞志老師
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【警鴿】刑法總則(三)
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小摩喵(課程:警鴿系列)
簡介:
帶您深入淺出認識刑法總則
【警鴿】刑法總則(四)
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小摩喵(課程:警鴿系列)
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帶您深入淺出認識刑法總則
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民法 總則 第 120 條
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第 五 章 期日及期間
描述:
以時定期間者,即時起算。 以日、星期、月或年定期間者,其始日不算入。
民法 總則 第 121 條
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第 五 章 期日及期間
描述:
以日、星期、月或年定期間者,以期間末日之終止,為期間之終止。 期間不以星期、月或年之始日起算者,以最...
民法 總則 第 122 條
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民法 總則
章節:
第 五 章 期日及期間
描述:
於一定期日或期間內,應為意思表示或給付者,其期日或其期間之末日,為星期日、紀念日或其他休息日時,以其...
最新討論
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