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公司法及海商法

工程力學與土壤力學

職業安全衛生法規(概要)

115年 - 115-2 交通部航港局_船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_三等船長：船長實務#142745(50題)

115年 - 115-2 交通部航港局_次船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_一等大副：航海英文實作評估#142744(24題)

115年 - 115-2 交通部航港局_次船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_二等大副：船舶操作與人員管理#142743(50題)

115年 - 115-2 交通部航港局_次船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_二等大副：貨物作業#142742(50題)

115年 - 115-2 交通部航港局_次船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_二等大副：航行安全與氣象#142741(50題)

115年 - 115-2 交通部航港局_次船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_二等大副：航海與船舶操縱#142740(50題)

115年 - 115-2 交通部航港局_次船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_一等大副：船舶操作與人員管理#142739(50題)

115年 - 2026 教育部對外華語教學能力認證考試試題：華語口語與表達#142737(14題)

115年 - 115-2 交通部航港局_次船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_一等大副：貨物作業#142736(50題)

115年 - 115-2 交通部航港局_次船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_一等大副：航行安全與氣象#142735(50題)

6. Consider the linear population model with intercept:$y_t = \alpha + \beta x_t + \varepsilon_t$The variance structure is known as below: $E(\varepsilon_t^2) = \sigma^2 h_t^2,$Which regression may obtain efficiency $\hat{\beta}$ estimator? (A) Regress \( y_{t} \) on 1, \( x_{t} \) (B) Regress \( y_{t} / h_{t} \) on 1/ht ,xt/ht(C) Regress \( y_{t} / h_{t}^{2} \) on 1/h2t ,xt/h2t(D) Regress \( y_{t} \) on 1/ht ,xt/ht(E) Regress \( y_{t} / h_{t} \) on 1, \( x_{t} \)

5. Consider the linear model with intercept: $y_t = \alpha + \beta x_t + u_t$ If the $A = \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2$ is positive definite and $E(u_i \mid x_i) = 0, \forall t = 1, 2, \dots, T$, which statement is true under sample size $T \to \infty$. (A) \( \hat{\beta} \) is consistent, but we cannot judge whether \( \hat{\beta} \) is efficiency (B) \( \hat{\beta} \) is unbiased and efficiency (C) \( \hat{\beta} \) is consistent and efficiency (D) \( \hat{\beta} \) is, but we cannot judge whether \( \hat{\beta} \) is efficiency (E) \( \hat{\beta} \) is unbiased and consistent.

4. Consider the simple regression $y_i = \alpha + \beta x_i + \varepsilon_i$And suppose population parameter $\beta = 2$ and least square estimator $\hat{\beta} = 2.3$. Now consider the regression $(x_i - y_i) = \alpha^* + \beta^* x_i + u_i.$What is the value of \( \hat{\beta} \)? (A) 1 (B)-1 (C)-1.3 (D)-0.3 (E) 0.3

五、請說明國道電子收費與外部性的關係，並分析尖峰和非尖峰時段是否應收取相同費率。(15 分)

四、政府實行所得重分配政策是否可以提高經濟效率？為什麼？(20 分)

三、社會安全退休年金制度對個人儲蓄行為有哪些可能的影響？(15 分)

藥師一階國考 藥物化學考題 分章節國考歷屆試題

講師：菜餅

簡介：分章節的藥物化學國考題，考試科目：藥師國考一階。

藥師二階國考 藥事行政與法規 分章節國考歷屆試題

講師：菜餅

簡介：分章節的藥事行政與法規練習題。 參考考選部公告之命題大綱，分章節的藥劑學練習題，藥學系準備藥師國考二...

藥師二階國考 藥物治療學 分章節國考歷屆試題

講師：菜餅

簡介：參考考選部公告之命題大綱，分章節的藥物治療學練習題，藥學系準備藥師國考二階之試題。 若有錯誤，請告知...

使用滿足

描述：使用滿足

美國初選制

描述：美國初選制

不動產經紀營業員

描述：衝衝衝

45. 小育喜歡探討人與物的關係，對於家電用品、交通工具、生活雜貨的造形設計，下列何者 是老師最可能推薦的課程組合？ (A) 材料學、環境學、室內裝修製圖 (B) 人因工程、產品語意、模型製作 (C) 媒體企劃、影音剪輯、腳本分鏡 (D) 印前作業、包裝設計、廣告設計

46. 小琪對於立體構成、製造生產、結構設計、飾品設計有高度興趣，也喜愛關注社會弱勢 族群的議題。若小琪考慮就業，下列職缺何者最為適合？ (A) 工業產品設計師 (B) 影音剪輯設計師 (C) 視覺傳達設計師 (D) 建築空間設計師

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

10. 某零售電商平台計劃建置機器學習模型分析會員行為。在資料預處理階段，資料科學團隊發現會員的「年消費總額」與「月到訪次數」數值範圍差異較大，可能影響部分機器學習模型的訓練效果，因此決定採用 Z-Score 標準化(Standardization)進行特徵縮放。已知該平台全體會員的「年消費總額」平均值為 30,000 元，標準差為 5,000 元。若某位 VIP 會員的年消費總額為 40,000 元，下列敘述何者正確？ (A)經過 Z-Score 轉換後，該會員的年消費總額特徵值將被限制於 0 至 1 的範圍內，以利模型訓練； (B)計算後該會員的 Z-Score 值為 2，代表其消費金額高於平均值兩個標準差，可反映其消費金額相對於整體會員的高低程度； (C)不論原始消費資料的分布為何，只要經過 Z-Score 轉換，整組資料一定會轉換為標準常態分配； (D)即使完成 Z-Score 轉換，由於「月到訪次數」與「年消費總額」原始計量單位不同，兩項特徵仍不適合同時作為機器學習模型的輸入

49. 某金融機構計劃開發一套智慧理賠防詐欺與自動化審查系統。該系統的運作流程為：先由模型 A 分析客戶上傳的診斷書與收據影像，評估並輸出該案件屬於「正常理賠」或「疑似詐欺(高風險)」的機率值；確認為正常案件後，再由模型 B 根據診斷書內容進行上下文語意推理，自動撰寫客製化的理賠通知信函與案件摘要報告。下列關於兩個模型的敘述，何者最正確？ (A)模型 A 負責判斷案件風險，屬於鑑別式 AI；模型 B 負責產生通知信與摘要內容，屬於生成式 AI； (B)模型 A 會產生風險分數，因此屬於生成式 AI；模型 B 負責解讀與鑑定內容，因此屬於鑑別式 AI； (C)兩個模型皆採用深度學習技術，因此皆屬於生成式 AI； (D)兩個模型皆以分析資料內容為主，因此皆屬於鑑別式 AI

一、依民國 110 年 4 月 28 日修正的所得稅法規定，土地與房屋交易所得需課徵所得稅。請說明何種條件下可以免納所得稅？(25 分)