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大學轉學考◆人體解剖生理學

大學轉學考◆設計概論

大學轉學考◆體育學原理

115年 - 115 專技高考_專利師（選試專業英文及物理化學）、專利師（選試專業日文及物理化學）：物理化學#143690(12題)

115年 - 115 專技高考_會計師、不動產估價師、民間之公證人：國文（作文）#143689(2題)

115年 - 115 專技高考_專利師：專利代理實務#143688(9題)

115年 - 115 專技高考_會計師：稅務法規#143687(40題)

115年 - 115 專技高考_專利師：普通物理與普通化學#143686(50題)

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)

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)

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

民法 編債 第 171 條

課程：民法 編債
章節：第 一 章 通則 第 一 節 債之發生

描述：無代理權人所為之法律行為，其相對人於本人未承認前，得撤回之。但為法律行為時，明知其無代理權者，不在此...

民法 編債 第 172 條

課程：民法 編債
章節：第 一 章 通則 第 一 節 債之發生

描述：未受委任，並無義務，而為他人管理事務者，其管理應依本人明示或可得推知之意思，以有利於本人之方法為之。...

民法 編債 第 173 條

課程：民法 編債
章節：第 一 章 通則 第 一 節 債之發生

描述：管理人開始管理時，以能通知為限，應即通知本人。如無急迫之情事，應俟本人之指示。 第五百四十條至第五百...

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)