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37 哈伯格(A. Harberger)將公司所得稅所造成的轉嫁現象,區分成兩種效果,稱之為: (A)產量效果與要素替代效果 (B)替代效果與所得效果 (C)產量效果與所得效果 (D)所得效果與要素替代效果

11. 要改變前束值,應等量調整直位桿之長度。(A)O(B)X

19 關於政府資訊公開法之敘述,下列何者錯誤? (A)係以保障人民知的權利,增進人民對公共事務之瞭解、信賴及監督為目的 (B)依該法規定,公開之對象為一般人民 (C)申請人依該法規定申請行政機關提供行政資訊遭拒絕者,如有不服,僅得於對實體決定聲明不服時,一併聲明之 (D)依該法規定申請行政機關提供行政資訊之權利,屬實體權利

33. 在工業物聯網架構中,進行設備預測性維護(Predictive Maintenance) 時,若面對異常事件發生頻率極低、樣本高度不平衡的時間序列資料, 下列哪一種方法最能兼顧模型穩定性與異常偵測效能? (A)將每筆異常事件資料複製多次以提升模型對異常的辨識敏感度,搭 配全序列訓練模型(如 LSTM); (B)對時間序列進行差分與標準化後,使用傳統監督式學習模型(如 SVM)進行分類訓練; (C)使用經過時間序列特化的 SMOTE 技術生成異常樣本,以平衡異常與 正常資料比例; (D) 採用基於重建誤差的自編碼器模型( Sequence-to-Sequence Autoencoder)進行異常偵測,並僅使用正常資料進行訓練

34. 在零售業進行客戶行為分析時,資料倉儲中發現多個欄位儲存相同的購買金額資訊(例如:amount_usd、total_price、transaction_value), 但其單位、命名慣例及格式不一致,進而導致特徵工程階段混淆模型輸 入。針對此種跨欄位語義重疊與結構冗餘問題,下列哪一種資料處理策 略最合適且具實務可行性? (A)利用資料探勘技術自動選擇資料集中對目標變數最敏感的欄位,其 他欄位捨棄即可,避免過度清理干擾原始結構; (B)保留所有相似欄位,交由高階模型(如 Gradient Boosting 或 Deep Learning)自動學習特徵關聯,無需手動處理; (C)建立欄位命名標準,統一金額單位與格式,進行欄位正規化與語義 合併,減少重複資訊影響特徵重要性估計; (D)將重複欄位視為類別欄位,進行 One-hot 編碼(One-hot encoding) 後輸入模型,以避免數值誤導模型學習過程