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航海學大意與輪機學大意

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115年 - 營業用動力小船題庫_第六章_船藝與操船：1. 航行規劃與技術 1-20（2026/03/16 更新）#145514(20題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第五章_船機常識：3. 維修保養故障排除 1-50（2026/03/16 更新）#145513(50題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第五章_船機常識：2. 操作運轉 1-55（2026/03/16 更新）#145512(55題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第五章_船機常識：1. 內燃機基本知識 1-55（2026/03/16 更新）#145511(55題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第四章_氣（海）象常識：1. 氣（海）象常識 1-50（2026/03/16 更新）#145509(50題)

115年 - 第三章_航海常識：2. 航儀及航路標誌 1-55（2026/03/16 更新）#145507(55題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第三章_航海常識：1. 特殊性及駕駛知識與作為 1-45（2026/03/16 更新）#145506(45題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第二章_避碰規則：3. 水域人員安全與避碰規則 1-20（2026/03/16 更新）#145505(20題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第二章_避碰規則：1. 各種航法 1-50（2026/03/16 更新）#145503(50題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第二章_避碰規則：2. 燈號、號標、號笛、旗號 1-50（2026/03/16 更新）#145500(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)

AI初級-科目1-L11101 AI的定義與分類

講師：ABEL WANG

簡介：iPAS◆AI應用規劃師◆初級課程主要分為科目1:L11人工智慧基礎概論(9個單元)，科目2:生成式 AI應用與規劃(7個...

選修化學ＩＩ 題目演練

講師：Kai

簡介：延續 108 課綱規劃，聚焦於更進一步的核心主題，包括 原子結構與週期表趨勢、化學鍵與分子形狀、化學平衡與...

刑法總則(上)

講師：penguin

簡介：本課程將結合筆者的考試經驗，將以條列式的方式幫您整理每個法條的重點所在，也會利用歷屆試題幫考生快速複...

113年 - 113-1 內政部國土管理署_營造業工地主任評定考試試題_第一類科（B）#118606

描述：2 下列何者不是營造工程施工管理的主要項目 (5M1E) 之一？ (A) 施工方法。 (B) 資金調度。 (C) 人力。 (D)...

公民

描述：公民筆記

公民

描述：公民

15. 行銷組合中，以下哪一個才是屬於真正的銷售促進項目？ (A)展示會 (B)演講 (C)記者招待會 (D)慈善樂捐

16. 就目標市場策略而言，哪個選項所涵蓋的市場範圍最廣闊？ (A)微觀行銷 (B)差異行銷 (C)集中行銷 (D)利基行銷

26. 某電商公司訓練一套深度學習模型，用來預測顧客是否會退貨。工程師觀察訓練紀錄發現：模型在第 1 個 Epoch(輪次)時預測表現不佳，隨著訓練進行，內部參數不斷被自動更新，到第 50 個 Epoch 時預測準確度已大幅提升。模型在訓練過程中， 主要根據下列哪一項資訊決定模型參數的更新方向？ (A)計算損失函數(Loss Function)的梯度(Gradient)，並依梯度反方向更新模型參數； (B)根據激活函數(Activation Function)的輸出值大小，直接決定模型參數的更新方向； (C)根據各模型參數目前的權重大小，自動調整各參數的更新方向； (D)根據每次 Epoch 的準確率(Accuracy)變化，直接決定模型參數的更新方向

27. 某集團為響應淨零排放政策，計劃引進智慧節能系統，利用歷史氣象觀測資料(如溫度、濕度)與大樓進出人數，來預測總部大樓明日的總用電量(kWh)，以利最佳化空調冰水主機的運轉排程。請問下列哪一組「任務類型／演算法／評估指標」的組合最適合此應用需求？ (A)迴歸(Regression)／極限梯度提升迴歸(XGBoost Regressor)／平均絕對百分比誤差(MAPE)； (B)分類(Classification)／決策樹(Decision Tree)／F1 分數(F1-Score)； (C)分群(Clustering)／K-Means／準確率(Accuracy)； (D)迴歸(Regression)／孤立森林(Isolation Forest)／召回率(Recall)

28. 某農業合作社欲根據歷年各田區的日照時數、降雨量、施肥量及土壤酸鹼值等資料，搭配各田區當季實際收穫的稻米產量(公噸)，建立模型，以預測下一季新田區的稻米產量(連續數值)。請問下列哪一組「學習類型／演算法／評估方式」的搭配最為合理？ (A)監督式學習(Supervised Learning)／K-means／準確率(Accuracy)； (B)強化學習(Reinforcement Learning)／Q-learning／累積報酬(Cumulative Reward)； (C)監督式學習(Supervised Learning)／線性迴歸(Linear Regression)／平均絕對誤差(MAE)； (D)監督式學習(Supervised Learning)／支援向量機分類器(SVC)／混淆矩陣(Confusion Matrix)

7. 在比色法的實驗中，取 5mL 、0.20M 的 Fe(NO3)3 溶液與 5mL、 0.002 M 的KSCN 溶液混合，作為標準液。現將 5mL 、0.08M 的 Fe(NO3)3 溶液與 5mL 、0.002M 的 KSCN 溶液等體積混合成甲液，而甲液和標準液比色結果為當標準液 4cm 時和甲液 5cm 時顏色深度ㄧ致，則 Fe3++SCN-⇌ FeSCN2+的平衡常數約為何？