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衍生性金融商品概論與實務

台電◆行政學概要

台電◆企業管理概論

115年 - 115 專技高考_專利師（選試專業英文及工程力學）、專利師（選試專業英文及生物技術）、專利師（選試專業英文及電子學）、專利師（選試專業英文及物理化學）、專利師（選試專業英文及工業設計）、專利師（選試專業英文及計算機結構）：專業英文#143698(28題)

115年 - 115 專技高考_專利師（選試專業英文及工業設計）、專利師（選試專業日文及工業設計）：工業設計#143697(8題)

115年 - 115 專技高考_專利師（選試專業日文及工程力學）、專利師（選試專業日文及生物技術）、專利師（選試專業日文及電子學）、專利師（選試專業日文及物理化學）、專利師（選試專業日文及工業設計）、專利師（選試專業日文及計算機結構）：專業日文#143696(27題)

115年 - 115 專技高考_專利師：專利審查基準與實務#143695(22題)

115年 - 115 專技高考_專利師：專利法規#143694(22題)

115年 - 115 專技高考_會計師：公司法、證券交易法與商業會計法#143693(30題)

115年 - 115 專技高考_專利師：專利行政與救濟法規#143692(25題)

115年 - 115 專技高考_會計師：高等會計學#143691(46題)

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)

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)

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國中社會(地理)

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簡介：{地理科目} 認識地理： 1.臺灣地理: (1)認識台灣的位置 (2)認識台灣地形與區域 (3)認識天氣與氣候 (4)了解...

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周環性反應

課程：【學士後中醫】化學 (普通化學、有機化學)
章節：化學

教育學者

描述：盧梭、科門鈕斯

有關廢棄物清除機構，下列何者錯誤?

描述：可處理一般事業廢棄物

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？