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115年 - 115 司法、海岸巡防特種考試_五等_各類科：英文#143396(15題)

115年 - 115 海岸巡防特種考試_四等_各科組別：海巡法規概要（包括海岸巡防法、國家安全法、海洋污染防治法、海關緝私條例、中華民國領海及鄰接區法、懲治走私條例、海岸巡防機關器械使用條例、臺灣地區與大陸地區人民關係條例第二章行政與第五章罰則、中華民國專屬經濟海域及大陸礁層法）#143395(27題)

115年 - 115 調查特種考試_三等_調查工作組（選試土耳其文）：外國文（土耳其文）#143394(3題)

115年 - 115 司法、海岸巡防特種考試_五等_各類科：公民#143393(35題)

115年 - 115 調查特種考試_三等_化學鑑識組、醫學鑑識組：生物化學#143392(5題)

115年 - 115 調查特種考試_三等_化學鑑識組：儀器分析#143391(11題)

115年 - 115 調查特種考試_三等_營繕工程組：政府採購法#143390(4題)

115年 - 115 海岸巡防特種考試_五等_海洋巡護：航海學大意與輪機學大意#143389(40題)

115年 - 115 海岸巡防特種考試_四等_海洋巡護科輪機組：輪機工程概要（包括推進裝置概要、輔機概要與輪機英文）#143388(9題)

115年 - 115 海岸巡防特種考試_五等_海洋巡護：海巡勤務大意與海巡法規大意（包括海岸巡防法、國家安全法、海洋污染防治法、海關緝私條例、中華民國領海及鄰接區法、懲治走私條例、海岸巡防機關器械使用條例、臺灣地區與大陸地區人民關係條例第二章行政與第五章罰則、中華民國專屬經濟海域及大陸礁層法）#143387(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)

【警鴿】刑事訴訟法(上)

講師：小摩喵(課程：警鴿系列)

簡介：深入淺出，帶您了解刑事訴訟法 從刑事訴訟法之基本概念、偵查、起訴，帶您快速瀏覽學說及實務重要觀念

考衝班-國中會考，考前衝刺班!

講師：台中大雅家教-睿智數學及英文家教，王瑞志老師

簡介：提供114年、113年、112年、111年、110年...等各年度的國中會考考畢英文影音解答、解析......等。 #國中會考...

基本電學

講師：Terry Tung

簡介：本課程專為國營事業及各大考試設計，完整整合台電、中油、台水、台北捷運、台北自來水、台糖、臺鐵、港務局...

國二下 8-4 筆記 酸鹼中和

描述：私人上課筆記～有附上一些實物圖片，希望可以幫助增加記憶！各位一起加油！！未來一起上心儀的高中吧～

《國文常識》死亡用語

描述：會考愛考的死亡用語～ 點進來就可以知道值不值得了～！

維生素全 筆記

描述：螢光筆與紅字為國考重點

5. 豐田(TOYOTA)汽車公司為因應消費者日益高升之環保意識，也推出了純電汽車，這是採取何種市場區隔變數？ (A)人口統計變數 (B)心理統計變數 (C)地理區隔變數 (D)行為變數

6. 心理學家馬斯洛所提出的需求層次理論中，下列何者是其認為最低層次之需求？ (A)生理需求 (B)心理需求 (C)安全需求 (D)尊重需求

7. 「小明徹夜守候電腦，終於等到票務系統開放時搶到了五月天演場會門票，並且還是熱門搖滾區，十分開心!」此種顧客滿意度的形成，可以從何種觀點解釋之？ (A)歸因理論 (B)公平理論 (C)期望落差模式 (D)認知失調

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)