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技師◆研究分析方法

技師◆運輸工程

技檢◆測量-地籍測量-甲級

115年 - 115 灌溉管理組織新進農田水利事業人員甄試試題：公文#144180(1題)

115年 - 114 中華民國家庭牙醫學會_家庭牙醫學科專科醫師試題#144159(100題)

115年 - 115 臺灣土地銀行_新進人員甄試試題：邏輯推理#144158(15題)

115年 - 115 臺灣土地銀行_新進人員甄試試題：英文#144157(20題)

115年 - 115 臺灣土地銀行年新進人員甄試試題_五職等／證券業務人員、五職等／客服專業人員、七職等／電子金融-數據分析人員、七職等／高資產財管業務企劃人員、七職等／財務金融人員、七職等／建築工程人員、七職等／機電工程人員、七職等／環境管理人員、一般金融人員：國文#144156(2題)

115年 - 115 臺灣土地銀行_職等／甄試類組：五職等／證券業務人員、 五職等／客服專業人員、 五職等／一般金融人員 :綜合科目【含會計學概要、貨幣銀行學概要、票據法概要】#144010(70題)

115年 - 115 勞動部勞動力發展署桃竹苗分署_自辦在職進修訓練甄試參考試題#144003(10題)

115年 - 115 導遊人員及領隊人員評量測驗試題_通用制外語導遊人員（韓語）、專用制外語導遊人員（韓語）：外國語（韓語）#143973(80題)

115年 - 115 導遊人員及領隊人員評量測驗試題_通用制外語導遊人員（越南語）、專用制外語導遊人員（越南語）：外國語（越南語）#143971(80題)

115年 - 115 導遊人員及領隊人員評量測驗試題_通用制外語導遊人員（馬來語）、專用制外語導遊人員（馬來語）：外國語（馬來語）#143969(80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)

藥師一階國考 中藥學考題 分章節國考歷屆試題

講師：菜餅

簡介：分章節的中藥學國考題，考試科目：藥師國考一階。 若有錯誤，請在下方留言，一人作業難免疏漏，感謝各位客...

【國考助手】2025警察法規(中冊)：警械使用條例、集會遊行法、公務人員行政中立法

講師：最佳解

簡介：筆者綜合警特三等、四等考試、警校教師、讀書會共筆、自身實務等經驗，讓想考警察的非本科系生或想考升官等...

後醫英文

講師：Terry Tung

簡介：本線上課程專為後中西醫考試的英語科目設計，涵蓋單字片語題、文法題、克漏字、閱讀測驗與英文作文，提供全...

企業型政府原則

描述：企業型政府

5C策略，彼得斯治理模式

描述：U6

集會遊行法心智圖

描述：重點整理

17. 小玉開了一間獨資的公司，其公司的營業項目，何者應入帳： (A)以資本主名義買入之古董字畫但實際上供私人收藏之用 (B)資本主為了爭取業務以企業名義購買禮品餽贈顧客之交際費用 (C)以資本主名義買入汽車供資本主私人使用 (D)以資本主名義跟銀行借款

18. 保四公司於110年1月1日發行了一張五年期計息應付票據，金額為$250,000。該公司每年1月需支付該票據項下的$50,000本金。該票據應如何在111年12月31日的財務狀況表中列示？ (A)非流動負債，$250,000 (B)非流動負債，$200,000 (C)非流動負債，$150,000；一年內到期的非流動負債，$50,000 (D)非流動負債，$200,000；一年內到期的非流動負債，$50,000

19. 賒購商品$10,000，誤記為借：進貨$100,000，貸：應付帳款$100,000，其改正分錄為？ (A)借：進貨$100,000，貸：應付帳款$100,000 (B)借：進貨$90,000，貸：應付帳款$90,000 (C)借：應付帳款$90,000，貸：進貨$90,000 (D)借：進貨$10,000，貸：應付帳款$10,000

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)