最新資料

一般警察三等◆法學知識

一般警察四等◆法學知識

移民三等◆法學知識

115年 - 115 司法、調查特種考試_三等_行政執行官、檢察事務官財經實務組、檢察事務官電子資訊組、檢察事務官營繕工程組、調查工作組：刑法與刑事訴訟法#143320(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_公證人：公證法與非訟事件法#143319(4題)

115年 - 115 司法、調查特種考試_三等_公證人、法律實務組：商事法#143318(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_公證人：強制執行法與國際私法#143317(6題)

115年 - 115 司法、調查特種考試_三等_觀護人（選試社會工作概論）、觀護人（選試少年事件處理法）、司法事務官法律事務組、法院書記官、檢察事務官偵查實務組、法律實務組：刑法#143316(6題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_觀護人（選試社會工作概論）、觀護人（選試少年事件處理法）：犯罪學#143315(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_觀護人（選試社會工作概論）、心理輔導員：社會工作概論#143314(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_觀護人（選試社會工作概論）、觀護人（選試少年事件處理法）：刑事訴訟法與保安處分執行法#143313(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_公證人、行政執行官、司法事務官法律事務組、法院書記官：民法#143312(3題)

115年 - 115 臺灣土地銀行_八職等行員晉升九職等評審業務測驗：授信徵信催收業務#143311(100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)

國一上數學課程(七年級)

講師：台中大雅家教-睿智數學及英文家教，王瑞志老師

簡介：提供國一上數學口訣秒殺密技!看了就記起來!隨堂練習+講義+影音+測驗4效合一。

高中歷史 中國與東亞史

講師：kuochuanlino

簡介：一〇八課綱施行後，高中歷史課程從傳統臺灣史、中國史，到世界史皆有重大變革。尤其中國史擴張範圍，成為中...

國營物理

講師：Terry Tung

簡介：整合 台電僱員：90年至今歷年真題 中油僱員：94年至今核心題 台水評價人員：93年至今實戰題 經濟部聯招職員...

放射科學-X光片

描述：放射科學-X光片

放射科學-X光射束

描述：放射科學-X光射束

CT

描述：CT整理 品保

8. 112年底大千公司期末存貨$150,000，淨利為$850,000。113年中發現112年底期末存貨少計$50,000，則112年大千公司正確淨利為： (A) $800,000 (B) $825,000 (C) $850,000 (D) $900,000

9. 提列折舊，每年所提列折舊金額遞減之折舊方法為： (A)直線法 (B)年數合計法 (C)生產數量法 (D)工作時間法

10. 公司債發行價格等於： (A)面額 × 年金現值＋各期票面利息 × 年金現值 (B)面額 × 複利終值＋各期票面利息 × 年金現值 (C)面額 × 複利現值＋各期票面利息 × 年金現值 (D)面額 × 複利現值＋各期票面利息 × 複利現值

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)