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115年 - 115 原住民族特種考試_三等_土木工程：測量學#144560(8題)

115年 - 115 台灣自來水公司股份有限公司_評價職位人員甄試試題_技術士操作類-乙(淨水、管線、水源)、技術士操作類-乙(淨水、管線、水源) (特殊)、技術士操作類-乙(淨水、管線、水源)(限原住民族報考)：專業科目B_自來水工程概要#144559(50題)

115年 - 115 台灣自來水公司股份有限公司_評價職位人員甄試試題_技術士裝修類-甲(新裝、修漏)、技術士裝修類-甲(新裝、修漏)(限原住民族報考)、技術士裝修類-乙(檢漏)：專業科目B-配管與儀器操作原理#144558(50題)

115年 - 115 國際經濟商務特種考試_三等_國際經濟商務人員類科西班牙文組：外國文（西班牙文）#144557(23題)

115年 - 115 台灣自來水股份有限公司_評價職位人員甄試試題_營運士業務類-抄表人員、營運士業務類、營運士業務類(限身心障礙者報考)：專業科目B-自來水法及台灣自來水公司營業章程#144556(50題)

115年 - 115 外交特種考試_三等_外交領事人員類科義大利文組：外國文（含新聞書信撰寫與編譯）（義大利文）#144555(23題)

115年 - 115 外交特種考試_三等_外交領事人員類科俄文組：外國文（含新聞書信撰寫與編譯）（俄文）#144554(24題)

115年 - 115 外交特種考試_三等_外交領事人員類科西班牙文組：外國文（含新聞書信撰寫與編譯）（西班牙文）#144553(23題)

115年 - 115 外交特種考試_三等_外交領事人員類科德文組：外國文（含新聞書信撰寫與編譯）（德文）#144552(23題)

115年 - 115 外交特種考試_三等_外交領事人員類科法文組：外國文（含新聞書信撰寫與編譯）（法文）#144551(23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)

【警鴿心智圖】刑法分則-財產法益（二）

講師：小摩喵(課程：警鴿系列)

簡介：本課程以清晰的心智圖呈現複雜的法律概念，幫助你快速掌握核心要點！無論你是法律系學生、司法考試備考生，...

【警鴿】2025警察法規 考前30天衝刺

講師：小摩喵(課程：警鴿系列)

簡介：【部分條文使用心智圖幫助記憶】 【這是精華中的精華了】 【口訣會非常精簡！】 閱讀本課程前，請先參考...

藥理學_歷屆國考題整理 (藥學系)

講師：小笨蛋

簡介：題目來源：107-1~115-2專技高考-藥理學與藥物化學 (藥學系) *如發現課程有任何錯誤，請利用以下表單進行回...

七年級生物重點筆記

描述：好有用

七年級生物重點筆記

描述：很重要

七年級重要生物筆記

描述：重點❗️

複選題32. 可作為生質酒精的「糖類能源作物」包含哪些？ (A)甘蔗 (B)玉米 (C)甜高粱 (D)樹薯

複選題33. 下列哪些礦物質化合物是動物飼料中「鐵」的優良來源？ (A)氧化鐵 (B)硫酸鐵 (C)氯化鐵 (D)延胡索酸鐵

複選題34. 下列哪些胺基酸屬於必需胺基酸？ (A)丙胺酸 (B)離胺酸 (C)色胺酸 (D)精胺酸

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)