最新資料

(1)邏輯推理(2)UNIX/Linux 作業系統管理(3)shell scripting (4)資料庫系統管理(含 SQL 語法)(5)DB2 Performance Monitoring (6)DB2 Performance Tuning(7)資料庫高可用度叢集規劃與管理

銀行實務、票據法

邏輯測驗、金融常識(移除)

115年 - 115-2 專技高考_中醫師(一)：中醫基礎醫學（二）（包括中醫方劑學、中醫藥物學） 測試用#142722(80題)

115年 - 115 教育部對外華語教學能力認證考試：華人社會與文化#142721(40題)

115年 - 115-2 交通部航港局_船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_一等大管輪：電機電子與自動控制#142720(50題)

115年 - [無官方正解]115 國立政治大學_碩士班暨碩士在職專班招生考試試題_共同科：英文B#142719(36題)

115年 - [無官方正解]115 國立政治大學_碩士班暨碩士在職專班招生考試試題_共同科：英文 A#142718(36題)

115年 - [無官方正解]115 國立清華大學_碩士班考試入學試題_生命科學暨醫學院甲組(生物與醫學科學組)﹕生物化學#142711(30題)

115年 - [無官方正解]115 國立臺灣師範大學_碩士班招生考試試題：英文#142706(50題)

115年 - [無官方正解]115 國立臺灣大學_轉學生招生考試﹕普通生物學(B)#142705(36題)

115年 - [無官方正解]115 國立清華大學_碩士班考試入試題_生命科學暨醫學院_甲組（生物與醫學科學組）：生物學#142704(37題)

115年 - [無官方正解]115 國立成功大學碩士招生考試_全校系所：英文(A)#142703(45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)

阿摩線上課程

講師：【站僕】摩檸Morning.

簡介：阿摩線上課程

學測英文考前攻略

講師：Terry Tung

簡介：注意事項：此課程內容和「學測英文」內容相同，只差別在展現方式不同，請小心不要重複購買。 歷屆題系統破...

108課綱【必修地科】

講師：康兆博（Jasper Kang）

簡介：本課程供大家深入學習地球科學使用，若需授課使用請務必加註製作者。 ※本課程只有講義，雖以必修地科為基本...

課程筆記教學

描述：如何使用網頁版筆記本

期貨概論

描述：Ch1

金融市場常識

描述：金融市場

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)