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24.關於高強度運動中產生的「乳酸(Lactic Acid)」,下列敘述何者正確? (A) 乳酸是導致運動後一到兩天「延遲性肌肉酸痛(DOMS)」的唯一原因 (B) 運動後進行低強度的動態恢復(緩和運動),有助於加速血液中乳酸的清除 (C) 乳酸完全是無用的代謝廢物,對身體毫無貢獻 (D) 慢跑等低強度有氧運動會產生並累積大量的乳酸。

25.棒球投手投出變化球(如曲球、滑球),使球體在空中產生彎曲偏移的軌跡。此現象主要能以流體力學中的何種原理解釋? (A) 阿基米德浮力原理 (B) 馬格納斯效應(Magnus Effect) (C) 熱力學第二定律 (D) 帕斯卡原理。

31. 某連鎖量販店計劃導入 AI 銷量預測系統,以優化每日進貨與庫存管理。團隊比較兩家軟體廠商提供的迴歸模型,兩個模型皆以相同的測試資料集進行評估,其中廠商甲模型的均方誤差(Mean Squared Error, MSE)為 12.5,廠商乙模型的均方誤差(MSE)為 42.0。僅依據 MSE 指標的數值與定義來評估模型表現,下列何者最適合作為模型評估結果的說明? (A)應優先選擇廠商甲的模型,因為其 MSE 較低,代表模型預測值與實際銷量的整體誤差較小; (B)應優先選擇廠商乙的模型,因為 MSE 較高,代表模型能涵蓋更多不同的銷售情境,因此預測能力較佳; (C)兩個模型無法直接比較,因為 MSE 主要反映平均預測誤差,無法用來評估不同模型的預測表現; (D)由於兩者的 MSE 皆大於 0,代表模型皆存在過擬合(Overfitting)現象,無法判定哪一個模型較佳

32. 某證券公司開發 AI 輔助分析系統,需要分析長篇的法人說明會逐字稿。系統須有效建立逐字稿前後段落之間的長距離語意關聯,並在處理長篇文本時,能直接關聯相距較遠的文字內容,而無須依序傳遞前文資訊,以提升分析效率與準確性。下列哪一種模型架構最適合? (A)長短期記憶網路(LSTM); (B)循環神經網路(RNN); (C)Transformer; (D)卷積神經網路(CNN)

33. 某製造業工廠導入 AI 模型預測設備故障風險,技術團隊向產線主管說明模型運作原理:模型在每一輪訓練中,會依據「預測故障機率」與「實際發生故障結果」之間的落差程度,產生一項量化指標,並將該數值提供給後續模型訓練流程,作為模型參數調整的重要依據。請問此敘述最符合深度學習訓練流程中哪個元件的功能? (A)評估指標(Evaluation Metric); (B)損失函數(Loss Function); (C)優化器(Optimizer); (D)特徵工程(Feature Engineering)