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115年 - 115 高等考試_二級_農業技術：試驗設計#145780(10題)

115年 - 115 高等考試_二級_動物技術：家畜營養學#145779(4題)

115年 - 115 高等考試_二級_水產技術：海洋生態學#145778(8題)

115年 - 115 高等考試_二級_園藝：花卉學與造園學#145777(9題)

115年 - 115 高等考試_二級_水產技術：水產資源學#145776(4題)

115年 - 115 高等考試_二級_農業技術：作物育種學#145775(7題)

115年 - 115 高等考試_二級_衛生行政（一般組）：環境衛生學研究（包括職業衛生）#145774(4題)

115年 - 115 高等考試_二級_食品衛生行政：食品安全與衛生法規研究#145773(5題)

115年 - 115 高等考試_二級_食品衛生行政：食品營養及膳食療養學研究#145772(4題)

115年 - 115 高等考試_二級_食品衛生行政：食品風險管理研究（包括餐飲及食品工廠管理）#145771(8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)

測試

講師：【站僕】摩檸Morning.

簡介：測試描述 測試

統計學

講師：Terry Tung

簡介：Ch1 敘述統計 1. 集中趨勢（Central Tendency）用來找出資料的中心點在哪裡： 平均數（Mean）、中位數...

考前60天◆經濟學

講師：Terry Tung

簡介：高普考、初考、三四五等、國營適用！ 個經＆總經 6 大章節分類(供需、成本、市場、凱因斯、成長、貨幣) 章...

題庫講解

描述：題庫講解

NPM缺點

描述：NPM

行政學

描述：薩瓦斯 民營化三分類

22.運動員經過一段時間的訓練後，如果完全停止訓練或因傷臥床，其所獲得的生理適應與體能會逐漸衰退。此現象符合運動訓練的何種原則？ (A) 超負荷原 則(Overload) (B) 特殊性原則(Specificity) (C) 可逆性原則 (Reversibility) (D) 漸進性原則(Progression)。

23.動作技能的學習過程通常分為三個階段。在最終的「自化階段(Autonomous stage)」中，學習者的主要特徵為何？ (A) 需要大量依賴視覺回饋來修正動作 錯誤 (B) 動作表現不穩定且充滿嘗試錯誤 (C) 能在不需刻意專注的情況下，流 暢且精確地執行動作 (D) 需要教師不斷提供外部的口語提示與指導。

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。

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)