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研究所、轉學考(插大)◆刑事鑑識概論

研究所、轉學考(插大)◆災害管理

研究所、轉學考(插大)◆災害分析與統計

115年 - 營業用動力小船題庫_第五章_船機常識：3. 維修保養故障排除 1-50（2026/03/16 更新）#145513(50題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第五章_船機常識：2. 操作運轉 1-55（2026/03/16 更新）#145512(55題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第五章_船機常識：1. 內燃機基本知識 1-55（2026/03/16 更新）#145511(55題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第四章_氣（海）象常識：1. 氣（海）象常識 1-50（2026/03/16 更新）#145509(50題)

115年 - 第三章_航海常識：2. 航儀及航路標誌 1-55（2026/03/16 更新）#145507(55題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第三章_航海常識：1. 特殊性及駕駛知識與作為 1-45（2026/03/16 更新）#145506(45題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第二章_避碰規則：3. 水域人員安全與避碰規則 1-20（2026/03/16 更新）#145505(20題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第二章_避碰規則：1. 各種航法 1-50（2026/03/16 更新）#145503(50題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第二章_避碰規則：2. 燈號、號標、號笛、旗號 1-50（2026/03/16 更新）#145500(50題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第一章_海事法規：3. 汙染、走私、毒品等 1-35（2026/03/16 更新）#145499(35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)

【WriteMol英文】小小作家的英文寫作班：小學篇

講師：小摩喵(課程：警鴿系列)

簡介：歡迎來到【WriteMol英文】小小作家的英文寫作班：小學篇！本課程是專為國小學生而設計的英文作文課程。透過...

【WriteMol英文】青春作家的英文寫作班：國中篇

講師：小摩喵(課程：警鴿系列)

簡介：歡迎來到【WriteMol英文】青春作家的英文寫作班：國中篇！本課程是專為國中學生而設計的英文作文課程。在這...

國中生物

講師：Ginny Chen

簡介：國中生物範圍

法定任務與事業免稅範圍

課程：農會◆農會法及其施行細則｜依考點分章系統整理・單元重點搭配對應試題
章節：第 15 章 農業金融、保險與事業租稅

描述：學習重點 掌握農會法第四條的結構：第一項列舉二十一款法定任務；第二項規定辦理這些事業的免稅依據及免稅...

主管機關監督種類與警告要件

課程：農會◆農會法及其施行細則｜依考點分章系統整理・單元重點搭配對應試題
章節：第 16 章 主管機關監督、整理與解散清算

描述：學習重點 警告的三項法定事由是怠忽任務、妨害公益、逾越其任務範圍，符合其中一項，主管機關即得予以警告...

監督處分核准與幹部違規處理

課程：農會◆農會法及其施行細則｜依考點分章系統整理・單元重點搭配對應試題
章節：第 16 章 主管機關監督、整理與解散清算

描述：學習重點 掌握警告不須上級核准；撤銷決議、幹部違規停權或解職、解散或廢止登記、停權整理，由下級主管機...

13.有關木球運動的敘述，何者正確？(A)日本人發明，引進台灣(B)可以在沙灘上比賽(C)比賽中如 OB 需加罰 2 桿(D)比桿數賽時，球員完成比賽時桿數越多成績越好

14.重量訓練方法中，等長收縮(Isometrics)是指肢體用力時：(A)關節動作產生，發生位移的肌肉用力收縮(B)關節沒有動作產生，不發生位移的肌肉用力收縮(C)關節動作產生，不發生位移的肌肉用力收縮(D)關節沒有動作產生，發生位 移的肌肉用力收縮。

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)

34. 某金控集團規劃導入下列四項 AI 應用。依據各項應用的主要功能特性，下列何者正確區分屬於「鑑別式 AI」與「生成式 AI」？ 甲、客服部門：為培訓新進客服人員，希望 AI 系統依據歷史客訴案例，自動產生不同客訴情境的對話劇本，供員工進行角色扮演演練。 乙、法務部門：為加速合約審查流程，希望 AI 系統分析合約草稿，並標示屬於高風險或不符合公司規範的條款。 丙、投顧部門：為提供投資建議，希望 AI 系統分析全球經濟指標與股市歷史資料，判斷下個月大盤指數可能上漲或下跌。 丁、行銷部門：為提升廣告點閱率，希望 AI 系統依據產品說明，自動改寫出五種不同風格的全新宣傳文案。 (A)鑑別式 AI：乙、丙；生成式 AI：甲、丁； (B)鑑別式 AI：甲、丁；生成式 AI：乙、丙； (C)鑑別式 AI：乙、丁；生成式 AI：甲、丙； (D)鑑別式 AI：丙；生成式 AI：甲、乙、丁

一、請回答下列問題：(一)試說明作業系統之四大主要功能。(6 分)