最新資料

個體經濟

教師檢定(教檢)◆特殊教育（身心障礙組）◆課程教學與評量(舊名：特殊教育課程與教學)

教師檢定(教檢)◆特殊教育（資賦優異組）◆課程教學與評量(舊名：特殊教育課程與教學)

115年 - 115 司法特種考試_三等_司法事務官法律事務組、司法事務官財經事務組、司法事務官營繕工程事務組：強制執行法與非訟事件法#143328(8題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_家事調查官：調查與訪談實務#143327(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_司法事務官法律事務組：破產法與消費者債務清理條例#143326(8題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_家事調查官：家事事件法#143325(7題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_行政執行官：民事訴訟法#143324(3題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_行政執行官：強制執行法與商事法（包括公司法、票據法、保險法）#143323(7題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_家事調查官：家庭社會工作理論與實務（包括家庭暴力）#143322(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_觀護人（選試社會工作概論）、觀護人（選試少年事件處理法）、家事調查官、心理測驗員、心理輔導員：諮商與輔導#143321(8題)

115年 - 115 司法、調查特種考試_三等_行政執行官、檢察事務官財經實務組、檢察事務官電子資訊組、檢察事務官營繕工程組、調查工作組：刑法與刑事訴訟法#143320(4題)

115年 - 115 司法特種考試_三等_公證人：公證法與非訟事件法#143319(4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、When researchers empirically evaluate government policy effects, what are some of the concerns with conducting randomized trials? How can quasi-experiments potentially help? (14 分)

3. 政府對某些高價商品，如銷售價格超過 300 萬元以上之小客車，課徵特種消費稅。

2. 政府利用實際稅收高於預估稅收的部分，提供低所得家戶現金補貼。

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...

第7條

課程：【國考助手】2025警察法規(中冊)：警械使用條例、集會遊行法、公務人員行政中立法
章節：公務人員行政中立法

描述： 第7條(從事政治活動之時間限制及例外)

第8條

課程：【國考助手】2025警察法規(中冊)：警械使用條例、集會遊行法、公務人員行政中立法
章節：公務人員行政中立法

描述： 第8條(捐款及募款活動之禁止)

第9條

課程：【國考助手】2025警察法規(中冊)：警械使用條例、集會遊行法、公務人員行政中立法
章節：公務人員行政中立法

描述： 第9條(從事政治活動或行為之禁止)

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)