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大學轉學考◆景觀植物學

大學轉學考◆輔導原理與實務

三等◆食品衛生與安全

115年 - 115 外交特種考試_三等_外交領事人員類科西班牙文組：外國文（含新聞書信撰寫與編譯）（西班牙文）#144553(23題)

115年 - 115 外交特種考試_三等_外交領事人員類科德文組：外國文（含新聞書信撰寫與編譯）（德文）#144552(23題)

115年 - 115 外交特種考試_三等_外交領事人員類科法文組：外國文（含新聞書信撰寫與編譯）（法文）#144551(23題)

115年 - 115 台灣自來水股份有限公司_評價職位人員甄試試題_技術士操作類-甲(機電)、技術士操作類-甲(機電) (限具中級以上電氣技術人員資格報考)、技術士操作類-甲(機電)(特殊)、技術士操作類-甲(機電) (限原住民族報考)：專業科目B-基本電學#144550(50題)

115年 - 115 原住民族特種考試_四等_土木工程：測量學概要#144549(6題)

115年 - 115 原住民族特種考試_四等_財稅行政、會計：會計學概要#144548(27題)

115年 - 115 原住民族特種考試_四等_電子工程：電子學概要#144547(3題)

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_財稅行政：會計學#144546(31題)

115年 - 115 外交特種考試_三等_外交領事人員類科英文組二：國際經濟（以英文命題及作答）#144545(28題)

115年 - 115 原住民族特種考試_三等_各類科：基礎能力測驗（作文及中華民國憲法）#144544(11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。

線型函數

講師：林靖

簡介：1.認識函數,函數特性(對應關係),函數判別,2.函數值 3.函數圖形與線型函數 4.線型函數的生活應用

【警鴿】2025警察法規(上):警察法、警職法

講師：小摩喵(課程：警鴿系列)

簡介：讓你快速記憶「警察法規」，考試有如OPEN BOOK一般。 警察法規(包括警察法、行政執行法、社會秩序維護法、...

三角形

講師：林靖

簡介：1.角與尺規作圖 2.三角形與多邊形的內外角 3.三角形全等性質 4.角平分線與垂直平分線性質 5.三角形的邊角問...

剩餘財產分配

課程：初等/五等/佐級◆法學大意｜70章依考點系統整理，單元重點搭配對應試題
章節：第 47 章 親屬、婚姻與夫妻財產

描述：學習重點 掌握夫妻原則上各自保有本姓、冠姓與回復本姓的限制、同居義務的正當理由，以及日常家務互為代理...

剩餘財產分配請求時效

課程：初等/五等/佐級◆法學大意｜70章依考點系統整理，單元重點搭配對應試題
章節：第 47 章 親屬、婚姻與夫妻財產

描述：學習重點 剩餘財產差額分配請求權有兩個期間：知有差額時起二年，以及法定財產制關係消滅時起逾五年，任一...

離婚方式與姻親消滅

課程：初等/五等/佐級◆法學大意｜70章依考點系統整理，單元重點搭配對應試題
章節：第 47 章 親屬、婚姻與夫妻財產

描述：學習重點 分清婚約與結婚：婚約須由本人訂定，不須書面或儀式，不能強迫履行，也不是結婚的必經程序。 結...

11.我國為反制中共航空母艦所研發的海軍艦艇是？ (A)濟陽級巡防艦 (B)光華六號飛彈快艇 (C)沱江級飛彈巡邏艦 (D)快速布雷艇

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

5. 若臺灣的個人所得呈現正偏分配，我們可以預期： (A) 平均所得=所得中位數 (B) 平均所得>所得中位數 (C) 平均所得<所得中位數 (D) 無法判斷

四、 RTI(Response Time Index)值是計算撒水頭放射動作的重要參數，試問該參數受哪些因素的影響？又其測定方法為何？