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國土安全概要與移民政策

【段考】國一英文

【段考】國二英文

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處_從業人員甄試試題_第 8 階-助理工程師-土木工程：鋼筋混凝土學與設計#145958(6題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處_從業人員甄試試題_第 9 階-技術員-建築工程（古蹟修復實務）：政府採購法概要#145957(50題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處_從業人員甄試試題_第 8 階-助理工程師-建築工程：建築營造與估價及建築結構系統#145953(33題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處_從業人員甄試試題_第 8 階-助理工程師-土木工程：結構學#145951(4題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處_從業人員甄試試題_第 8 階-助理工程師-土木工程：營建管理與工程材料#145948(7題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試_第 10 階企劃研析（工程管考實務）：英文#145883(20題)

115年 - 115-3 合作金庫商業銀行_新進人員甄試試題_一般金融人員、徵授信人員、外匯人員：英文#145878(50題)

115年 - 115 中華郵政股份有限公司_職階人員職階晉升甄試試題_專業職(一)晉升營運職：國文(論文、公文與測驗)#145877(12題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試_第 10 階-助理事務員-企劃研析（工程管考實務）：鐵路法大意（含鐵路立體化、平台建設及周邊土地開發計畫等）#145876(50題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試_第 10 階-助理技術員-養路工程、養路工程（維修實務）：鐵路養護作業大意#145875(50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。

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講師：陳耘得

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講師：陳耘得

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講師：陳耘得

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108-112 核保醫務-解析

描述：解析

108-112 人身保險概論-解析

描述：解析

政治學測驗題

描述：錯題訂正

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？