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微生物學與免疫學
最新試卷
115年 - 115 大學入學考試中心_分科測驗:數學甲#142355(17題)
115年 - 115 普通考試_統計、經建行政:經濟學概要#142354(50題)
115年 - 115 普通考試_會計:會計學概要#142353(26題)
115年 - 115 高等考試_三級_新聞(選試英文):新聞學(包括編輯採訪實務與新聞法規)#142352(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_新聞(選試英文):傳播理論#142351(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_新聞(選試英文):國際傳播與國際現勢#142350(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_教育行政:教育哲學與比較教育#142349(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_戶政:民法總則、親屬與繼承編#142348(4題)
115年 - 115 大學入學考試中心_分科測驗:公民與社會#142347(39題)
115年 - 115 高等考試_三級_環境工程:流體力學與水處理工程#142346(4題)
最新試題
50. 下列何者非屬鹽酸之化學品危害分類? (A)金屬腐蝕物第1級 (B)腐蝕 / 刺激皮膚物質第1級 (C)嚴重損傷 / 刺激眼睛物質第1級 (D)急毒性物質第2級
49. 某作業場所局部照度測量結果,4個邊點皆為270 Lux,中心點為360 Lux,平均照度為下列何者? (A) 276 Lux (B) 300 Lux (C) 314 Lux (D) 330 Lux
48. 有關降低工作場所噪音危害之措施,首應優先採取下列何項措施? (A)戴耳塞、耳罩 (B)實施作業環境監測 (C)定期辦理特殊危害健康檢查 (D)降低設備發出噪音之音量
最新申論題
(三)若該池的水力效率係數 T10/HRT=0.5,為確保實際 T10(即 10%水流通過時間)滿足上述 所需最短接觸時間,實際接觸池體積應修正為多少 m3 (計算至小數點後第 1位,以下四 捨五入)?(5 分)
(二)廠內設計消毒接觸池流量為 20,000 m3 /day,規範要求放流水大腸桿菌群去除率必須達 到 99.99%。若設計餘氯濃度維持在 2.0 mg/L,試求所需最短接觸時間(單位:分鐘)與 接觸池所需的有效容積(單位:m3 )(有效容積計算至小數點後第 1 位,以下四捨五入)。 (10 分)
(一)試求該放流水之殺菌速率常數 k(單位:(mg/L)-1 ⋅min-1)(5 分)
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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...
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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...
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第1-4章
經濟第一堂課公式
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整理第一堂課的公式 開啟經濟學的第一步
最新討論
8. P.S.版預塗的感光液為 (A)重鉻酸銨系 (B)偶氮鹽系 (C)甲苯 (D)丙稀聚 。
10. 西元 1800 年英國人斯坦普(E. Stanhope)發明製造 (A)腐蝕凹版印刷 (B)膠泥刻字活版 (C)木製印刷機 (D)鐵製手搖印刷機 。
11. 國內常用的菊版紙,其對開尺寸為 (A)787mm×546mm (B)635mm×888mm(C)635mm×444mm (D)394mm×546mm 。
1. 一家會計師事務所希望透過 Low-Code 工具,自動處理客戶提交的各類費用報銷單據,格式涵蓋手寫、PDF 掃描、電子發票等多種形式,且各企業的科目分類規則均不相同。負責評估的專案經理正在比較兩種方案:方案甲為「直接呼叫基礎語言模型 API 進行單據內容解析與分類」,方案乙為「使用內建 RAG 元件,比對過去已正確分類的報銷單據」。下列分析何者最為正確? (A)方案甲優於方案乙,因為基礎語言模型具備更廣泛的通用知識,足以應對所有格式變化; (B)方案乙優於方案甲,因為 RAG 能提供歷史分類案例作為參考上下文,顯著提升非結構化文件的分類準確率; (C)兩者效果相同,差異僅在於系統複雜度,應優先選擇建置較簡單的方案甲; (D)可透過預先設定固定分類規則的方式處理報銷單據,以提升處理效率並降低系統複雜度
2. 某客服主管希望在 Low-Code 平台中設定自動化流程:當客戶訊息被 AI 判定為 「退費意圖」,且退費金額大於 10,000 元時,即自動發送緊急通知給主管。此需求最可能透過下列哪一種元件實現? (A)條件分支(Branching / Router),依據多重條件判斷流程走向; (B)資料格式化(Formatter),用於整理與轉換流程中的資料格式; (C)迭代/迴圈(Iterator),逐筆處理多筆資料並依序執行流程; (D)陣列聚合器(Array Aggregator),將多筆資料整合後再進行後續處理
3. 某人資部門使用 Dify 平台建立了一個 AI 面試輔助機器人,協助 HR 在面試過程 中即時查詢應徵者的過往提問紀錄。然而測試時發現,機器人完全無法記住同一位應徵者在五分鐘前說過的話,每次回應都像是全新對話。以下哪個措施能從根本上解決此問題? (A)提升語言模型的溫度參數(Temperature); (B)在每次 API 請求中,手動將歷史對話內容(Chat History)一併打包送入模型 進行推理; (C)改用具備更多參數的大型多模態模型,以強化跨輪對話的理解能力; (D)為伺服器增加記憶體容量,擴充系統可儲存的對話快取空間