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115年 - 115 高等考試_三級_檔案管理：檔案應用服務#142303(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_氣象：大氣動力學#142302(5題)

115年 - 115 高等考試_三級_測量製圖：空間資訊理論及實務（包括航空測量與遙感探測、地圖學及地理資訊系統）#142301(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_法制：刑法與刑事訴訟法#142300(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_都市計畫技術：環境規劃與都市設計#142299(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_輻射安全：輻射防護法規#142298(11題)

115年 - 115 高等考試_三級_司法行政：民事訴訟法與刑事訴訟法#142297(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_法律廉政：刑法與刑事訴訟法#142296(3題)

115年 - 115 高等考試_三級_法制：立法程序與技術#142295(4題)

115年 - 115 高等考試_三級_工業設計：人因工程（包括人體工學）#142294(10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

(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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行動典範vs理性典範

描述：筆記

生物化學 Ch6 氧化磷酸化作

描述：ADP變成ATP的磷酸化作用

廣博vs漸進

描述：比較

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