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iPAS◆智慧製造生產線管理基礎◆初級
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115年 - 115-1 初級智慧生產工程師能力鑑定試題:智慧製造生產線管理基礎#147096
> 試題詳解
19. 下列哪些選項符合物聯網的協定架構? ①應用層②網路層③會議層④商務層
(A)①②③;
(B)②③④;
(C)①②④;
(D)①③④
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20. 下列選項為常見的物聯網無線通訊技術。若按照其資料傳輸速度由快到慢排序, 則排列順序為? ①NFC(Near Field Communication)②Bluetooth ③Wi-Fi (A)①②③; (B)③①②; (C)②①③; (D)③②①
#4068205
21. 隨著物聯網與人工智慧技術的發展,衍生出許多實際應用場景的需求,例如智慧 工廠、自駕車與智慧城市等。因應這些需求,越來越多系統將 AI 與邊緣運算 (Edge Computing)結合,主要是為達成下列哪一項目的? (A)提高數據儲存容量; (B)降低延遲及提升數據處理效率; (C)增加雲端伺服器的處理負擔; (D)強化數據中心的安全性
#4068206
22. 關於物聯網架構中的感知層,下列何者為其主要執行的項目? (A)資料分析與決策; (B)設備之間的資訊傳遞; (C)執行資料採集; (D)雲端資料儲存與分享
#4068207
23. 迴歸分析是一種統計學上分析數據的方法,目的在於了解兩個或多個變數間是否 相關、相關方向與強度。關於迴歸分析的敘述,下列哪一項不正確? (A)迴歸分析為非監督式學習; (B)迴歸分析的方法中,以線性迴歸(Linear Regression)最為常見; (C)當迴歸分析使用過多參數時,可能會導致過度擬合(Overfitting); (D)線性迴歸模型經常用最小平方逼近來擬合
#4068208
24. 強化學習(Reinforcement Learning)為一種典型的機器學習演算法,適用於自主 系統,例如自動駕駛車輛與機器人。請問下列何者為強化學習訓練過程中不可或 缺的操作之一? (A)定義獎勵函數; (B)對大量資料進行人工標註; (C)預先建立固定規則以涵蓋所有情境; (D)進行模型輸出結果的可解釋性分析
#4068209
25. 在本地電腦中進行機器學習模型訓練過程中,存在許多因素可能影響最終的預測 結果與模型性能。下列哪一種問題不會直接對模型的預測準確性或結果產生顯著 影響? (A)過擬合; (B)資料偏差; (C)網路連線穩定性; (D)資料洩漏
#4068210
26. 針對工業領域的多關節機械手臂或多自由度機器設備,通常稱為什麼? (A)服務機器人; (B)仿人型機器人; (C)工業機器人; (D)水下機器人
#4068211
27. 模式識別(圖像識別)是人工智慧的重要領域,而電腦視覺是實現模式識別的基 礎。針對電腦視覺欲達成之最終目的,下列敘述何者正確? (A)計算圖像的像素數量; (B)分析圖像中的顏色分佈; (C)實現利用電腦對於三維景物世界的理解; (D)將二維圖像轉換為文字描述
#4068212
28. 請問以下哪一項功能不屬於網宇實體系統(Cyber-Physical System, CPS)中資訊挖 掘層(Data-to-Information Conversion Level)的主要職責? (A)設備健康的智能評估; (B)非接觸式採集與傳輸交互; (C)衰退與性能的變化趨勢分析與預測; (D)設備狀態的綜合分析
#4068213
29. 在網宇實體系統(Cyber-Physical System, CPS)中,從資料收集到產生智慧決策並 創造價值,依據其「5C 架構」,下列何者為正確的處理流程順序? (甲)配置層(Configuration Level) (乙)智慧感知層(Smart Connection Level) (丙)認知層(Congnition Level) (丁)網路層(Cyber Level) (戊)資訊挖掘層(Data-to-Information Conversion Level) (A)乙戊丁丙甲; (B)戊乙丁丙甲; (C)甲乙丙丁戊; (D)甲乙戊丁丙
#4068214
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