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駕照◆汽車法規(中文)
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115年 - 新版汽車筆試題庫 651-700(115/5/29 更新)#143287
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697. 汽車駕駛人決定是否超車時,最重要之判斷因素為何?
(A) 車速是否較快。
(B) 是否具備足夠 安全距離與視線。
(C) 是否能快速完成動作。
答案:
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統計:
A(0), B(10), C(0), D(0), E(0) #4001088
詳解 (共 1 筆)
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B1 · 2026/10/06
#7543127
考題觀念 本題測驗的核心理念為 「安全駕...
(共 916 字,隱藏中)
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698. 下列敘述何者錯誤? (A)大型汽車在同向 3 車道以上之道路,除準備左轉彎外,不得在內側車 道行駛。 (B)小型汽車內外側車道均可行駛,行駛速度較慢時,應在外側車道行駛,且得任意 變換車道。 (C)除準備停車或臨時停車外,不得駛出路面邊線或跨越兩條車道行駛。
#4001089
699. 汽車行駛中,欲超越同一車道之前車時應顯示左方向燈並與前車左側保持多少距離以上之間隔 超過,行至安全距離後,再顯示右方向燈駛入原行路線:(A)0.5 公尺。(B)1 公尺。(C)2 公尺
#4001090
700. 在未設有快慢車道分隔島之道路,四輪以上汽車及大型重型機車在劃有快慢車道分隔線之道路 行駛,下列何種行為不得行駛慢車道?(A)起駛。(B)準備轉彎。(C)超車。
#4001091
1.某零售企業希望利用過去兩年的會員交易紀錄,預測顧客下個月是否可能流失。資料中已標註每位顧客是否在後續期間停止購買。若以機器學習任務類型判斷,下列何者最適合?(A)監督式學習,因為訓練資料中已有目標標籤可供模型學習(B)非監督式學習,因為顧客資料通常無法建立任何標籤(C)強化學習,因為模型必須透過獎勵與懲罰反覆試錯(D)生成式學習,因為模型主要任務是產生新的交易紀錄
#4001092
2.某工廠蒐集機台震動、溫度、電流等資料,但尚未標註哪些資料代表異常。工程師希望先找出設備運轉型態中可能存在的自然群組。下列哪一種學習方式較合適?(A)監督式學習,用既有標籤訓練正常與異常分類器(B)非監督式學習,利用資料特徵相似性探索潛在群組(C)強化學習,讓模型在產線上自行嘗試故障操作(D)遷移學習,直接使用影像模型辨識震動數據
#4001093
3.某醫院建立再住院風險預測模型,欄位包含年齡、診斷代碼、住院天數、用藥紀錄,以及「30天內是否再住院」。在訓練監督式學習模型時,下列哪一項最適合視為目標標籤?(A)年齡(B)診斷代碼(C)住院天數(D)30天內是否再住院
#4001094
4.某團隊訓練瑕疵影像分類模型時,發現模型在訓練資料準確率達99%,但在新產線照片上準確率大幅下降。若資料標註品質已確認無誤,最可能的問題為何?(A)模型過度擬合訓練資料,泛化能力不足(B)模型一定使用了太少特徵,無法學習任何規則(C)模型尚未完成推論階段,因此不能判斷結果(D)訓練資料準確率高代表模型已可直接上線
#4001095
5.機器學習基本原某資料科學家在建立銷售預測模型前,先將資料分為訓練集、驗證集與測試集。下列哪一項最能正確說明測試集的主要用途?(A)用來調整所有超參數,直到結果最佳為止(B)用於最終評估模型對未見資料的表現(C)用來取代訓練集,以降低模型訓練成本(D)用來保存原始資料備份,與模型評估無關
#4001096
6.某銀行建立信用違約模型時,工程師在資料前處理階段,先用完整資料集計算標準化所需的平均值與標準差,再分割訓練集與測試集。此作法最可能造成哪一項問題?(A)資料洩漏,因為測試資料資訊被提前用於訓練流程(B)資料不足,因為標準化會刪除所有測試資料(C)模型無法收斂,因為標準化不適合數值資料(D)特徵完全消失,因為標準化會移除所有欄位
#4001097
7.某客服文字分類模型需要將「文字長度」、「客戶消費金額」、「客服互動次數」等不同尺度的數值特徵輸入模型。若選用對尺度敏感的演算法,下列哪一項前處理最有助於避免單一尺度支配模型?(A)標準化或正規化數值特徵(B)刪除所有數值欄位,只保留文字欄位(C)將所有欄位改成隨機數(D)將訓練資料與測試資料合併後再重新標籤
#4001098
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