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複選題36. 關於作業系統(Operating System)的資源與記憶體管理機制,下列哪些敘述是正確的? 告 (A)緩衝區(Buffer) :主要配置於實體記憶體(RAM)中作為暫存媒介,協調 CPU 處 理速度與低速外部設備(如磁碟或印表機)間的傳輸速率差異。 (B)虛擬記憶體(Virtual Memory) :允許程式定址空間大於實際物理記憶體,其運作本 質是將部分輔助儲存空間(如硬碟)作為物理記憶體的延伸,以支援大型程式執行。 (C)多元處理(Multi-processing):指系統將所有工作任務拆分為微小片段,並限制在 單一的 CPU 核心內輪流完成運算,以確保資料的運作順序。 (D)中斷機制(Interrupt) :為維護系統穩定,硬體設備發出請求後,必須等待 CPU 完 整執行完當前應用程式的運算週期,才能獲得處理權限。

複選題35. Fiona 為了強化電商平台的資料安全,她正與技術團隊討論如何針對會員個資與交易封 包進行加密處理。根據對稱式與非對稱式加密的特性比較,下列哪些敘述是正確的? (A)當需要針對伺服器內大量的商品圖檔與歷史訂單進行快速加密時,選擇對稱式加 密較為合適,因為其加密速度快,適合處理大規模資料。 (B)在多方通訊的情境下,非對稱式加密能有效解決金鑰管理問題,使用者只需妥善保 管自己的私鑰,並將公鑰自由分發給任何需要傳送加密訊息給他的人。 (C)非對稱式加密的缺點在於金鑰管理極其困難,因為每增加一位不同的通訊對象,系 統就必須為該對象維護一把獨有的專屬金鑰,導致金鑰總數隨用戶量激增。 (D)對稱式加密的優勢在於運算邏輯簡單且速度快;而非對稱式加密雖然運算複雜且 較慢,但能解決金鑰傳輸安全問題。

複選題34. Alex 是一位跨境電商創辦人,他正試圖導入多種生成式 AI(Generative AI)工具以優 化營運流程。關於他所接觸到的工具特性、分類與技術風險,下列哪些敘述是正確的? (A)當 Alex 需要撰寫多國語言商品描述、產出客服對話劇本或進行長篇市場報告摘要 時,可採用 ChatGPT、Claude 或 Gemini 等文字生成工具。 (B)Midjourney 與 DALL-E 屬於圖像生成工具,其核心技術在於將抽象的文字描述轉 化為具體的視覺影像,在技術分類上屬於文字轉圖像(Text to Image)應用。 (C)若 Alex 的開發團隊使用 GitHub Copilot,該工具能透過分析上下文自動補全程式碼 第 4 頁/共 8 頁 、撰寫註解或修正邏輯錯誤,這在分類上屬於程式碼生成,能有效提升軟體開發效率。 (D)生成式 AI 若產出看似合理但與事實不符的資訊,稱為幻覺(Hallucination) ,這主 公 要是因為輸入提示詞(Prompt)長度不足導致的運算溢位或硬體存取錯誤,通常只要 增加指令字數即可完全消除此現象。

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複選題10 各型探測器在性能試驗中,下列有關其動作試驗的動作時間,何者與消防安全設備測試報告書測 試方法及判定要領之規定不同? (A)定溫式局限型之特種、第一種及第二種,分別在 40 秒、60 秒及 120 秒以內 (B)光電式局限型之特種、第一種及第二種,分別在 30 秒、60 秒及 90 秒以內 (C)火焰式探測器之室內型、室外型及道路型,分別在 30 秒、60 秒及 90 秒以內 (D)非再用型定溫式局限型之特種、第一種及第二種,分別在 40 秒、60 秒及 120 秒以內

24 下列何者為圖書資料交換贈送的主要優點? (A)增加圖書館館藏 (B)減少人力負擔 (C)節省處理時間 (D)節省空間

26 下列有關我國政府出版品的敘述,何者錯誤? (A)政府出版品統一編號為 ISBN (B)可自行定價銷售或委託代售 (C)資料形式含圖書、連續性出版品、電子出版品及其他非書資料 (D)由政府機關及其所屬機構、學校之經費或名義出版或發行之資料

34.警察人員依警械使用條例規定使用警械,致第三人生命、身體或財產遭受損失時,該第三人得請求補償;有關第三人死亡之相關補償規定,下列敘述何者正確?(A)應由直系血親尊親屬或配偶請求之。(B)由繼承人為請求時,應釋明其與死亡者之關係,及有無同一順序繼承人。(C)繼承人有數人時,其中一人請求補償者,其效力不及於全體。(D)繼承人有數人時,其中一人撤回請求者,其效力及於全體。

36.依警械使用條例規定,警察人員執行職務,無法有效使用警械時,於下列何者情形下,得使用其他足以達成目的之物品,該物品於使用時即視為警械?(A)發生騷動行為足以擾亂社會治安時。(B)發生依法應逮捕之人脫逃時。(C)發生他人之生命遭受危害或脅迫時。(D)發生持有兇器有滋事之虞者,已受警察人員告誡拋棄,仍不聽從時。

22. 某電商平台開發的顧客流失預測模型在上線數月後,預測準確率明顯 下降。專案團隊懷疑顧客行為模式改變,導致模型輸入特徵的分佈與 原始訓練資料不同,出現典型的資料漂移(Data Drift)問題。為了 偵測並確認資料分佈是否發生變化,下列哪一種作法最合適? (A)定期重新訓練模型以應對外部變化; (B)提升模型複雜度以捕捉更多資料變異性; (C)增加測試資料量以提高評估準確度; (D)計算輸入特徵分佈間的 KL 散度(KL Divergence)