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115年 - 115 臺南市立蓮潭國民中小學(國中部)_教師甄選試題:英文科#140303(50題)
115年 - 115 臺南市立蓮潭國民中小學(國中部)_教師甄選試題:生物科#140302(50題)
115年 - 115 臺南市立蓮潭國民中小學(國中部)_教師甄選試題:歷史科#140301(50題)
115年 - 115 台南市立蓮潭國民中學_教師甄選初試試題﹕專任輔導#140300(50題)
115年 - 115 桃園市國民小學教師聯合甄選初試試題:教育專業科目-B#140299(50題)
115年 - 115 基隆市市立高中國中部暨國民中學教師聯合甄選:國中視覺藝術(美術)#140298(50題)
115年 - 115 桃園市公立幼兒園_教師暨契約進用人員聯合甄選試卷:幼教行政與法規#140297(50題)
115年 - 115 桃園市公立幼兒園教師暨契約進用人員聯合甄選筆試試卷:幼兒發展與教保概論#140296(50題)
115年 - 115 臺南市市立國民小學教師暨學前特教師聯合甄選:英語專門#140295(30題)
115年 - 115 桃園市公立幼兒園教師暨契約進用人員聯合甄選試題:幼兒教保活動設計#140294(50題)
最新試題
10. 下列有關潤滑油冷卻器操作時的敘述何者正確? (A)滑油的壓力通常都會比冷卻水的壓力高 (B)滑油的壓力通常都會比冷卻水的壓力低 (C)滑油的壓力通常都會等於冷卻水的壓力 (D)有時滑油的壓力較高,有時則為冷卻水的壓力較高
9. 在海水泵進出口處加裝何種裝置,來防止裝置的腐蝕? (A)消除電路接地現象 (B)電路接地現象 (C)管路鍍鋅防蝕 (D)管路套銅防蝕
8. 潤滑油的一般性質裡若對油施加一定之力,使之流動時,抵抗此運動的力作用於反對方向,此力稱為油的內部摩擦力,請問油的此項性質稱為什麼? (A)油的此項性質稱為黏度 (B)油的此項性質稱為TBN (C)油的此項性質稱為擴散性 (D)油的此項性質稱為真刺度
最新申論題
7. 船用蓄電池主要分為哪幾類?電解液比重各為多少才正常?
6. 輪機員至機艙巡班時,對於機艙地板底下有何事物要注意?
5. 在主機之安全裝置與警報裝置測試(Safety And Alarm Device Test)中,試列舉跳脫測試 (Trip Test)項目有那些?
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行政學選擇題解析課程,一堂搞定公職與國營考試! 涵蓋初考、高普考、三四五等特考選擇部分、台電 / 台水綜...
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複選題14 A 股份有限公司係採曆年制會計年度,其股票從未公開發行,亦未發行無記名股票。A 公司於 5 月 27 日(非假日),委託 B 快遞公司,將開會日期定為同年 6 月 15 日(非假日)之當年度股東常會 開會通知書送交各股東。該通知書載明召集事由為「一、上年度營業報告書及財務報表承認案;二、 虧損撥補議案;三、變更章程議案。」依現行公司法之規定及實務見解,上述 A 公司股東常會召集 程序有何瑕疵? (A)未將營業報告書及財務報表併同開會通知書送交股東先行審閱 (B)虧損撥補並非股東會得決議之事項,不應列入股東會議案 (C)未於開會通知書載明變更章程之主要內容 (D)未於法定期限將股東常會之召集,通知各股東
61 According to the Restatement (Second) of Torts, __________is the maker who is not confident in the accuracy or knows he has no basis of his representation. (A) invalid misrepresentation (B) nuisance (C) defamation (D) fraudulent misrepresentation
49.下列何種病變或構造在susceptibility-weighted imaging(SWI)上面並非以黑色呈現? (A)腦皮質靜脈 (B)微小出血點 (C)小鈣化點 (D)中腦動脈
51.平行造影(parallel imaging)是利用下列何種線圈,可以將相位編碼方向的FOV範圍變小後把包摺 (aliasing)訊號解開? (A)勻場線圈(shim coils) (B)梯度線圈(gradient coils) (C)螺旋管狀線圈(solenoid coils) (D)相位串列線圈(phased-array coils)
2 下列敘述何者為間斷變項(discrete variable)? (A)中部地區所有兒童之家的收容床位數 (B)家屬探視機構老人的次數 (C)社會工作系每位學生的身高 (D)服務的 5 個部落
40. 關於監督式學習( Supervised Learning )與非監督式學習 (Unsupervised Learning)的目標,下列敘述何者錯誤? 1.非監督式學習的核心在於發掘資料內在結構,例如分群、關聯規則與降維,而不依賴外部標籤。 2.監督式學習的典型應用為分類與迴歸,通常不適合應用於異常偵測任務。 3.非監督式學習若搭配少量標註資料,即會完全轉化為監督式學習。 4.監督式學習仰賴已標註的資料集,透過最小化輸出與真實標籤之間 的差距,學習輸入與目標之間的對應函數。 5.所有監督式學習任務都必須要有大量完整標註資料,否則無法進行任何有效的模型訓練。 6.非監督式學習不需要目標變數,僅透過輸入資料本身的特徵分布進行模式學習。 (A)3、5、6; (B)1、4、6; (C)2、4、6; (D)2、3、5