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115年 - 115 中央警察大學_碩士班入學考試試題_資訊管理研究所:電腦犯罪與資訊安全#139861(7題)
115年 - 115 中央警察大學_碩士班入學考試試題_資訊管理研究所:計算機概論#139860(12題)
115年 - 115 中央警察大學_碩士班入學考試試題_消防科學研究所:消防實務#139859(4題)
115年 - 115 中央警察大學_碩士班入學考試試題_消防科學研究所:消防安全設備與檢查#139858(4題)
115年 - 115 中央警察大學_碩士班入學考試試題_海洋科技組:微積分#139855(14題)
115年 - 115 中央警察大學_碩士班入學考試試題_消防科學研究所:火災科學#139854(6題)
115年 - 115 中央警察大學_碩士班入學考試試題_防災研究所:氣候變遷與災害#139853(4題)
115年 - 115 中央警察大學_碩士班入學考試試題_防災研究所:災害管理#139852(5題)
115年 - 115 中央警察大學_碩士班入學考試試題_防災研究所:災害分析與統計#139851(7題)
115年 - 115 中央警察大學_碩士班入學考試試題_刑事警察研究所:刑事鑑識概論#139850(6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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會計學(含中級會計學)
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程式設計實習
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根據108課綱十二年國民基本教育技術型高級中等學校電機與電子群課程綱要所摘要「程式設計實習」的學習重點...
等差數列與級數
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林靖
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1.認識數量關係與規律 2.數列與級數 3.等差數列 4.等差級數 5.綜合應用
最新主題筆記
A1及A2類道路交通事故處理作業程序
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【警鴿】警察情境實務(完整收錄歷年特考題、附SOP)(中)
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【必考類別】交通類
A3類道路交通事故處理作業程序
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【警鴿】警察情境實務(完整收錄歷年特考題、附SOP)(中)
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交通違規不服稽查取締執法作業程序
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【警鴿】警察情境實務(完整收錄歷年特考題、附SOP)(中)
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【必考類別】交通類
最新討論
50 甲公司股票在臺灣證券交易所上市交易,該公司去年度稅後盈餘達 10 億元,今年度盈餘分派案之規 劃除現金分配股利之外,並擬在股東會決議以部分盈餘轉增資無償配發新股之方式,分配股息股利 予股東,試問 A 公司之盈餘轉增資並未向股東收取任何股款,關於其本次盈餘轉增資發行新股是否 應向主管機關辦理申報,下列敘述何者正確? (A)以盈餘轉增資配發新股予股東因未向股東收取股款,故並不須辦理申報程序,由公司經股東會決 議並向經濟部辦理實收資本額變更登記即可自行發行新股票 (B)以盈餘轉增資發行新股涉及股東權益之變動,故必須經證券主管機關之事先核准 (C)盈餘轉增資部分若有併同員工紅利部分一併以轉增資發行新股分配與員工者,則必須辦理申報; 若無,則否 (D)不論盈餘轉增資是否包括員工紅利部分併同辦理,均必須辦理申報
50 依原住民族基本法第 12 條規定,政府應保障原住民族傳播及媒體近用權,成立何種組織,規劃辦理原住 民族專屬及使用族語之傳播媒介與機構? (A)財團法人原住民族傳播基金會 (B)財團法人原住民族媒體基金會 (C)財團法人原住民族電視台 (D)財團法人原住民族文化事業基金會
4. 以下有關鼻竇炎的敘述,何者是錯的? (A) 鼻竇炎最常發生的地方是上頷竇 (B) 鼻中膈彎曲,鼻息肉可造成鼻竇炎發生 (C) 急性鼻竇炎都會慢性化而變成慢性鼻竇炎 (D) 囊狀纖維化(Cystic fibrosis)是造成纖毛運動受損而導致鼻竇炎的危險因子
29. 「機關開會時間的長短,與議題的重要性成反比」是指下列哪一種行政組織的病象? (A)寡頭鐵律 (B)白京生定律 (C)邁爾斯定律 (D)墨菲定律
33. 在工業物聯網架構中,進行設備預測性維護(Predictive Maintenance) 時,若面對異常事件發生頻率極低、樣本高度不平衡的時間序列資料, 下列哪一種方法最能兼顧模型穩定性與異常偵測效能? (A)將每筆異常事件資料複製多次以提升模型對異常的辨識敏感度,搭 配全序列訓練模型(如 LSTM); (B)對時間序列進行差分與標準化後,使用傳統監督式學習模型(如 SVM)進行分類訓練; (C)使用經過時間序列特化的 SMOTE 技術生成異常樣本,以平衡異常與 正常資料比例; (D) 採用基於重建誤差的自編碼器模型( Sequence-to-Sequence Autoencoder)進行異常偵測,並僅使用正常資料進行訓練
50. 某雲端服務公司計畫將大型語言模型部署於線上系統,並以批次推論 (Batch Inference)方式處理每日上百萬筆用戶請求。專案團隊在評 估可能遇到的挑戰時,下列哪一項通常不會被視為批次推論階段的主要難題? (A)如何確保訓練語料的涵蓋性與標註品質,以避免模型偏差影響輸出; (B)當批次規模增大時,如何降低推論延遲並保持即時回應能力; (C)在推論過程中,有效管理與分配龐大的輸入資料量以避免資源壅塞; (D)在叢集環境中精確安排推論任務,以提升 GPU/TPU 等硬體資源的利用率