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(1)Windows 作業系統管理(2)VMWare 伺服器虛擬化系統管理 (3)Microsoft SQL Server 資料庫管理(4)AD 網域管理
(1)Windows 作業系統管理及 powershell scripting (2)VMWare 伺服器虛擬化系統管理(3)Microsoft SQL Server 資料庫管理 (4)AD 網域及安全管理(5)SCCM,WSUS 派送管理
(1)邏輯推理(2)UNIX/Linux 作業系統管理(3)shell scripting (4)資料庫系統管理(含 SQL 語法)(5)DB2 Performance Monitoring (6)DB2 Performance Tuning(7)資料庫高可用度叢集規劃與管理
最新試卷
115年 - 115-1 高級業務員資格測驗試題:投資學#139210(50題)
115年 - 115臺北市立內湖高級工業職業學校_正式教師甄試:國文科#139209(10題)
115年 - 115-1 高級業務員資格測驗試題:證券交易相關法規與實務#139208(50題)
115年 - 115 新北市公立高級中等學校_教師聯合甄選試題:汽車科#139207(50題)
115年 - 115 新北市公立高級中等學校_教師聯合甄選試題:機械科/製圖科#139206(40題)
115年 - 115 新北市公立高級中等學校_教師聯合甄選試題:電子科/資訊科#139205(50題)
115年 - 115 新北市公立高級中等學校_教師聯合甄選試題:資料處理科#139204(50題)
115年 - 115 新北市公立高級中等學校_教師聯合甄選試題:音樂科#139203(43題)
115年 - 115 宜蘭縣公立幼兒園契約進用教保員甄選初(筆)試:教保概論與教保活動設計#139202(50題)
115年 - 115 新北市公立高級中等學校_教師聯合甄選試題:地理科#139201(25題)
最新試題
50. 鉛蓄電池的電解液的比重過低時應如何處理? (A)抽出部分電解液,加入蒸餾水,再充 電 (B)多次充電及放電 (C)更換電極板 (D)檢查並疏通通氣塞
49. 下列何種充電方法不僅可避免串聯電阻的損失,且容許其他負載直接連接於主發電機 ? (A)恆流充電法 (B)恆壓充電法 (C)改良恆壓充電法 (D)浮接充電法
48. 於自動整步時先檢測匯流排與發電機之間的拍電壓(Beat Voltage)再檢測兩者之頻率 ,若此匯流排頻率較高時,則對發電機調速器伺服馬達發出何種信號? (A)Slow (B)Fast (C)Raise (D)Lower
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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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
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
61.房屋貸款之催收依客戶延滯狀態不同,而有不同之催收手段,所謂前段電催,係指延滯幾天之案件? (A) 7 天以內 (B) 7-30 天 (C) 30-180 天 (D) 180 天以上
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