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115年 - 115 一般警察特種考試_三等_消防警察人員:消防與災害防救法規(包括消防法及施行細則、災害防救法及施行細則、爆竹煙火管理條例及施行細則、公共危險物品及可燃性高壓氣體製造儲存處理場所設置標準暨安全管理辦法、緊急救護辦法、緊急醫療救護法及施行細則)#140799(4題)

115年 - 115 一般警察特種考試_三等_犯罪防治人員預防組:諮商與輔導#140798(4題)

115年 - 115 一般警察特種考試_三等_犯罪防治人員預防組:社會學與社會工作#140797(27題)

115年 - 115 一般警察特種考試_三等_行政警察人員、犯罪防治人員預防組、警察資訊管理人員、警察法制人員、行政管理人員:刑法與刑事訴訟法#140796(4題)

115年 - 115 警察特種考試_三等_行政警察人員、外事警察人員(選試英語)、刑事警察人員、公共安全人員、犯罪防治人員預防組、交通警察人員交通組、警察資訊管理人員、刑事鑑識人員、國境警察人員、警察法制人員、行政管理人員:警察情境實務(包括警察法規、實務操作標準作業程序、人權保障與正當法律程序)#140795(24題)

115年 - 115 警察特種考試_三等_消防警察人員:消防安全設備#140794(4題)

115年 - 115 警察特種考試_三等_行政警察人員、外事警察人員(選試英語)、刑事警察人員、公共安全人員、犯罪防治人員預防組、交通警察人員交通組、警察資訊管理人員、國境警察人員、警察法制人員、行政管理人員:警察法規(包括警察法、行政執行法、社會秩序維護法、警械使用條例、集會遊行法、警察職權行使法、公務人員行政中立法)#140793(27題)

115年 - 115 警察特種考試_三等_行政管理人員:警察組織與事務管理#140792(27題)

115年 - 115 警察特種考試_三等_水上警察人員:水上警察情境實務(包括海巡法規、實務操作標準作業程序、人權保障與正當法律程序)#140791(23題)

115年 - 115 警察特種考試_三等_行政警察人員:警察政策與犯罪預防#140790(27題)

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42.有關可視照野(field of view, FOV)的敘述,下列何者錯誤? (A)影像的切面厚度(slice thickness)大小與FOV無關 (B)顯示(display)FOV可等於或小於掃描(scan) FOV (C)體素(voxel size)的大小決定於slice thickness、FOV和矩陣尺寸(matrix size) (D)在相同的matrix size下,掃描的FOV愈大則像素(pixel size)越小

50.下列何種情形最可能會發生磁振造影T1-weighted image上之dentate nuclei出現高訊號? (A)多次使用ionic iodinated contrast medium後 (B)多次使用non-ionic iodinated contrast medium後 (C)多次使用linear gadolinium-based contrast agent後 (D)多次使用macrocyclic gadolinium-based contrast agent後

53.在一般的spin echo掃描中,如使用相同的重複時間(repetition time, TR),下列何者能增加切面張數? (A)將接收頻寬(receive bandwidth)從16 kHz變成32 kHz (B)將切面厚度(slice thickness)從10 mm變成5 mm (C)將相位編碼(phase encoding)數目從256變成128 (D)將激發次數(number of excitation, NEX)從4變成1

26.下列敘述何者非屬應用介面程式(Application Programming Interfaces, API)的定義或特性?(A)可進行多個軟體之間的互動及呼叫或請求(B)不必了解對方的技術與邏輯即可加速開發的共識(C)為達金管會資訊揭露要求,金融機構可由科技公司開發版型,再以 API 串接、進行資料互通(D) API 經濟的重點在技術如何運作,因此惟 IT 部門至關重要

27.有關網路快速身分認證(Fast Identity Online, FIDO),下列敘述何者錯誤?(A)台灣的「金融 FIDO」由數位發展部及財金公司協同金融機構導入(B) FIDO 的標準內容從硬體載具到身分驗證方式都有相對應的規範(C)單次生物辨識或行動身分認證申請後,可適用跨行或跨業別交易服務(D)無須使用實體卡片或帳號密碼重複認證,便利性大大提升

28.有關強化學習(Reinforcement Learning, RL)、量子機器學習(Quantum Machine Learning, QML)與深度學習(Deep Learning, DL),下列敘述何者錯誤?(A) RL 可對「多數有標註以及少數無標註的資料」進行有依據辨識,其預測結果比非監督學習誤差大(B) QML 結合 HHL(Harrow, Hassidim and Lloyd)演算法與機器學習,可加速找出數據特徵與分類(C) DL 透過設計函數模組、組成類神經網路,可分析雜訊高、看似不相干、多非線性的多維度數據(D)迴歸分析與分類技術常見於各類機器學習,主要進行數據收集、分析、建模與預測等步驟