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115年 - 115 身心障礙學生升學大專校院甄試試題_大學組:數學 B#139485(20題)
115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 301-350#139484(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 2701-2750#139483(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 2301-2350#139482(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 1901-1950#139481(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 1501-1550#139480(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 1401-1450#139479(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 901-950#139478(50題)
115年 - 115 公共工程品管人員(機電班)題庫 601-650#139477(50題)
115年 - 115-1 國立彰化高級中學_教師甄選試題:音樂科(重複)#139476(30題)
最新試題
200. 鄉立托兒所16所分散於各村落,擬由各托兒所依統一餐點表自行辦理採購,合於政府採購法施行細則第13條所稱之依不同供應地區所分別辦理者。(A)O(B)X
199. 鄉立托兒所16所分散於各村落,擬由各托兒所依統一餐點表自行辦理採購,違反政府採購法第14條之規定。(A)O(B)X
198. 中央機關承辦採購單位辦理小額採購,於開標、比價、議價、決標及驗收時,得不通知主(會)計或有關單位派員監辦。(A)O(B)X
最新申論題
7. 試說明造水機之防蝕設施有那些?
6. 燃油閥之維護與保養中,試說明拆檢燃油閥的內容?
5. 請繪圖說明冷媒之加充法及步驟。
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訴願
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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