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115年 - 22600 民俗調理業傳統整復推拿 單一 工作項目 02:刮痧、拔罐調理 1-50(2026/05/08 更新)#139568(50題)

115年 - 22600 民俗調理業傳統整復推拿 單一 工作項目 01:傳統整復推拿基本調理 201-248(2026/05/08 更新)#139567(48題)

115年 - 22600 民俗調理業傳統整復推拿 單一 工作項目 01:傳統整復推拿基本調理 151-200(2026/05/08 更新)#139566(50題)

115年 - 22600 民俗調理業傳統整復推拿 單一 工作項目 01:傳統整復推拿基本調理 101-150(2026/05/08 更新)#139565(50題)

115年 - 22600 民俗調理業傳統整復推拿 單一 工作項目 01:傳統整復推拿基本調理 51-100(2026/05/08 更新)#139564(50題)

115年 - 22600 民俗調理業傳統整復推拿 單一 工作項目 01:傳統整復推拿基本調理 1-50(2026/05/08 更新)#139563(50題)

115年 - 115 身心障礙學生升學大專校院甄試試題_四技二專組_衛生與護理類_專業科目(一):生物(B)#139558(40題)

115年 - 115 身心障礙學生升學大專校院甄試試題_四技二專組_商業與管理群、外語群英語類、日語類_專業科目(二):會計學、經濟學#139556(40題)

115年 - 100 全國高級中等學校學生技藝競賽考試_工業類:工業配線#139554(50題)

115年 - 115 身心障礙學生升學大專校院甄試試題_四技二專組_商業與管理群、外語群英語類、日語類_專業科目(一):商業概論、數位科技概論、數位科技應用#139553(40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