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115年 - 新版汽車筆試題庫 901-950(115/5/29 更新)#143295(50題)
115年 - 新版汽車筆試題庫 851-900(115/5/29 更新)#143294(50題)
115年 - 115 iPAS AI應用規劃師初級能力鑑定︰資料處理與分析概念#143293(20題)
115年 - 新版汽車筆試題庫 801-850(115/5/29 更新)#143292(50題)
115年 - 新版汽車筆試題庫 751-800(115/5/29 更新)#143291(50題)
115年 - 115 iPAS AI應用規劃師初級能力鑑定︰鑑別式 AI 與生成式 AI 的基本原理#143290(30題)
115年 - 新版汽車筆試題庫 701-750(115/5/29 更新)#143289(50題)
115年 - 115 iPAS AI應用規劃師初級能力鑑定︰機器學習基本原理、常見的機器學習模型#143288(30題)
115年 - 新版汽車筆試題庫 651-700(115/5/29 更新)#143287(50題)
115年 - 新版汽車筆試題庫 601-650(115/5/29 更新)#143286(50題)
最新試題
50.就採購事件,得為機關提起訴訟、參加訴訟或上訴者,下列何者不屬之:(A)主計官(B)審計官(C)檢察官(D)調查官
49.得標廠商其於國內員工總人數逾一百人者,應於履約期間僱用身心障者及原住民,人數不得低於總人百分之幾:(A)百分之一(B)百分之二(C)百分之三(D)百分之四
48.機關辦理評選,應成立評選委員會,其中專家學者不得少於一定比例,該比例為何:(A)二分之一(B)三分之一(C)四分之一(D)五分之一
最新申論題
四、請比較西洋通史、世界史與全球通史的異同。
三、請比較中國紀傳體與編年體的異同。
二、讀(含研究)歷史的出路愈來愈艱困,您想繼續深造的原因為何呢?尤其在「應用」所學好讓自己畢業後謀得出路,有何規劃或策略呢?
最新課程
高一下英文課程(十年級)
講師:
台中大雅家教-睿智數學及英文家教,王瑞志老師
簡介:
高一下單字課,老師講解,偶爾有片語。
高二下英文課程
講師:
台中大雅家教-睿智數學及英文家教,王瑞志老師
簡介:
高二英文下單字課
高三下英文課程
講師:
台中大雅家教-睿智數學及英文家教,王瑞志老師
簡介:
高三下英文單字課
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循序漸進生藥藥分
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郵政法罰則、郵件資費、郵票相關
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郵政法罰則、郵件資費、郵票相關
國文筆記一
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國考用
最新討論
32.體能活動時間,四位幼兒分別進行下列活動: 甲.快跑追逐同伴 乙.單腳站立數秒 丙.雙手接住同伴傳來的球 丁.雙腳連續向前跳躍 依據基本動作能力分類,甲.乙.丙.丁依序應屬於下列何者? (A) 移動性.穩定性.操作性.移動性 (B) 移動性.操作性.穩定性.移動性 (C) 穩定性.移動性.操作性.穩定性 (D) 移動性.穩定性.移動性.操作性
32. 當雜貨船裝載礦砂時,為避免GM不足,應於底層艙裝載全部貨物的多少比例? (A)1/2至2/3為原則 (B)1/2至3/4為原則 (C)2/3至3/4為原則 (D)1/3至2/3為原則
33. 貨船上關於易腐貨物之運載,下列敘述何者正確? (A)凍結貨物運送溫度宜在攝氏0度以下 (B)冷溫貨物運送溫度宜在攝氏10~0度間 (C)涼溫貨物運送溫度宜在攝氏8~12度間 (D)凍結貨物運送溫度宜在攝氏-12至-7度間
1.資料基本概念與來源某製造業導入AI排程系統,需同時使用ERP訂單資料、設備感測器每秒回傳的溫度與震動數值,以及維修人員以文字描述的異常紀錄。若資料治理人員需判斷資料型態,下列哪一項最為正確?(A)ERP訂單資料屬非結構化資料,感測器資料屬半結構化資料,維修文字屬結構化資料(B)ERP訂單資料與感測器數值通常屬結構化資料,維修文字描述通常屬非結構化資料(C)三者皆屬結構化資料,因為都可儲存在企業系統中(D)三者皆屬非結構化資料,因為都需要AI模型才能分析
1. 某製造工廠計劃導入 AI 預測產線設備的故障風險。維護團隊整理了過去五年的設備運作資料,並由資深工程師逐一完成人工標註,將每筆資料標示為「正常運作」或「發生故障」。若要利用這批已完成標註的歷史資料訓練分類模型,下列哪一種機器學習方法最適合? (A)監督式學習(Supervised Learning); (B)非監督式學習(Unsupervised Learning); (C)強化學習(Reinforcement Learning); (D)半監督式學習(Semi-supervised Learning)
2. 某電商平台希望利用 AI 分析消費者行為。團隊取得過去會員交易資料,其中部分資料已標註「是否流失會員」,另一部分資料僅包含會員瀏覽、購買及搜尋紀錄,但未標註任何結果。下列何者最適合描述兩類資料的應用方式? (A)已標註流失結果的資料適合用於監督式學習;未標註行為資料可用於非監督式學習探索消費族群特徵; (B)已標註流失結果的資料適合用於非監督式學習;未標註行為資料需先人工分類才能進行監督式學習; (C)兩類資料皆只能使用監督式學習,因企業應用皆需要明確預測結果; (D)兩類資料皆屬生成式 AI 的訓練資料,因此無法用於機器學習模型