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港務局◆公文及作文

公司法及海商法

115年 - 營業用動力小船題庫_第七章_通訊與緊急措施：1. 各種應變 1-50（2026/03/16 更新）#145519(50題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第六章_船藝與操船：3. 甲板設備與繩索 1-30（2026/03/16 更新）#145517(30題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第六章_船藝與操船：2. 小船之認識 1-40（2026/03/16 更新）#145515(40題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第六章_船藝與操船：1. 航行規劃與技術 1-20（2026/03/16 更新）#145514(20題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第五章_船機常識：3. 維修保養故障排除 1-50（2026/03/16 更新）#145513(50題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第五章_船機常識：2. 操作運轉 1-55（2026/03/16 更新）#145512(55題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第五章_船機常識：1. 內燃機基本知識 1-55（2026/03/16 更新）#145511(55題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第四章_氣（海）象常識：1. 氣（海）象常識 1-50（2026/03/16 更新）#145509(50題)

115年 - 第三章_航海常識：2. 航儀及航路標誌 1-55（2026/03/16 更新）#145507(55題)

115年 - 營業用動力小船題庫_第三章_航海常識：1. 特殊性及駕駛知識與作為 1-45（2026/03/16 更新）#145506(45題)

6. Consider the linear population model with intercept:$y_t = \alpha + \beta x_t + \varepsilon_t$The variance structure is known as below: $E(\varepsilon_t^2) = \sigma^2 h_t^2,$Which regression may obtain efficiency $\hat{\beta}$ estimator? (A) Regress \( y_{t} \) on 1, \( x_{t} \) (B) Regress \( y_{t} / h_{t} \) on 1/ht ,xt/ht(C) Regress \( y_{t} / h_{t}^{2} \) on 1/h2t ,xt/h2t(D) Regress \( y_{t} \) on 1/ht ,xt/ht(E) Regress \( y_{t} / h_{t} \) on 1, \( x_{t} \)

5. Consider the linear model with intercept: $y_t = \alpha + \beta x_t + u_t$ If the $A = \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2$ is positive definite and $E(u_i \mid x_i) = 0, \forall t = 1, 2, \dots, T$, which statement is true under sample size $T \to \infty$. (A) \( \hat{\beta} \) is consistent, but we cannot judge whether \( \hat{\beta} \) is efficiency (B) \( \hat{\beta} \) is unbiased and efficiency (C) \( \hat{\beta} \) is consistent and efficiency (D) \( \hat{\beta} \) is, but we cannot judge whether \( \hat{\beta} \) is efficiency (E) \( \hat{\beta} \) is unbiased and consistent.

4. Consider the simple regression $y_i = \alpha + \beta x_i + \varepsilon_i$And suppose population parameter $\beta = 2$ and least square estimator $\hat{\beta} = 2.3$. Now consider the regression $(x_i - y_i) = \alpha^* + \beta^* x_i + u_i.$What is the value of \( \hat{\beta} \)? (A) 1 (B)-1 (C)-1.3 (D)-0.3 (E) 0.3

五、請說明國道電子收費與外部性的關係，並分析尖峰和非尖峰時段是否應收取相同費率。(15 分)

四、政府實行所得重分配政策是否可以提高經濟效率？為什麼？(20 分)

三、社會安全退休年金制度對個人儲蓄行為有哪些可能的影響？(15 分)

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描述：AI挑選題目

國文專業

描述：？

專二內勤 - 洗錢防制法

描述：以好奇心內化了解所有相關法條制定的原因，善用故事性架構使記憶更為牢固。

3. 設計師用 NCS 色相環為基礎，以鈍角三角形選出三個色彩進行配色，其中 Y50R 為客戶指定的色彩，有關其餘兩色的選擇，下列何者最適當？ (A) B80G、B20G (B) G、B (C) G70Y、R30B (D) B60G、B40G

4. 有關 PCCS 色調概念，下列何者正確？ (A) 春天色調包含淡的、淺灰的色調 (B) 夏天色調包含明的、暗的色調 (C) 秋天色調包含濁的、深的色調 (D) 冬天色調包含濁的、暗灰的色調

20. 某電商平台計劃針對既有會員進行精準行銷。行銷團隊收集了所有會員的平均消費金額、每月購物頻率及瀏覽商品類別次數等特徵資料，但並未預先設定客戶類型標籤。希望透過 AI 自動將特徵相似的會員分成數個群體，作為後續規劃客製化促銷方案的依據。下列哪一種機器學習方法最適合此需求？ (A)採用監督式分類(Classification)，根據已標註的客戶類型建立分類模型； (B)採用迴歸分析(Regression)，預測每位會員下個月的消費金額； (C)採用叢集分析(Clustering)，依據會員特徵的相似性，自動將資料分成數個群體； (D)採用強化學習(Reinforcement Learning)，根據會員的即時回饋持續調整促銷策略

21. 某交通局計劃預測未來 1 小時的路口車流量，以最佳化號誌時制配置。系統需要分析過去 24 小時的車流量資料。若模型設計著重於模擬「前一階段(如前 15 分鐘)的壅塞狀況會延續並影響下一階段」，下列哪一種深度學習架構最適合作為此預測模型的核心？ (A)卷積神經網路(CNN)； (B)生成對抗網路(GAN)； (C)前饋神經網路(Feedforward)； (D)循環神經網路(RNN)

22. 某食品加工廠建立水果瑕疵檢測系統，已蒐集約 10,000 張影像，其中 2,000 張已完成「正常」、「碰傷」及「病斑」標註，其餘 8,000 張尚未完成標註。公司希望在降低人工標註成本的前提下，提升影像分類模型的辨識能力。下列何種作法最適合？ (A)引用已完成預訓練的通用影像分類模型，未經任何徵調即直接用於水果瑕疵分 類； (B)先利用已標註影像建立分類模型，再搭配未標註影像進一步改善模型表現； (C)將未標註影像進行分群，並直接將各群結果作為病害分類標籤； (D)將已標註與未標註影像一併納入監督式學習模型訓練，不另外處理未標註資料

二、請試述使用 Somogyi 法測定還原醣的原理，以及以此方法使用已配置好的 A 液(含酒石酸鉀鈉、磷酸鈉、硫酸銅、碘酸鉀溶液)、B 液(含鉻酸 鉀、碘化鉀溶液)、C 液(2N 硫酸溶液)及 D 液(已知力價之 0.05N 硫 代硫酸鈉溶液)分析市售蜂蜜產品中果糖含量之操作過程。