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【段考】高二歷史下學期

【段考】高二生物上學期

【段考】高二生物下學期

【已刪除】115年 - 115 灌溉管理組織新進農田水利事業人員甄試試題_灌溉管理人員水質組：灌溉水質管理與保護概要（含灌溉水質採樣與檢驗概要）(重複)#144213(54題)

115年 - 115 灌溉管理組織新進農田水利事業人員甄試試題_綜合行政人員資訊組：程式設計概要#144212(43題)

115年 - 115 灌溉管理組織新進農田水利事業人員甄試試題_灌溉工程人員：營建管理與工程材料#144211(28題)

115年 - 115 灌溉管理組織新進農田水利事業人員甄試試題_綜合行政人員會計組：會計學概要#144210(48題)

115年 - 115 灌溉管理組織新進農田水利事業人員甄試_綜合行政人員地政組：民法物權及債權編概要#144209(44題)

115年 - 115 灌溉管理組織新進農田水利事業人員甄試試題_灌溉管理人員水質組：灌溉水質管理與保護概要（含灌溉水質採樣與檢驗概要）#144206(27題)

115年 - 115 灌溉管理組織新進農田水利事業人員甄試_灌溉管理人員機電組：電工機械概要#144205(21題)

115年 - 115 專技高考_植物診療師：植物病害診斷鑑定與防治學#144203(83題)

115年 - 115-3 航海人員測驗_二等管輪：輪機管理與安全概要#144197(40題)

115年 - 115-3 航海人員測驗_二等管輪：輪機保養與維修概要(包括輪機基本知識)#144196(40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)

教育統計

講師：Terry Tung

簡介：國家考試考古題整理

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講師：陳耘得

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123

講師：陳耘得

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永續金融生態圈目標與永續金融評鑑

課程：永續發展基礎能力：29章依考點系統整理，從ESG、氣候科學到永續金融與揭露規範
章節：第 22 章 臺灣永續金融政策與防漂綠規範

描述：學習重點 掌握永續金融生態圈的三項目標：引導資本投入永續與責任投資、降低永續相關風險，以及促進金融、...

綠色金融行動方案3.0核心策略與資料措施

課程：永續發展基礎能力：29章依考點系統整理，從ESG、氣候科學到永續金融與揭露規範
章節：第 22 章 臺灣永續金融政策與防漂綠規範

描述：學習重點 掌握推動機關：我國綠色金融行動方案由金融監督管理委員會（金管會）提出並推動。 完整記住三大...

綠色金融行動方案3.0推動面向與資金措施

課程：永續發展基礎能力：29章依考點系統整理，從ESG、氣候科學到永續金融與揭露規範
章節：第 22 章 臺灣永續金融政策與防漂綠規範

描述：學習重點 牢記五大推動面向：佈局、資金、資料、培力、生態系。「轉型」是政策關切的方向，不是五大面向之...

16. 就目標市場策略而言，哪個選項所涵蓋的市場範圍最廣闊？ (A)微觀行銷 (B)差異行銷 (C)集中行銷 (D)利基行銷

17. 下列對於推廣組合要素與其溝通特性的敘述，何者為非？ (A)人員銷售的回饋數量多於廣告 (B)公共關係缺乏對於訊息內容的控制力 (C)廣告的回饋速度通常是延遲的 (D)促銷的訊息彈性是根據潛在顧客來設計

18. 下列何者為制定正確價格的第一步？ (A)分析需求、成本、價格和利潤的關係 (B)設定訂價目標 (C)決定訂價政策 (D)選擇訂價方法

26. 某電商公司訓練一套深度學習模型，用來預測顧客是否會退貨。工程師觀察訓練紀錄發現：模型在第 1 個 Epoch(輪次)時預測表現不佳，隨著訓練進行，內部參數不斷被自動更新，到第 50 個 Epoch 時預測準確度已大幅提升。模型在訓練過程中， 主要根據下列哪一項資訊決定模型參數的更新方向？ (A)計算損失函數(Loss Function)的梯度(Gradient)，並依梯度反方向更新模型參數； (B)根據激活函數(Activation Function)的輸出值大小，直接決定模型參數的更新方向； (C)根據各模型參數目前的權重大小，自動調整各參數的更新方向； (D)根據每次 Epoch 的準確率(Accuracy)變化，直接決定模型參數的更新方向

27. 某集團為響應淨零排放政策，計劃引進智慧節能系統，利用歷史氣象觀測資料(如溫度、濕度)與大樓進出人數，來預測總部大樓明日的總用電量(kWh)，以利最佳化空調冰水主機的運轉排程。請問下列哪一組「任務類型／演算法／評估指標」的組合最適合此應用需求？ (A)迴歸(Regression)／極限梯度提升迴歸(XGBoost Regressor)／平均絕對百分比誤差(MAPE)； (B)分類(Classification)／決策樹(Decision Tree)／F1 分數(F1-Score)； (C)分群(Clustering)／K-Means／準確率(Accuracy)； (D)迴歸(Regression)／孤立森林(Isolation Forest)／召回率(Recall)

28. 某農業合作社欲根據歷年各田區的日照時數、降雨量、施肥量及土壤酸鹼值等資料，搭配各田區當季實際收穫的稻米產量(公噸)，建立模型，以預測下一季新田區的稻米產量(連續數值)。請問下列哪一組「學習類型／演算法／評估方式」的搭配最為合理？ (A)監督式學習(Supervised Learning)／K-means／準確率(Accuracy)； (B)強化學習(Reinforcement Learning)／Q-learning／累積報酬(Cumulative Reward)； (C)監督式學習(Supervised Learning)／線性迴歸(Linear Regression)／平均絕對誤差(MAE)； (D)監督式學習(Supervised Learning)／支援向量機分類器(SVC)／混淆矩陣(Confusion Matrix)