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研究所、轉學考(插大)◆特殊教育理論與實務

研究所、轉學考(插大)◆臨床生化學

研究所、轉學考(插大)◆國際現勢

115年 - 115 高雄市政府教育局所屬學校_護理師及營養師聯合甄選試題：午餐業務及教育#145874(50題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試_第 8 階-助理工程師-建築工程：建管行政及政府採購法#145873(29題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試_第 8 階-助理工程師-建築工程：建築圖說#145872(27題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試 第 9 階-技術員-建築工程（古蹟修復實務）：建築圖說概要#145871(50題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試_ 第 10 階-助理技術員-土木工程、土木工程（工程實務）：測量學大意#145870(50題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試_第 10 階-助理事務員-企劃研析（工程管考實務）：運輸學概要#145869(50題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試_第 11 階-服務員-事務管理（身心障礙）：事務管理大意#145868(50題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處從業人員甄試＿第 10 階企劃研析（工程管考實務）：作文#145867(1題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處_從業人員甄試試題_第 10 階、第 11 階各類科【第 10 階企劃研析（工程管考實務）類科除外】：作文#145866(1題)

115年 - 115 國營臺灣鐵路股份有限公司工務處_從業人員甄試試題_第 8 階、第 9 階各類科：作文#145865(1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)

國二下英文課程(八年級)

講師：台中大雅家教-睿智數學及英文家教，王瑞志老師

簡介：提供國二下英文單字口訣記憶課程，老師嚴選測驗題，透過影音+講義+測驗，三環相扣的方式，就是要你將英文牢...

國小數學

講師：超強全服亥牙

簡介：教大家數學的一些線索

國中作文-修辭法

講師：侯安澤

簡介：這一個課程是關於修辭法的介紹

Moq

描述：Moq

中央行政機關名稱

描述：名稱

中央行政機關組織 規範

描述：規範

複選題34. 依民法相關規定，下列何者正確？ (A)自由得拋棄 (B)人格權受侵害時，得請求除去其侵害 (C)權利能力及行為能力均得拋棄 (D)人格權有受侵害之虞時，得請求防止其侵害

複選題35. 有關要約之敘述，下列何者正確？ (A)要約經拒絕者，仍具拘束力 (B)對話要約意思表示，相對人了解時，發生效力 (C)非對話要約意思表示，以通知達到相對人時，發生效力 (D)表意人發出通知後死亡，其意思表示失其效力

複選題37. 依民法第249條，有關定金之敘述下列何者正確？ (A)定金應返還當事人，不得作為給付之一部 (B)定金應作為給付之一部，不得返還當事人 (C)契約因可歸責於付定金當事人事由，致不能履行時，定金不得請求返還 (D)契約履行時，定金應返還或作為給付之一部

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)