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115年 - 115 國立高科實驗高級中等學校_專任教師甄選_國中部：健康與體育領域體育專長#138938(19題)

115年 - 115 關務特種考試_四等_機械工程（選試英文）：機械力學概要#138937(5題)

115年 - 115 身心障礙特種考試_三等_電子工程：電路學#138936(5題)

115年 - 115 國立高科實驗高級中等學校_專任教師甄選_國小部：普通科（國文）#138935(7題)

115年 - 115 國立高科實驗高級中等學校_專任教師甄選_國中部：語文領域英語文專長#138933(29題)

115年 - 115 關務特種考試_四等_資訊處理（選試英文）：程式設計概要#138932(4題)

115年 - 115 國立高科實驗高級中等學校_專任教師甄選_國中部：語文領域國語文專長#138931(18題)

115年 - 115 關務特種考試_三等_輻射安全技術工程（選試英文）：放射物理與輻射安全#138930(8題)

115年 - 115 身心障礙特種考試_四等_電子工程：電子學概要#138929(4題)

115年 - 115 國立高科實驗高級中等學校_專任教師甄選_國中部：專任輔導教師#138928(4題)

50. 傳統上機翼結構大致分為三型： (A)單樑、箱形樑、多樑。 (B)盒式翼樑、工形翼樑、管形翼樑。 (C)構架式翼樑、 張線式翼樑、帽式翼樑。 (D)鉚合翼樑、焊接翼樑、嵌合翼梁。

49. 機件在實施螢光檢查前須： (A)塗上滲透劑(Penetrant) (B)清潔 (C)烘乾 (D)以上皆對

48. 雙喇叭口限用於鋁管之直徑最大為: (A)3/4 吋 (B)1/2 吋 (C)3/8 吋 (D)5/8 吋

3.說明如何以此事件引導學生在日常生活中防範被詐騙？如何引導學生了解古籍中蘊藏 著不被時間帶走的智慧。

2.人物:找出詐騙與被詐騙的人物

 1.情節摘要

徐喬-經濟學(資料太多優化中)

講師：【站僕】摩檸Morning.

王立杰-幼稚教育考試精粹

講師：【站僕】摩檸Morning.

陳萱-公民

講師：【站僕】摩檸Morning.

布迪爾的四種資本類型

描述：經濟：收入、財產 文化：世代相傳、家庭繼承 社會：人際關係、社會關係 象徵：權威、聲望、地位

11

描述：11

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描述：11

38.治安顧慮人口之查訪工作，係為嚴密治安顧慮人口之列管、查訪及防制再犯作為，依據治安顧慮人口查訪作業規定，下列敘述何者錯誤？(A)警勤區及刑責區員警執勤時，發現他轄分局查訪對象居住本轄超過一個月或有其他活動事實，應即時通報戶籍地分局確認處理(B)警勤區員警查訪工作應著重於查訪對象之犯罪習慣、交友狀況、經常活動處所、轄內幫派組合交往情況等資料之調查，避免列管對象有再犯情事(C)查訪對象因行方不明致戶籍逕遷入戶政事務所時，該戶政事務所轄區分局應持續查訪其行蹤(D)刑責區員警應就列管查訪對象，每三個月主動與警勤區員警交換動態情資一次以上

1.有關 slouched posture 容易伴隨發生之結構變化，下列敘述何者錯誤？ (A)前位頭部（forward head） (B)胸椎後凸（kyphosis） (C)下胸椎的伸肌短縮 (D)下腰椎的小面關節擠壓

19 依照我國刑法規定，被告（無前科、無任何加重減輕事由）犯強制性交罪 經法院判決有罪確定，並宣告有期徒刑 6 年，則其行刑權時效為下列何者？ (A) 30 年 (B) 20 年 (C) 15 年 (D) 40 年

39. 某企業規劃導入生成式 AI 客服系統，需處理顧客查詢並引用歷史交易資料。法遵部門在風險評估中指出，系統若不當處理顧客個人資料，可能引發合規與法律責任。若專案初期希望從資料層面降低敏感資訊暴露風險，下列敘述何者最為合 理？ (A)強化模型輸出審查與遮罩機制，以過濾可能出現的敏感資訊； (B)設定 AI 回覆範圍與角色權限，限制其存取特定類型資料； (C)將資料集中於加密儲存環境，並加強系統存取控管； (D)僅提供必要資料或數據欄位與去識別化策略，減少模型接觸可識別個資

40. 某企業導入大型語言模型(LLM)進行客服自動化，並已透過 Fine-Tuning 學習企業標準問答範例，但在實務運作中仍出現回應策略未符合服務優先順序及語氣與品牌風格不一致的情況，因此技術團隊建議再導入 Reinforcement Fine-tuning (RFT)機制進行優化，其主要目的為何？ (A)擴展模型的知識涵蓋範圍與資料記憶能力； (B)透過 reward 訊號調整模型回應策略與行為偏好； (C)提升模型推論速度與降低回應延遲； (D)降低 prompt 設計複雜度並取代訓練流程

41. 企業在評估 AI 決策模型是否存在資料分布偏差時，下列何者最屬於偏見檢測 (Bias Detection)而非偏見緩解(Bias Mitigation)措施？ (A)比較不同資料分布的模型預測結果分布與錯誤率； (B)重新加權訓練樣本以平衡資料分布代表性； (C)在推論階段加入輸出過濾規則； (D)調整模型決策閾值(Decision Threshold)以降低預測差異