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技師◆網路原理與應用

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115年 - 115 關務特種考試_三等_各科別：法學知識（包括中華民國憲法、法學緒論）#138809(50題)

115年 - 115 關務特種考試_三等_財稅行政、關稅法務（選試英文）、財稅行政、關稅法務（選試日文）：行政法#138808(4題)

115年 - 115-3 警察大學犯罪偵查聯合模擬考題(4月)#138807(31題)

115年 - 115 臺北市立和平高級中學_正式教師甄選：高中特教科#138806(15題)

115年 - 115 新北市立板橋高級中學_正式教師甄選試題：特殊教育科#138805(12題)

115年 - 115-1 警察大學犯罪偵查聯合模擬考題(4月)#138804(71題)

115年 - 115 中國醫藥大學_學士後中醫學系入學招生考試試題：生物學#138803(50題)

115年 - 115-1 保健食品初級工程師能力鑑定考試試題：保健食品概論#138802(80題)

115年 - 115-1 保健食品初級工程師能力鑑定考試試題：食品科學概論#138801(80題)

115年 - [無官方正解]115 中國醫藥大學_學士後中醫學系入學招生考試︰國文#138798(50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

國三下數學康軒版

講師：【站僕】摩檸Morning.

簡介：國三下數學康軒版

國一上國文-康軒版

講師：【站僕】摩檸Morning.

簡介：國一上國文-康軒版

中華民國憲法法條

講師：【站僕】摩檸Morning.

簡介：中華民國憲法法條相關試題

民主政治 成功條件

描述：民主政治

憲法權利

描述：憲法

憲政主義

描述：憲政主義

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

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

42. 某企業希望利用含敏感資訊的資料進行 AI 模型訓練，但政策要求原始資料不得外洩，且資料可集中於安全環境中處理。同時，企業希望在資料使用過程中，即使資料處於加密狀態，仍能完成模型計算。在此需求下，下列哪一種技術最為適 合？ (A)聯邦學習(Federated Learning)； (B)同態加密(Homomorphic Encryption)； (C)零知識證明(Zero-knowledge Proof)； (D)資料匿名化(Data Anonymization)