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115年 - 115 國立宜蘭高級中等學校_教師甄選試題:化學科#138709(31題)
115年 - 115 大學音樂術科考試樂理試題#138708(25題)
115年 - 台灣金融研訓院第 10 期高齡金融規劃顧問師資格測驗試題(第二節)#138707(60題)
115年 - 台灣金融研訓院第 10 期高齡金融規劃顧問師資格測驗試題(第一節)#138706(60題)
115年 - 115-2 台北市立建國高級中學_正式教師甄選試題:數學科#138704(15題)
115年 - 115-1 國立嘉科實驗高級中學_教師甄選試題_高中部:物理科#138701(23題)
115年 - 115 中央警察大學_海佐班第 8 期 第 1 類 招生考試試題:航海學及輪機學概要#138699(40題)
115年 - 115 中央警察大學_海佐班第 8 期 第 1 類 招生考試試題:國際海洋法#138697(40題)
115年 - 115 中央警察大學_海佐班第 8 期 第 1 類 招生考試試題:海巡法規#138696(40題)
115年 - 115-1 國立嘉科實驗高級中學_教師甄選試題_國中部:數學科#138695(24題)
最新試題
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
最新申論題
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
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統計學
講師:
Terry Tung
簡介:
國家考試考古題整理
考前60天◆經濟學
講師:
Terry Tung
簡介:
高普考、初考、三四五等、國營適用! ✅ 申論題精析完備 + 選擇題全新解析(選擇題暫時無解析,之後會補上...
教育統計
講師:
Terry Tung
簡介:
國家考試考古題整理
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犯罪被害者學
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犯罪學概要
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警職法第8條適法性
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警察法規(上)
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酒測稽查之過程合法性
課程:
警察法規(上)
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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