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中油僱用人員甄試(油料操作、輸氣類專用)：5合1歷屆題庫全詳解(共同+專業科目)

為了解決電工工具組的問題，作者宏典文化中油招考對策研究小組 這樣論述：

　　網友點名「中油」就是能讓你爽待一輩子的好公司！111年持續大量招考，現在就開始準備！ 　　中油如同一般公家機關，分為15職等，新進員工為2等，薪資3萬7125元，一年之後會晉升3等，薪資4萬500元；新近雇員薪資則為2萬3625元，半年後可領到2萬7000元。中油指出，公司業務非常多樣性，從上游探勘、買天然氣油品、至國際貿易等區塊都有涉略，對不喜歡安逸的人而言，是能夠提供非常多學習空間的地方，「跟民營企業一樣有挑戰性、但又同時擁有公家的穩定性以及氣氛，這大概是中油那麼受歡迎的地方吧！」 　　坊間國營事業招考用書品質參差不齊...選擇宏典，滿足您購買題庫最簡單的二大需

求： 　　1.「考古題」收好收滿：本書完整蒐集近年所有中油招考試題。一書在手即可飽覽近年考試全貌，看看都考些什麼題目！ 　　2.百分百「題題解析」：考題沒解析還需要買書？宏典題庫堅持「題題詳解」－方便做錯題目快速查照解析內容，無須再回頭翻閱課本，滿足您寫考古題時「現作現學」的需求！ 　　台灣中油股份有限公司僱用人員甄試「油料操作類」、「輸氣類」專用題庫→最新共同科目＋專業科目「五合一設計」、「題題詳解」，考前衝刺最佳工具書！ 　　國文考情分析與準備策略 　　「國文」是各類公家機關、國民營事業、銀行乃至郵政招考的重點考科之一，眾多考生對於「語文類」的科目，往往憑藉的是自己多年以來積累的語文功

力，不願多花時間準備。造成這樣的準備方式，主要是因為這類型的考科範圍太過廣泛，導致準備時間與分數報酬往往不如預期，使得考生不願意投資有限的時間在這些考科之上。 　　中油招考同樣有國文測驗，由歷年試卷題型內容可以了解考試趨勢，大部分的內容落在文意與文句分析、形音義、成語以及應用文的範圍，特別是文句與文意分析、應用文等類型佔了最多數。此外，文句與文意分析又以文言文為數較多，且此類之題型本就屬於高階的程度，故建議可於此題型多投注些心力，以便取得更佳的分數效果。 　　因此，如您是有志於加入台灣中國石油公司的考生，請仔細地練習宏典文化出版的中油招考五合一題庫，內容收錄歷屆試題與模擬試題演練，可以讓您

在最短時間內成為答題高手，順利通過筆試門檻。 　　英文考情分析與準備策略 　　英文在中油招考中為共同科目之一，佔總成績的15%。往年筆試最低錄取分數依類組不同，低分落在5、60分，高分則可達7、80分以上，落差劇烈。從錄取分數來看，英文平均應拿個30～40分（滿分50），也就是六至八成的答對率，若低於此就得靠其他科目來拉高總成績。 　　中油招考的英文測驗在國民營事業考試中是屬於考題類型較豐富者，往年固定會考字彙、文法、會話、克漏字及閱讀測驗，近二年因命題單位變更，基本上常態會考字彙、文法、會話，而克漏字及閱讀測驗則不定時考出，同時還有填空題。整體來說試題難度相較於其他國民營事業機構是較偏簡

單、適中的。 　　考生在備考上大多會將心力放在專業科目，共同科目靠國文拉拔，英文則力求能拿幾分算幾分。在此情況下，英文部分建議考生可先專注於字彙和文法的攻略，畢竟字彙和文法是語言的基礎，這兩者基礎強，閱讀能力就不會差；會話題和填空題則以片語和慣用語為核心，多接觸生活英語有助於對英文口語、片語的了解。考生可透過演練考古題來進行短期衝刺，建議先勤加演練字彙、文法和會話試題、熟悉考點，以奪取基本分為目標，之後若有餘裕再針對克漏字和閱讀測驗作練習。 　　機械常識最新考情評析 　　中油招考專業科目「機械常識」一科，雖名為「常識」，但其命題方向主要偏向「機械製造」相關，而非機械原理。試題內容多為記憶或

是簡單計算，不常出現艱澀、難解的題目。所以考生在平時準備上，由於出題多為觀念及記憶題型，故每一單元皆須平均時間複習，切勿鑽牛角尖，尤其是機械材料種類、機械加工製造都需稍加記憶，計算題則多為齒輪、輪系的相關計算。再者，各國營事業的考題靈活多變，考生對每個單元內容一定要融會貫通，題目貴在精不在多，相同的考點往往會以不同的方式出題，甚至跨越不同的主題來命題，因此務求理解每個單元的重點精髓。最後勤加練習考古題，藉由大量練習，以戰養戰，找出自己之不足加以補強。 　　在考試作答方面，因為中油招考機械常識考題的命題在演算上並不複雜，作答時，可以先快速瀏覽題目，將可以快速作答的觀念題或基礎計算題優先解決，取

得基本分數，切勿在單一題目花費過久時間。最後，如果有剩餘的答題時間，考生可以回頭進行困難題目的作答。考生千萬要記住的原則，務必確認每題皆有瀏覽過，以免錯失可以得到的分數。 　　最後，讀書的重點在於「勤」與「精」，時刻筆記，將自己的缺失記錄下來，並且一一改正，筆者相信您一定可以達成心中設定的目標。 　　電腦常識最新考情評析 　　對於打算投考中油新進僱員考試的考生們，電腦常識是考生們的專業科目之一。其考試範圍相當廣泛，舉凡與電腦有關的理論或應用，都是屬於此科目的範圍。因此這一部分要拿高分確實不容易，但也因它的範圍廣，只要比別人多掌握一分，多一分準備，就比別人擁有一份致勝的先機！ 　　一般來說

，電腦常識係為「計算機概論」的範疇，而該門學科由下列幾項電腦科學單元內容組成，包含基本概念、資料結構、程式語言、計算機組織與結構、計算機網路和作業系統等應用範疇，正因為計算機概論的範疇很廣，往往造成許多考生不知從何下手及準備，所以筆者建議考生按部就班的靜下心準備，每一題都要仔細思考解題方法與技巧，然後勤作筆記予妥善整理，方可在應考時拿到該拿到的分數。 　　各範圍的考情分析： 　　1.基本概念：需熟記電腦的組成、週邊設備，以及電腦的應用領域，而在數字系統與表示方面須熟練各種進位系統的轉換幾乎每年都會考！ 　　2.程式語言：需熟記物件導向技術應用、各式語言特性與參數傳遞方式、有效範圍等，且須仔

細熟讀各式名詞解釋很容易在考題中出現。 　　3.資料結構：經常出現Queue、Stack、Tree、前中後序、搜尋演算法的使用方式與定義等考題，所以需要充分了解才行。 　　4.系統程式：須了解作業系統的運作方式，各式組譯器、載入器、編譯器的定義等，需充分熟習名詞解釋才行。 　　5.計算機組織與結構：需熟練各硬體單元之結構、管線化架構、記憶體架構以及I/O系統等非常容易在考題中出現，除此之外，在作業系統部分則須熟悉排程、死結的避免、記憶體管理與虛擬記憶體等定義與運作方式，這些皆是經常出現的題型唷！ 　　6.計算機網路：近年常出現雲端相關之應用考題，且需要熟練OSI模型、TCP/IP相關應

用、子網路的切割，以及網際網路新科技等定義與應用方式，尤其是OSI模型、TCP/IP相關應用幾乎每年皆會出現，所以須加強熟記才行。 　　最後建議讀者在準備計算機概論時，需搭配大量的考古題演練，透過實際動筆演練不僅可驗收自己準備的成果外，也能發現需要加強的地方，更能對出題類型與考試趨勢有進一步的掌握，當然也需要多了解熱名話題如虛擬實境、物聯網、互聯網、計算機等科技新知，這才能知己知彼百戰百勝。 　　電機常識最新考情評析 　　電機常識是由基本電學、電工機械、電子學三科所構成的考科，其中題目以基本電學所佔比例為最多，電工機械次之，電子學涵蓋的範圍較小且題目少，大多以基礎概念為主，不會考過於繁瑣的

計算。 　　基本電學在電機常識考科中的涵蓋範圍為最廣且題目比例較多的部分，其中以電阻、串並聯電路、直流迴路、電容與靜電、電感與電磁、交流電路、交流功率、交流功率為考試的主要章節，務必熟係各個章節的觀念和計算題型以及各種分析電路的方式，只要熟背公式，計算大多兩個式子即可得分。 　　電工機械較著重的重點在直流電動機、變壓器、三相感應電動機，考題中只要涉及到的計算部分都較為相似，故僅需熟記幾個重點公式即可，只需把直流電線、感應電線、變壓器的基本觀念熟係即可。 　　電子學考的題數較少，重點單元注重在二極體特性、BJT和FET的基本構造，故僅需熟係這部份即可。 　　電機常識的考科大多以基礎概念及

計算為主，故特地整理這些精華重點，只要讀者在考前細讀，應可在考場上得心應手。

電工工具組進入發燒排行的影片

行動裝置教育方案於腦中風患者之成效

為了解決電工工具組的問題，作者余秋菊 這樣論述：

背景與目的：衛生福利部統計2019年腦血管疾病是造成臺灣地區民眾十大死因的第4名，腦中風發生的6個月內有超過25%的病患導致嚴重失能，慢性疾病皆是腦中風的致病危險因子，針對這些疾病的治療及控制是可降低腦中風的發生率，故需長時間監控及配合慢性疾病藥物治療，改變飲食習慣及建立良好的健康生活型態，提供病患出院返家後疾病相關知識。護理人員扮演著教育者的角色，傳統護理指導大部份給予紙本單張及口頭教育，然而現今資訊科技的進步及行動網路3C產品的普及化，可提供即時、個別化，是目前臨床照護上最即時及有效率的方式。因此，本研究探討行動裝置教育方案於腦中風病患提升自我照顧知識、自我效能及避免憂鬱之成效。研究方法

：本研究在臺灣北部某醫學中心之神經內科病房及老年醫學病房進行收案，採兩組前、後測，隨機、單盲之實驗性研究設計，收案82位，包括實驗組40位(行動裝置教育方案)及控制組42位(常規護理)，分別於住院48小時內進行前測及介入，出院前24小時進行後測之施測。研究問卷包含腦中風自我照顧知識量表(Stroke Self-Care Knowledge)、腦中風自我效能量表(Stroke Self-Efficacy Questionnaire, SSEQ)、貝克憂鬱量表(Beck Depression Inventory, BDI)、健康指導內容滿意度之視覺類比量表(Visual Analogue Scal

e, VAS )，以套裝統計軟體SPSS 20.0版進行統計分析，進行描述性統計及推論性統計。描述性統計以次數分配、百分比、平均數、標準差、最大值及最小值呈現研究對象之人口學資料及疾病特徵；推論性統計以獨立樣本t檢定、卡方比較兩組在人口學基本屬性、疾病特徵、腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能、憂鬱及介入措施滿意度之差異，運用廣義估計方程式(generalized estimating equation, GEE)檢定兩組之前、後測腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能及憂鬱改善成效，再以獨立樣本t檢定統計比較兩組介入措施滿意度之差異。研究結果：本研究之研究對象為老年、男性、已婚、退休、高中職、佛道

教為主，共病指數(Charlson Comorbidity Index, CCI)平均值為2.28，過去病史以高血壓為主、其次為糖尿病。行動裝置教育方案介入後兩組腦中風自我照顧知識於組別主效果( β = 6.88, SE = .78, p < .001)、時間主效果( β = -6.15, SE = .71, p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.93, SE = .89, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；腦中風自我效能(SSEQ)於組別主效果( β = 16.80, SE = 2.46, p < .001)、時間主效果( β = -33.66, SE = 2.78,

p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.46, SE = 4.02, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；憂鬱(BDI)改善成效於組別主效果( β = -7.29, SE = 1.50, p < .001)、時間主效果( β = 8.37, SE = 1.77, p < .001)、組別與時間交互作用( β= 5.28, SE = 2.09, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；以獨立樣本t檢定統計方式比較實驗組(行動裝置教育方案)與控制組(常規護理)的介入措施滿意度，呈統計學上顯著差異( p < .05)，即表示此行動裝置教育方案介入措施的滿意度比常規護理有明顯成

效。結論：本研究結果證實透過行動裝置教育方案於腦中風患者，可以有效提升腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能程度成改善憂鬱程度，行動裝置教育方案較傳統口頭健康指導有較高的介入滿意度。臨床與實務應用：在實證依據基礎下，使用行動裝置教育方案於腦中風患者之成效更較傳統口頭健康指導成效佳，且具有統計學上顯著差異。因應3C化數位時代來臨，手機及網路使用普及化，希望能藉由腦中風行動裝置教育方案方便性、健康指導內容生動性，且有具個別性的優點，能促進提升臨床護理人員在病患住院期間提供返家後健康指導內容，更能減少的時間人力成本。對於需要長期復健治療之腦中風患者更能提供持續性的照護內容，藉由操作行動裝置教育方案過程，

更可以促進患者與家人之間的親情互動，值得在臨床上推廣。

台積電工作法：我在台積電學到的經營思維和工作技巧

為了解決電工工具組的問題，作者 這樣論述：

這是一本告訴職場人士如何解決工作中的問題的書，前台積電營運效率主管彭建文，以標桿學習一流企業的功力介紹了不斷革新的經營思維和最有邏輯的解決問題的能力。 本書結合了作者實際工作經驗和企業輔導案例，介紹了多種在職場中提高工作效率、取得工作成果工具，具體包括：產品思維、市場思維、財務思維、競爭者思維，職場人士只有掌握這四種思維才能站在企業經營者的角度思考問題；8D問題解決法、3ｘ5Why解題法、5W2H等實用的職場拆解問題的方法，以便改善流程、提高執行力和工作效率；如何準備開會、如何提問、如何做簡報、如何考核績效、如何升遷及面對職場瓶頸等方面的問題。 本書條理清晰，邏

輯嚴謹，內容充實，既有方法論，又有實戰演練，可以幫助讀者養成正向的工作態度，切實培養解決實際問題的能力。 彭建文，曾任台積電營運效率部門主管、內部講師，持續改善活動內部顧問，曾獲台積電“卓越工程師獎”與內部講師“師鐸獎”。他現為品碩創新管理顧問執行長，《商業周刊》專欄作家、台灣清華大學工業工程博士候選人。他帶領一群出身於台積電的志同道合的顧問講師輔導眾多企業，致力於問題分析與解決關鍵人才的培養、創新改善文化養成與組織變革。他是國際PJ法（Problem & Judgement)的發明人，主要授課與輔導項目包括“問題分析與解決/決策”“創新思維突破”“敏捷項目管理”“BPR流程改善

與創新”“教練式領導”“組織變革”“持續改善文化”“關鍵人才培養”等，著有《高效工作者的問題分析與決策PJ法》。 他服務的客戶包括台積電、鴻海科技、聯想集團、索尼、星巴克、58同城、巴斯夫、康師傅等，獲得高滿意度評價。他授課與輔導的企業已超過150家。

人工智慧之刑法相關議題研究

為了解決電工工具組的問題，作者邱云莉 這樣論述：

「人工智慧」係指擁有類似人類智慧的電腦程式，透過電腦的發明、網際網路的盛行、人類神經細胞的分析與仿造等，人類的智慧得以在機器上重現且漸趨完整。尤其在大數據及深度學習出現後，再次將人工智慧發展推向另一波高潮，惟在新技術問世後，許多問題即陸續接踵而來。而人工智慧與其他新科技技術不同的是其擁有如同人類智慧般的思考模式，甚至連程式設計者本身皆無法完全了解其演算過程。也因為人工智慧的難預測性、不透明性等問題，對於傳統刑法體系將可能造成衝擊，例如人工智慧是否具有法律人格的問題，以及發生損害結果時應如何劃分責任歸屬的爭議。 本文主要透過文獻分析、比較研究及綜合歸納的方法進行研究。首先針對人工智慧是否

具有法律人格的問題進行釐清，本文認為基於人工智慧技術目前的發展狀況，應採取否定說，唯有未來真出現完全不受人類程式編列限制、可依自主意識行為的強人工智慧時，才應例外採取區分說。 接著本文將分別介紹人工智慧的三大應用領域－自動駕駛、司法系統及醫療系統。除了介紹人工智慧在各領域應用的基礎外，也將分別提出人工智慧將帶來的影響，以及發生刑法爭議時責任歸屬的劃分。尤其是當人類與人工智慧共同造成損害結果時，刑事責任應如何歸責即成為重點。本文將分析現有的學說文獻及相關見解，並提出個人見解，希望可藉此提供解決之道。而目前人工智慧仍處於剛開始發展的狀態，為了促進人工智慧的發展，政府應建立良好的實驗場域供民間

投入研究。此外，目前我國關於人工智慧法律規範尚未完備，若未來發生有關人工智慧的法律爭議，將可能會是相當棘手的問題，因此促進相關法規的訂定係為我國應持續努力的目標。