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這兩本書分別來自鼎文 和鼎文所出版 。

中原大學 應用數學系 王牧民所指導 徐浩崴的 108課綱與高中數學素養導向試題之研究 (2021),提出題庫網關鍵因素是什麼,來自於108課綱、素養導向、高中數學。

而第二篇論文國立東華大學 應用數學系 吳建銘所指導 王柏皓的 藉由神經網路回答國小社會科段考題 (2020),提出因為有 類神經網路、遷移式學習、問答系統、BERT、國小、社會科、是非題、選擇題的重點而找出了 題庫網的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了題庫網,大家也想知道這些:

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為了解決題庫網的問題,作者鼎文公職名師群 這樣論述:

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108課綱與高中數學素養導向試題之研究

為了解決題庫網的問題,作者徐浩崴 這樣論述:

本研究旨在探究高中數學素養試題,蒐集108年至110年的高中段考試題,此研究在108課綱下將其分成「數與式」、「指數與常用對數」、「多項式函數」、「直線與圓」、「數列與級數」、「三角比的性質」、「數據分析」、「古典機率與期望值」、「週期性數學模型與按比例成長模型」、「平面向量」共十種類型的題目,分析並說明試題內容與核心素養。素養導向試題對於學生認知上的應用問題還是有所差異,除了計算能力外,還需有閱讀理解、情境分析、數學工具、重要資訊搜索等能力,本研究目的是提高學生的閱讀理解與情境分析的能力,因此想透過分析高中段考中的素養導向試題,以提供學校教師和教育現場作為素養導向教學的參考。

臺灣菸酒從業職員第3職等(物流管理)套書(不含運輸與倉儲管理)(贈英文單字書、題庫網帳號、雲端課程)

為了解決題庫網的問題,作者鼎文公職名師群 這樣論述:

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考試資訊:   報名日期:111/10/19~10/31   筆試日期:111/12/3   ※一律採線上報名作業。   ※設置台北、台中、高雄考區。   ●考試簡介:   近年來,為因應市場國際化及自由化,政府研議廢除菸酒專賣,開放菸酒產製,進而廢止專賣制度,將菸酒回歸稅制。因此,菸酒公賣局遂於91年7月1日改制為「臺灣菸酒股份有限公司」。面對菸酒產銷自由化之市場競爭,菸酒公司積極的招募新血,以因應公司之所需。臺灣菸酒股份有限公司福利制度完善,起薪約3~9萬,每年並另視營運獲利情況及員工績效表現核發獎金等。   不同於民營企業,國營事業不論盈虧都有考績及年終將金可領,加上近年來景氣波動變

化,失業率居高不下,使得收入穩定、陞遷制度化及優渥福利的國營事業成為就業、應考的熱門選項!本社長久耕耘於國營事業相關考試,累積深厚的輔考經驗與實力,根據近年命題趨勢,全新編輯國營事業招考各科書籍,集結成最新、最完整的經典套書,一套適用於所有相關考試,是您力捧鐵飯碗的最佳選擇!   ●報考共同資格條件:   (一)國籍:具有中華民國國籍者,且不得兼具外國國籍。   (二)性別、年齡:不拘。   ※其餘各類組所需學歷資格、證照等條件請參考簡章。   ●考試題型:   (一)從業職員:共同科目國文(論文)為非選擇題、英文為四選一單選題、專業科目為非選擇題。   (二)從業評價職位人員:共同科目及

專業科目均為四選一單選題。     ●錄取名額:   (一)從業職員:正取41名、備取134名,共175名。   (二)從業評價職位人員:正取362名、備取782名,共1,144名。   (三)從業評價職位人員-原住民組:正取3名、備取15名,共18名。   ​(四)從業評價職位人員-身心障礙組:正取5名、備取14名,共19名。   ●薪資待遇:   (一)從業職員-地政:到職第一年目前月支薪約4萬4仟餘元,第二年目前月支薪約4萬6仟餘元。   (二)從業職員:第一年目前月支薪約3萬9仟餘元,第二年目前月支薪約4萬1仟餘元。   (三)從業評價職位人員-製瓶(一):第一年目前月支薪約3萬7仟

餘元,第二年目前月支薪約3萬9仟餘元。   (四)從業評價職位人員-製瓶(二):第一年目前月支薪約4萬1仟餘元,第二年目前月支薪約4萬3仟餘元。   (五)從業評價職位人員:第一年目前月支薪約3萬4仟餘元,第二年目前月支薪約3萬5仟餘元。   ※臺灣菸酒股份有限公司福利制度完善,每年並另視營運獲利情況及員工績效表現核發獎金等。   ※ 第三年以後之升等調派依該公司人事規章規定辦理。   ●套書特色:   1.本套書由鼎文公職名師群精心編著,依學生實際需求進行編著,學習更加有效率!   2.各書皆附有最新歷屆試題及模擬試題,協助您鍛鍊答題技巧與速度!   3.附有命題趨勢分析及配分表,助您全盤

掌握近年命題重點!   4.各章節結構完整詳實,囊括命題重點,以達事半功倍之效!   5.每單元穿插相關歷屆考題或模擬試題,協助評量吸收成果。   6.套書贈送一個月使用期限之線上題庫帳號密碼,讓您可於課後隨時練習加強   ●套書明細:   1.(贈)2000+公職英文單字口袋書(所有單字均收錄自公務人員/國營事業考試)(5L52)   2.【物流運籌管理】(T5A100) / 2019.11   3.【國文(作文、論文)】(T5D03) / 2022.02   4.【英文】(T5D10) / 2022.01   5.【生產管理(含供應鏈管理)】(T5D65) / 2013.09

藉由神經網路回答國小社會科段考題

為了解決題庫網的問題,作者王柏皓 這樣論述:

隨著類神經網路的發展,在圖像識別、語音辨識等諸多領域大有斬獲,在自然語言處理方面(NLP)也不落於人後,讓電腦了解自然語言,進而逐漸深入到方方面面,如:問答、語意分析、自然語言生成等,並且有令人稱奇的結果。自然語言處理裏頭,有多種不同任務,而且模型通常很大,訓練屬於自己專項任務的自然語言模型是曠日廢時的。使用遷移式學習,使得我們得以把原先使用在另一項任務的模型,用於自己的任務,使模型可以一定程度的被通用;使用預訓練模型,並對他進行微調,讓他在我們的任務上表現良好,如此我們既可以減輕環境負擔又可以縮短訓練時長。在上述範疇中,以 BERT、GPT2、GPT3 最廣為人知。本研究從全國中小學題庫網

上取得國小三到六年級社會科段考考卷,並由眾多因格式、排版不一的考卷中抽取純文字的是非題與選擇題文本,再利用正規表達式對這些文本作分割和標準化並存成 json 格式的檔案,成為可以立即使用的資料集,並且我們也將此資料集公開給大眾取用。我們在製作完資料集後,我們建立了以 GRU 為基礎的模型、以 BERT 為基礎的模型來回答國小社會科是非題與選擇題,並在以 BERT 為基礎的模型上嘗試了三種不同框架來回答選擇題,分別是將選擇題做四選一方式回答、將選擇題做二選一方式回答以及將選擇題當是非題回答,也使用 Facebook 的 fastText 建立簡單的模型作為四個模型的基線,我們也將以上共五個模型作

正確率、訓練時間、消耗資源、參數儲存空間等比較。最終我們分析了模型中錯誤的題目,發掘模型在回答選擇題選項中有以上皆◯的字樣時會比較容易答錯,且模型的正確率與題目文本中出現的生冷詞彙、訓練集的題庫大小相關,並以此結果作為將來為提升模型正確率的可行性評估。