- May 21 Thu 2026 16:10
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兒童權利公約介紹-臺北市政府社會局提供(2026)
- May 06 Wed 2026 17:24
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校園學生自我傷害辨識與防治處遇知能
得分:
想要自殺或自我傷害的人,可能會透過言語、行為等訊息讓身邊的人知道。
得分:
如果學生不希望我做自殺通報,我最好就不要做。
得分:
我無法一個人提供想自我傷害的學生所有幫助,所以需要轉介至輔導室或專業人士。
得分:
面對學生想要自殺或自我傷害,教職員及家長須避免用責怪的方式介入,而是先傾聽、了解學生的心情。
得分:
跟學生談論自殺會讓他更想去自殺,最好是不要提起。
得分:
現代學生的煩惱最主要是課業,跟人際關係無關。
得分:
學生遇到嚴重的心理困擾,跟AI聊完就能解決,所以不需要關心。
得分:
想要自殺或自我傷害的人,他們內心其實也有想要活下去的想法。
得分:
想要自殺或自我傷害通常有多種因素,而非僅有一個原因。
得分:
如果教職員知道學生有自殺意念或行為,依法要進行通報。
- May 02 Sat 2026 18:09
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115年資訊安全教育訓練
得分:
使用AI機器人輔助工作時,可以直接將結果複製貼上,因為現今AI普及而且很聰明,內容不會出錯。
得分:
下列何者為常被用來實施社交工程攻擊手法的工具?
- 線上聊天軟體
- 電子郵件
- 手機簡訊
- 以上皆是
得分:
IBM提出有效降低資料外洩及損失的方法,下列何者為是?
- 進行人員教育訓練
- 建置SIEM偵測監控系統
- 進行檔案資料加密及備份
- 以上皆是
得分:
更新物聯網設備的韌體可以提升安全性。
得分:
以下哪一個行為最容易造成物聯網設備被駭客入侵?
- 設定強密碼
- 延後設備的安全更新
- 使用官方應用程式操作設備
- 定期關閉設備
得分:
駭客有時會透過攻擊軟體供應商,間接入侵使用該軟體的公司或個人。
得分:
開啟電子郵件的3步驟為何?
- 停_於安全、看_察真偽、聽_其來源
- 開啟、轉寄、傳送
- 快、準、狠
- 以上皆非
得分:
以下哪一種情境可能是供應鏈攻擊的例子?
- 員工點開釣魚信件
- 公司網站伺服器老舊
- 使用的第三方軟體被駭客植入惡意程式碼
- 員工忘記登出帳號
得分:
下列有關於防範惡意程式入侵的保護措施,何者「不正確」?
- 定期更新作業系統
- 下載安裝來源不明但免費提供的App
- 避免開啟來路不明的電子郵件
- 安裝防毒軟體並定期更新病毒碼
得分:
手機或社交媒體收到任何通知或公告時,為了趕快轉發讓親朋好友知道,可不必確認內容。
- May 02 Sat 2026 15:01
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E起學專利公眾版
得分:
摘要為解釋申請專利範圍的重要依據。
得分:
專利文件中的摘要,被比喻為專利的新聞標題。請問下列哪一項內容,不應該出現在摘要中?
- 商業宣傳用語
- 想解決的問題
- 主要的用途與功效
- 使用的技術手段
得分:
對於請求項之記載有疑慮,得審酌說明書及圖式。
得分:
發明專利權之範圍,是以申請專利範圍為準。
得分:
專利常被形容為一場公平的交易,請問發明人是用什麼來換取國家的專屬排他權?
- 金錢與稅收
- 技術的祕密保護
- 技術內容的公開
- 產品的銷售額
得分:
「一種AI資訊處理系統」屬「物」的請求項。
得分:
關於獨立項與附屬項的敘述,下列哪一個是正確的?
- 獨立項範圍最大,但較易遭挑戰
- 獨立項範圍最小,最難被挑戰
- 附屬項範圍最大,像外圍防線
- 附屬項不能增加任何限制條件
得分:
專利範圍的大小與連接詞息息相關。如果你想讓專利保護的範圍最廣,讓別人即使額外加了東西,也會落入你的範圍,應該使用哪種連接詞?
- 開放式
- 封閉式
- 半開放式
- 以上皆可
得分:
在撰寫『申請專利範圍』時,有三大必須遵循的原則。請問是哪三個?
- 華麗、豐富、詳盡
- 隱晦、廣大、模糊
- 明確、簡潔、支持
- 數據、圖表、功效
得分:
發明之申請專利範圍必須包含至少一獨立項及一附屬項。
- May 01 Fri 2026 16:04
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家庭中的性別
得分:
- 家庭對女性的刻板期待
- 女性體能較佳
- 女性受教育程度不足
- 男性不願意照顧孩子
得分:
- 性別必須以生理性別為唯一標準
- 性別角色應完全依社會需求調整
- 性別認同可超越傳統的二元分類
- 不應存在跨性別與非典型性別群體
得分:
- 「只要知道一個人的生理性別,就能推論他的情感與身體吸引。」
- 「一個人的性傾向無法告訴我們他的性別認同。」
- 「情感吸引與身體吸引必然一致。」
- 「跨性別與雙性人其實是同義詞。」
得分:
- 家庭是孩子最早學習並內化性別角色的地方
- 家庭是唯一能提供經濟與資源的場域
- 家庭能確保孩子完全不受外界影響
- 家庭主要負責孩子的語言發展與邏輯思維
得分:
- 鼓勵孩子多元表達
- 限制孩子性格表現
- 減少家庭衝突
- 強化親子溝通
得分:
- 促進孩子更獨立思考
- 造成孩子性別認同的壓抑與混亂
- 讓孩子完全忽略性別議題
- 增加孩子對父母的依賴
得分:
- 社會流動
- 文化斷裂
- 性別觀念的再製
- 代際差距
得分:
- 要求男性與女性的行為完全一致
- 鼓勵女性取代男性傳統角色
- 消除所有性別差異,追求單一模式
- 尊重並接納差異,提供平等的選擇機會
得分:
- 個人自我對性別的心理感受
- 出生時被指定的性別
- 對他人情感上的吸引程度
- 對他人身體上的吸引程度
得分:
- 修繕是需要專業技能,而非性別問題
- 修繕等同於男性能力,烹飪等同於女性能力
- 性別角色與任務分工無關
- 父母行為不會影響孩子的性別觀念
- May 01 Fri 2026 14:56
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公共價值與經驗分享
得分:
- 徐迺維局長
- 劉嘉洪組長
- 陳翠慧科長
- 謝適鴻科長
得分:
得分:
- 打擊街頭暴力
- 守護科技國安與營業秘密
- 處理交通事故
- 偵辦非法棄置
得分:
正解:222位公務人員及56組團體
得分:
得分:
得分:
- 各 3 名
- 各 6 名
- 各 10 名
- 各 12 名
得分:
- 9萬餘件
- 10 萬餘件
- 11萬餘件
- 13萬餘件
得分:
- 全方位照護
- 智慧三合一照護
- 五全照護
- 部落健康網
得分:
- 灌區內農民
- 溫室農民
- 灌區外農民
- 契作農民
- Apr 21 Tue 2026 11:48
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兒童權利公約的發展脈絡與一般性原則
得分:
得分:
- 1.不歧視原則(Non-discrimination)
- 2.兒童最佳利益原則(Best interests of the child)
- 3.生存與發展權(Right to life, survival, and development)
- 4.尊重/傾聽兒童表意權(Respect for the views of the child)
得分:
得分:
得分:
- 1.未滿12歲之人
- 2.未滿18歲之人
- 3.未滿6歲之人
- 4.未滿20歲之人
得分:
得分:
得分:
得分:
- 1.不歧視原則(Non-discrimination)
- 2.兒童最佳利益原則(Best interests of the child)
- 3.生存與發展權(Right to life, survival, and development)
- 4.尊重/傾聽兒童表意權(Respect for the views of the child)
得分:
- Apr 20 Mon 2026 11:22
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兒童遊戲場相關法令規範-新北市政府衛生局提供
- Apr 17 Fri 2026 16:02
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AI 時代的數據思維(2026)
得分:
- 預測未來走向
- 了解現況發生了什麼事
- 提出具體建議
- 找出潛在分群
得分:
- AI 模型版本
- 部門內部簡報格式
- 現行法規與資安政策
- 人事規章
得分:
- 資料可即時儲存
- 資料來源多樣
- 累積數量龐大
- 轉化為可執行的行動
得分:
- 資料設計者
- 數據使用人
- 數據擁有者(Data Owner)
- 系統維運員
得分:
- 政策預測與回歸建模
- 流程自動化與資源調度
- 探索型任務與自動分群
- 圖形辨識與語音轉換
得分:
- 加快模型回應速度
- 擴增資料欄位數量
- 輸出內容的提示語設計與審核流程
- 精簡人力配置
得分:
- 容易儲存,體積小
- 格式整齊、欄位齊全
- 難以查詢與應用
- 容易轉成圖片
得分:
- 欄位變更多寡
- 是否改善實際業務問題
- 系統上線時間
- 訓練場次數量
得分:
- 設計統一格式的報表
- 開放所有數據讓民眾查閱
- 依據數據敏感性進行分級管理與權限設定
- 導入雲端儲存系統
得分:
- 讓每位使用者各自命名欄位,增加彈性
- 確保資料分類與欄位命名一致,便於整合
- 依照各系統習慣保留欄位差異
- 聚焦在技術開發,不需管內容一致性
- Apr 15 Wed 2026 15:59
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數據資料的應用-以智慧行銷為例
得分:
- 無法精準鎖定顧客形貌
- 難以判斷應該推薦顧客什麼商品
- 廣告投放效益不佳
- 以上皆是
得分:
得分:
得分:
- 可藉由AI模型預測顧客行為,並適時投放誘因刺激消費
- 讓結帳流程更加順暢以降低顧客棄置購物車情形
- 藉由顧客站內瀏覽過的商品、停留網站的時間等數據特徵辨識須再誘因刺激的受眾樣態
- 以上皆是
得分:
- 為目標受眾訂定個人化互動模式
- 增加互動誘因以留存潛在的高價值顧客
- 大量投入廣告預算以達最佳化投放效果
- 更精準辨別目標受眾輪廓
得分:
得分:
- 「沉睡客」指的是曾經購買過卻遲遲尚未回購的消費群體,為商家的潛在消費受眾之一
- 「沉睡顧客」係因市場競爭激烈,市面商品選擇太多進而動搖顧客忠誠度的結果
- 所有的「沉睡顧客 」均有極大機率轉為忠誠顧客,故商家應極盡所能的喚醒「沉睡顧客」
- 可藉由語意分析及顧客站外興趣量身打造「沉睡顧客」的個人化行銷方案以提高成交轉換率
得分:
- 「船過水無痕」-消費者在網路瀏覽以及使用的痕跡,下線/登出後就不見了
- 「凡走過必留痕跡」-消費者在網路瀏覽以及使用的痕跡,下線/登出後仍然留有紀錄
得分:
- 可藉由語意分析及顧客站外興趣量身打造個人化行銷方案以提高成交轉換率
- 可以辨識出猶豫的使用者
- 可以促進未結帳的「購物車」的購買率
- 以上皆是
得分:
- Apr 13 Mon 2026 15:56
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道路數位圖資應用於智慧交通治理之現況與發展
得分:
- 碰撞類型
- 涉入車種
- 當事者車牌號碼
- 以上皆非
得分:
- 道路邊線
- 道路中心線
- 快慢車道分隔線
- 分向限制線
得分:
- 標誌
- 號誌
- 標線
- 科技執法
得分:
- 交通事故處理
- 交通工程改善
- 碰撞構圖分析
- 以上皆是
得分:
- 可節省圖資繪製人力
- 可提供各使用單位一致之基礎
- 可供不同單位共享及協作
- 以上皆是
得分:
- 個別車輛自動化,不易實現自動駕駛
- 分攤降低自駕車設備負擔與成本
- 實現人車雲之L3~L5自動駕駛
- 以上皆是
得分:
- 熱力圖
- 熱區圖
- 斑點圖
- 以上皆是
得分:
- 都市計畫
- 車聯網
- 交通事故肇事分析
- 以上皆是
得分:
- Google地圖
- OpenStreet地圖
- 臺灣通用電子地圖
- 以上皆是
得分:
- 事故時間
- 肇事經過摘要
- 事故地點
- 以上皆是
- Apr 10 Fri 2026 15:55
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大數據與人工智慧在公部門應用與影響
得分:
- 標記樣本
- 問卷調查
- 電話訪談
- 以上皆是
得分:
- 探索民意
- 輿情分析
- 精準行銷
- 預警與風險管理
- 以上皆是
得分:
- 按讚
- 打卡
- 貼文
- 貼圖
- 以上皆是
得分:
- 監督式學習
- 相互對抗學習
- 自監督學習
得分:
- 油田和煉油廠
- 軟體和硬體
- 咖啡和茶
- 以上皆是
得分:
- 關注度
- 廣度
- 好感度
- 擴散動能
得分:
- 地點
- 年齡
- 教育程度
- 興趣
- 以上皆是
得分:
- 描述型分析
- 診斷型分析
- 預測型分析
- 以上皆是
得分:
- 臉部辨識
- 精準廣告
- 語音辨識
- 機器翻譯
- 以上皆是
得分:
- 按讚及分享
- 聲量溯源
- 關機中斷網路
- 以上皆是









