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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)

為了解決平均餘命計算機的問題，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。

元宇宙讀書人

為了解決平均餘命計算機的問題，作者張瑞雄 這樣論述：

　　1995年當我還在國立臺灣工業技術學院（現今的國立臺灣科技大學）任教時，有一天收到電力公司的收據，由於剛改版和以前的格式不同，好奇研究了一下，發覺電費是計算至角，並採用四捨五入，以元為收費單位。假設每張收據的電費尾數從零角至九角出現的機會都均等，則平均來說，每十張收據的電費，台電就有可能溢收了五角（其他捨去和進位互相抵消了）。依台電資料，全國有八百五十萬用戶，每兩個月收一次就溢收了四十二萬五千元，一年下來就有二百五十五萬元，其他像自來水公司、瓦斯公司及才開徵的空汙費也都有類似的情形。   　　內心對這個小小發現若不讓人知道很難過，於是試著投書報紙，建議各事業單位的收費若有捨入的需要，一

律採用五捨六入的方式，以降低溢收的機率和金額，更精確的作法即是修改電腦程式，統計每年由四捨五入所溢收的金額，並將其回饋消費者或捐作慈善用途。   　　小小文章竟然被媒體接受刊登，從此開啟我的評論寫作和投書之門。由於自己的資訊專業和在大學教書，所以文章以資訊科技的評論和科技新知介紹為主，旁及教育的親身經歷的問題。當然因為身處台灣民主化的過程當中，一些社會與政治議題的評論會偶而觸及，廿七年下來也累積了好幾百篇文章，本書就挑選和科技相關的文章百餘篇，希望對於數位科技和人工智慧的科學普及做些貢獻。   　　既然是在媒體刊登的文章，難免就要有些契合時事，不過所選文章盡量著重在觀念的闡述和故事性，雖已雖然

事過境遷，希望讀起來仍是可以津津有味。當然百忙之中疏漏在所難免，敬請讀者們見諒，任何指教請email至[email protected]，感謝感恩。

運用直交表因素配置進行循環神經網路之最佳化研究

為了解決平均餘命計算機的問題，作者郭育坤 這樣論述：

　　辨識系統在現今社會已成為不可或缺的一部分，從早期AI人工智慧的發展，到如今深度學習成為主流。科技的發展一日千里，而深度學習的運算卻日漸複雜，但相對來說，辨識能力也隨著深度學習技術更加純熟而提升。　　本研究利用卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN），作為特徵提取並結合長短期記憶模型（Long Short-term memory，LSTM）來預測，這樣的模型為循環神經網路（Recurrent Neural Network，RNN）中的一種。將此模型放在Google雲端硬碟裡的Colaboratory環境下執行，並搭配GPU加速器加速程式碼的運行速度，

以田口品質工程實驗設計探討影響準確度的控制因子和水準，其中因子包含：卷積層激勵函數、池化層大小、輸出層激勵函數、Loss損失函數、Optimizer優化函數及Metrics評估準確率方法等6項。本實驗選擇L12直交表進行實驗，並將實驗結果計算S/N比、平均值反應圖及反應表，以期得到最佳化參數配置，本研究結果經確認實驗得知卷積層激勵函數elu、池化層大小3x3、輸出層激勵函數tanh、Loss損失函數binary_crossentropy、Optimizer優化函數adam、Metrics評估準確率方法accuracy為最佳化參數組合。