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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)

為了解決專用 迴路 英文的問題，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。

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人工智慧於產線決策之應用－以航太放電加工產線為例

為了解決專用 迴路 英文的問題，作者李緯章 這樣論述：

“萬里之船，成於羅盤；千里之行，積於跬步”，一個有效率且準確的生產方式應植基於初始完善的規劃與安排，本研究以航空發動機擴散器放電加工智慧產線作為研究標的，分析企業新產線的評估流程，以及探討如何建置放電加工產線製程偏誤智慧預警模型，將人工智慧技術實際應用於航太放電加工智慧製造產線製程偏誤決策支援。放電加工為非傳統製程，由於加工件需要浸泡在介電質溶液內，因此加工過程是否產生製程偏異難以使用目測法判別。本研究標的產品為航空專用部件，產品幾何形狀複雜，若使用rule based方式對工件放電加工過程之物理訊號進行分析，也難以定義出一套規則協助分析判斷，加上放電加工製程物理訊號資料量龐大，也不適用採用

rule based方式進行製程偏異檢測。鑒於以上之原因，本研究提出以深度學習之方法，檢測放電加工用於航太複雜部件中的物理訊號分析演算法，用於判斷加工過程是否產生偏異。本研究使用類神經網路、遞迴神經網路以及自動編碼器做為演算法基底，擷取放電加工設備控制器資料和放電迴路之物理訊號作為輸入，並給予標記或無標記，使其判斷加工之狀態，輸出則為所標記之種類。本研究結果發現無論是採用類神經網路或遞迴神經網路，皆可準確偵測放電加工製程變異，而自動編碼器為無監督式學習之方法，雖然現階段尚無法準確分群，但其自動分類的特性，可協助研究人員找到一般人所認定規則以外的規則，是一項用於探索新規則時的利器。此外，從整理本

研究資料之過程可知，企業對於新產線之評估，除了必須由產品及市場角度切入從時間軸維度分析投入資金設置新產線是否能還能在產品生命週期內創造出經濟效益外，也必須評估新建之生產線是否具備產業長期競爭力，才不致於使新產線面臨淘汰或者被競爭者取代之風險。

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)

為了解決專用 迴路 英文的問題，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！110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。

腦波訊號偵測之硬體演算法優化設計與實現

為了解決專用 迴路 英文的問題，作者陳佑杰 這樣論述：

多通道陣列之腦波細胞的神經訊號量測，提升了腦波分析時所需要的資訊量，但也同時增加了硬體實現的困難度。因此，突顯了於前端硬體電路中之腦波資料壓縮的重要性。神經細胞分類，為一種在時域特徵的資料壓縮架構，透過神經細胞分類，記錄不同神經細胞所觸發電壓訊號 (spike) 的時間與頻率，避免傳送大量的原始波型於後級。在頻率特徵的部份，則透過濾波器的設計，留下具有生理訊號意義的特徵，避免大量原始資料的處理。本論文以神經細胞分類系統為例，提出在時域特徵的硬體電路設計，簡化所需要的硬體資源。在頻率特徵方面，則以腦內深層閉迴路刺激為例，進行演算法的簡化與系統實現。時域特徵的實現，一般應用於神經科學領域的微電子

系統，是先將微小的神經電壓訊號放大後，再將其放大後的類比電壓訊號轉換為數位訊號。因此在電壓轉換數位訊號時的訊雜比，將受限於電晶體操作的電壓動態範圍。類比轉時間轉換器 (Analog-to-time converter, ATC) 能避免受到電壓動態範圍的限制，透過電路的正回授機制，將類比電壓轉換為脈波的時間寬度訊號。針對ATC輸出之脈波時間訊號，則是透過時間數位轉換器 (Time-to-digital converters, TDC) 將脈波時間寬度轉換為數位訊號。有別於一般TDC的動態範圍不夠寬的缺點,本論文提出兩種TDC的架構皆可提供4096:1的高動態範圍: 雙刻度計數器 (Dual-s

cale counter, DSC) 可提供最少的晶片面積; 延遲線計數器 (Delay-line counter, DLC) 則可提供最少的晶片功耗。TDC所輸出的數位訊號，則使用二維乘法累加器 (Two-dimensional multiply-accumulator, 2D-MAC) 的乘加器進行後續的計算。此ATC已實現於標準的0.35微米半導體製程，可提供6位元之脈波寬度轉換為數位訊號的解析度。TDC與2D-MAC則是透過場域可編程邏輯閘陣列 (Field programmable gate array, FPGA) 進行實現。最後，此方法實際整合應用於神經訊號的分類功能，以進行功能

展示與驗証。在頻率域方式的實現，有別於一般小波轉換 (Wavelet transform, WT) 於硬體實現方面，需使用多組不同頻率的濾波器，且濾波器之係數為符點數之缺點, 本論文以WT為基礎，提出 (Simplified discrete wavelet transform, Sim-DWT) 以解決使用多組濾波器與系數為符點數的缺點。 本論文以Sim-DWT演算法進行局部場電位 (local field potential, LFP) 神經訊號中的高電位震盪 (high-voltage spindles, HVSs) 特徵的偵測。以低階8位元的微處理器為實現平台，其時脈為8MHz，並佔用

4資料點 (約32位元) 的資料暫存空間，其含接口(IO)的整體功耗約為6mW。Sim-DWT具備低硬體資源的特點，適合用於低階的微處理器或是實現於低功耗的專用集成電路 (Application specific integrated Circuit, ASIC) 晶片中。此系統已實測於動物實驗，並於Sim-DWT中，以不同母波函式 (Haar, DB4, Morlet) 分析其偵測HVS的準確率。分析結果可得知，依偵測HVS訊號特徵方面，使用DB4的母波函式可達到與電腦平台相當的準確率。未來，Sim-DWT可進一步整合至閉迴授之腦內深層電刺激微系統。