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內容簡介

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  ●考試介紹 :

  司法特考係因應用人機關司法院及法務部之業務需要而舉辦,顧名思義,司法特考就是招募和司法事務有關的工作職缺。司法人員考試分為三、四、五等,分為檢審、司法行政職系和矯正職系。

  隨著經濟景氣的低迷,外加物價上漲使得薪資已經入不敷出時,公務人員的薪資儼然已升值成「鑽石碗」,除了牢固外,更重要的是價值不斐,無須擔心公司有無獲利問題,公務人員的勞動報酬包含薪資、國民旅遊年金、各項補助款、保險福利等,更重要的是還有令人稱羨的高額退休金,公務人員所領的年終獎金約在1.5~2.5個月。

  ●報考資格:

  。司法特考三等考試:中華民國國民,年滿18歲以上,55歲以下。
  。司法特考四等考試:中華民國國民,年滿18歲以上,45歲以下。
  。司法特考五等考試:中華民國國民,年滿18歲以上。
  。法院書記官類科無應考年齡上限,執達員類科得放寬至55歲以下,執行員類科得放寬至50歲以下。

  ●工作內容:

  (1)司法特考四等法院書記官
  1.法院書記官:辦理訴訟案件之登記、開庭 時筆錄製作、裁判及其他書類正本之製作與其結果公告層送與通知、案件文書之交付送達、民事強制執行等事項及其他依法令由書記官辦理等事項及其他長官交辦之事項
  2.檢察署書記官:紀錄、文書、研究考核、總務、資料及訴訟輔導等事務

  (2)司法特考四等法警
  1.法院法警:辦理值庭、候審戒護、具保責 付、協助民事強制執行、送達、拘提、同行、搜索、扣押、解送人犯、警衛、夜間值班及有關司法警察事務及其他長官交辦之事項
  2.檢察署法警:關於訴訟文書之送達、人犯之押提及具保、責付手續之辦理;值庭、拘提、搜索、扣押、調查及通緝犯之查緝;關於值勤(須輪值夜間勤務)、警衛及安全之防護及其他有關法警事務或長官交辦事項等

  (3)司法特考四等監所管理員
  1.舍房、工場、提帶接見、外醫戒護等戒護 管理工作、被告押送及脫逃者追捕、受刑人解送移監、工場監舍之查察管理及身體、物品搜檢
  2.男女管理員為貼身戒護收容人,須獨立執行勤務,舉凡收容人於工場、舍房等之生活管理、沐浴、更衣、如廁、檢身(檢查有無紋身或夾藏違禁品、現金、毒品等)均隨時需嚴密貼身戒護
  3.其他臨時交辦事項

  (4)司法特考五等錄事
  1.法院錄事:製作並送達傳票、繕打、印製 裁判書類、公告判決主文及交付送達、辦理訴訟案件收狀、分案及資料輸入及前案資料查詢、及接受法官、書記官指揮,辦理司法行政事務及其他長官交辦之事項
  2.檢察署錄事:辦理文件之繕寫及檢察長指定之事項

  ●考試資訊:

  報名時間:107.05.04(五)-05.14(一)
  考試時間:107.08.11(六)-08.13(一)

  ●福利制度:

  1. 享有公保及保險:在職時,除本人可享公保外,其父母、配偶、子女均可依法參加保險,退休後晚年亦有退休金保障。
  2. 享有退撫基金:現制軍公教人員退撫經費是由政府按年編列預算支付,此項金額並隨逐年待遇調整。
  3. 提高退撫所得:新制實施後,扣除個人自繳基金本利和之後,視年資長短計算其退撫所得淨額,擇領之所得增加約16%~64%,促使退撫給與提高。
  4. 享有國民旅遊卡、婚喪補助、購屋超低率貸款等相關優惠與福利。
  5. 優渥令人稱羨的退休金。
  6. 固定的上下班時間,可以有計劃安排自己的休閒生活。

  ●套書明細:

  1.【法院組織法(含大意)】(T5A116) / 2018.03
  2.【國文(作文、公文與測驗)】(T5A01) / 2017.08
  3.【法學知識與英文快易通】(T5A21) / 2017.09
  4.【行政法(含概要)】(T5A12) / 2017.10
  5.【刑法(含概要)】(T5A22) / 2017.09
  6.【民法(含概要)】(T5A30) / 2017.09
  7.【刑事訴訟法(含概要)】(T5A93) / 2018.03

本書特色:

  1.專業的輔考教材,是您準備考試的最佳選擇!
  2.附有命題趨勢分析及配分表,使讀者全盤掌握近年命題重點。
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詳細資料

  • ISBN:9700220037001
  • 叢書系列:
  • 規格:平裝 / 17 x 23.4 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
  • 本書分類:> > >

 

 

... 研究人員設計了一種機器學習方法,可以預測電池的健康狀況,其準確度是目前行業標準的10倍,這可能有助於開發更安全、更可靠的電池,用於電動汽車和消費電子產品。 來自劍橋大學和紐卡斯爾大學的研究人員設計了一種新的方法,通過向電池發送電脈衝並測量其響應來監測電池。然後,這些測量數據被機器學習算法處理,以預測電池的健康狀況和使用壽命。他們的方法是無創的,可簡單的附加到任何現有的電池系統。研究結果發表在《自然通訊》(Nature Communications)雜誌上。 預測鋰離子電池的健康狀況和剩餘使用壽命是限制電動汽車廣泛使用的一大難題:這也是手機用戶熟悉的煩惱。隨著時間的推移,電池性能會通過一系列複雜的精細化學過程而下降。單獨來看,這些過程對電池性能沒有太大的影響,但合在一起,它們會嚴重縮短電池的性能和壽命。 目前預測電池健康狀況的方法是基於對電池充放電過程中電流和電壓的跟蹤。這忽略了顯示電池健康狀況的重要功能。追蹤電池內部發生的許多過程需要新的方法來探測正在工作的電池,也需要新的算法來探測充電和放電時的細微信號。 「安全性和可靠性是最重要的設計標準,」來自劍橋卡文迪什實驗室的阿爾法·李(Alpha Lee )博士說,他是這項研究的負責人之一。「通過改進監測充放電的軟體,並使用數據驅動軟體來控制充電過程,我相信我們可以在電池性能上有很大的改善。」 研究人員設計了一種通過向電池發送電脈衝並測量其反應來監測電池的方法。然後使用一個機器學習模型來發現電反應的具體特徵,這些特徵是電池老化的信號。研究人員進行了超過20000次的實驗測量來訓練模型,這是同類數據中最大的數據集。重要的是,該模型學會了如何從無關的噪聲中區分重要的信號。 研究人員還發現,機器學習模型可以為退化的物理機制提供線索。該模型可以告知哪些電信號與老化最相關,進而允許他們設計特定的實驗來探究電池退化的原因和方式。 「機器學習是對物理理解的補充和增強,」第一作者之一、同樣來自卡文迪什實驗室的張雲偉博士說。「我們的機器學習模型識別出的可解釋信號是未來理論和實驗研究的起點。」 研究人員現在使用他們的機器學習平臺來了解不同電池化學物質的降解。還在開發最優的電池充電協議,通過機器學習供電,以實現快速充電和最小化退化。

 

 

 

 

 

文章來源取自於:

 

 

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