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行政法題型破解(9版)
行政法題型破解(9版)
行政法題型破解(9版)
商品網址: http://www.kingstone.com.tw/book/book_page.asp?kmcode=2015215554390&RID=C1000302652&lid=book_class_sec_se&actid=WISE
商品訊息功能:
商品訊息描述:
《行政法題型破解(9版)》
《題型破解》完整收錄重要題型，以體系化的編排方式呈現，以擬真的版面、字數作答，輔以關鍵字句提醒，陪您一起破解難題，找到打開國考大門的鑰匙。
筆者以前在準備行政法時，剛開始先讀行政法用書，讀得很慢，總覺得什麼都要記、什麼都要背。等到真正讀完一遍（心中小劇場上演的劇情是→哈哈！所有題目我應該都可以迎刃而解了），結果翻開考古題發現……我寫不出來（驚），每寫一題都是挫折。
筆者後來慢慢摸索出讀書方式，其實第一遍還是先讀過去，有個底之後，再來讀解題書。此時挫折感一定超大，但是這階段卻很重要，要嘗試把這些錯誤和讀過的爭點作成筆記。等做完這扎實的步驟後，再回去好好讀一遍行政法用書。這時候應該會豁然開朗，你會慢慢發現你讀第一遍時所認知的重點，有些考試根本不會出；有些你覺得不是重點的，出題老師卻很愛，這時再讀的時候，對於這些部分必須再加強。於是心中就會有種比較踏實的感覺，知道「就考試所應著重的重點」在哪。而本解題書就是在增強讀者信心之用的書籍，請大家細心品味。
作者介紹
周董
政大法研所
律師高考及格
行政法題型破解(9版)－目錄導覽說明
- 本書使用方法
Chapter1 總論
第一節行政與私法?1-3
壹、公私法事件之區別?1-4
題型1-1-1【91檢察事務官第1題】?1-4
貳、行政法與私法之適用關係?1-6
題型1-1-2【92司法官第1題】?1-6
題型1-1-3【101律師第4題第1小題】?1-9
第二節行政法基本原則──以依法行政原則為中心?1-12
壹、法律保留原則?1-12
題型1-2-1【93檢察事務官第1題】?1-12
題型1-2-2【104律師第2題】?1-15
題型1-2-3【97司法官第1題】?1-19
貳、授權明確性原則?1-21
題型1-2-4【96檢察事務官第1題】?1-21
第三節行政法之一般法律原則?1-24
壹、行政法一般法律原則?1-24
題型1-3-1【99司法官第3題】?1-24
題型1-3-2【97台大第1題】?1-27
貳、誠實信用原則?1-29
題型1-3-3【95律師第3題第3小題】?1-29
參、信賴保護原則?1-31
題型1-3-4【91律師第1題】?1-31
題型1-3-5【93司法官第1題】?1-33
題型1-3-6【95律師第1題】?1-34
肆、平等原則及比例原則?1-37
題型1-3-7【98台大第1題第1小題】?1-37
第四節不確定法律概念與行政裁量?1-40
題型1-4-1【94司法官第1題】?1-41
Try again【90司法官第4題】?1-43
題型1-4-2【94司法官第3題第2小題】?1-44
題型1-4-3【98政大第1題第1小題】?1-46
Try again【98北大第1題】?1-50
第五節行政法之法律關係?1-51
壹、特別權力關係概論?1-51
題型1-5-1【86律師第1題】?1-51
貳、突破特別權力關係類型──學校與學生?1-54
題型1-5-2【105司法官第3題第1、2小題】?1-54
題型1-5-3【100輔大第2題】?1-57
Try again【100政大第4題】?1-59
參、突破特別權力關係類型──公法上勤務關係?1-61
題型1-5-4【97司法官第4題】?1-61
Chapter2 行政組織法
第一節行政主體?2-3
題型2-1-1【93律師第3題第1小題】?2-3
第二節行政機關?2-6
壹、行政機關與內部單位區別?2-6
題型2-2-1【95司法官第2題】?2-6
題型2-2-2【94律師第1題第1小題】?2-9
貳、獨立機關?2-11
題型2-2-3【97律師第2題第1小題】?2-11
Try again【97政大第2題第1小題】?2-14
第三節管轄權?2-16
壹、管轄恆定與管轄變更?2-16
題型2-3-1【98司法官第1題】?2-16
題型2-3-2【99律師第1題】?2-19
貳、管轄移轉類型──行政委託?2-23
題型2-3-3【96司法官第1題】?2-23
題型2-3-4【101律師第2題】?2-26
題型2-3-5【100律師第2題】?2-29
參、管轄移轉類型──其他類型?2-33
題型2-3-6【91司法官第3題第1小題】?2-33
題型2-3-7【92律師第2題】?2-35
題型2-3-8【97司法官第2題】?2-38
Try again【100北大第2題】?2-41
第四節地方自治?2-42
題型2-4-1【94律師第3題】?2-43
題型2-4-2【103司法官第4題第1小題】?2-46
第五節公務員?2-49
壹、公務員服從義務?2-50
題型2-5-1【90司法官第2題第1小題】?2-50
Try again【99輔大第2題第1小題】?2-53
貳、公務員保障?2-54
題型2-5-2【95律師第3題第1、2小題】?2-54
題型2-5-3【99北大第3題】?2-56
Try again【106中正第1題】?2-61
Try again【100政大第1題】?2-62
題型2-5-4【103司法官第2題】?2-67
Try again【103中正第2題】?2-72
Try again【105台大第3題】?2-73
Chapter3 行政作用法
第一節行政處分?3-4
壹、行政處分之定義與要素?3-4
題型3-1-1【100北大第4題】?3-5
Try again【105政大第3題】?3-9
Try again【100輔大第4題】?3-9
Try again【104輔大第1題】?3-10
題型3-1-2【98律師第1題】?3-11
Try again【97輔大財法第3題第1小題】?3-13
題型3-1-3【95政大第1題】?3
九版序
到了本書的第九版改版，當然還是要感謝讀者的支持，讓本書到考前時常處於缺貨狀態，因為出版社有固定之銷售計畫，到考前要再加刷有其難度跟成本考量，對於考前買不到書的讀者真的很抱歉，有需要的讀者務必多加留心，避免耽誤到個人讀書計畫。
這次改版要感謝目前就讀台大公法組的讀者，給予本書非常仔細的修正意見，讓本書能作出更好的修正回應，十分感謝！本次改版修正了不少用語以及疏漏，希望能讓本書更加完美。因筆者才疏學淺，如讀者在閱讀上有任何問題都可以直接向出版社反應。
另外，筆者必須要強調，作學術是學術（嚴謹三段論法是必須的），考試是考試，考試時重點應該集中在如何在「非常有限的時間」內把想表達的爭點呈現在考卷上，讓改題老師在「有限的改題時間內」看到你所表達的重點，換句話說，換成你是改題老師，要改這麼多份試卷，你會想看到什麼？這個就讓讀者細心體會，其實可以以這個角度來試想看看，改正自己作答的方式。
而106年律師司法官考題命題方式稍微有所改變，行政法只出一題，但把題目拉長爭點變多，考驗的是讀者分配時間的能力，畢竟大家題目都一樣，難的題目大家應該都不會寫太好，就這個部分，讀者毋庸過度擔心，上榜的關鍵是基本的一定要掌握（例如考過的爭點），難的題目能寫多少是多少，把所有基本功都用上去就對了！有時候你所獲得的分數會出乎意料高。看完今年題目讓我回想到筆者考上那年的行政法考題，當年題目真的是前所未見的難，筆者當年在考場拿到考卷時其實也是非常吃驚，怎麼會這麼難，考完的下課我還打電話給我讀書會的夥伴說，「這種題目這麼難，今年又沒望了ＱＱ，這樣到底要考幾年??」。結果當年筆者的行政法成績竟然拿到73分，據說是當年度前幾高分的，所以遇到困難的題目讀者更不要灰心，應該要更高興才對，因為當大家都寫得不是很好時，你寫得如果比別人好一點點，就可以突破重圍了，畢竟這是一種相對的概念??相反的，簡單的題目大家都會寫，鑑別度反而不大（不好意思，廢話有點多），回歸主題，其實今年題目出題方式看似改變，但就準備上方式應該大同小異，該會寫的爭點還是要會，讀者不必過度擔心。
周凌、周董
2017年末
107年青年安心成家專案貸
語言：中文繁體
規格：平裝
分級：普級
開數：18開17*23cm
頁數：552
出版地：台灣
商品訊息簡述:
- 作者：周董，周凌
追蹤
- 出版社：學稔
出版社追蹤
- 出版日：2017/12/5
- ISBN：9789862957639
- 語言：中文繁體
- 適讀年齡：全齡適讀
行政法題型破解(9版)
行政法題型破解(9版)
行政法題型破解(9版)
商品網址: http://www.kingstone.com.tw/book/book_page.asp?kmcode=2015215554390&RID=C1000302652&lid=book_class_sec_se&actid=WISE
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Google在糖尿病視網膜病變、乳腺癌淋巴轉移的醫學影像判讀上，取得與醫生相近的成績，Google台灣董事總經理簡立峰表示，機器判讀影像的涵蓋率高、醫生判讀的正確率高，兩者正好互補，而台灣因為健保資料早已數位化，適合機器學習在醫療的發展，醫學中心可以內部先做，台大醫院已有一些醫生以TensorFlow做研究。
Google過去幾年應用機器學習、深度神經網路在許多領域，其中，深度神經網路已經在2015年達到與人類相等的圖像辨識能力，Google也開始訓練AI具備判讀醫學影像的能力，以立基於Google開源機器學習系統TensorFlow衍生出的醫療影像判讀演算法中，目前較為成功的為協助診斷糖尿病視網膜病變，以及檢測淋巴節中的乳腺癌轉移瘤。Google研究團隊產品經理彭浩怡表示， Google與印度眼科醫院、美國研究機構合作，訓練機器判讀2D眼底圖像，初步成果已經與眼科醫生判讀程度一致；在乳腺癌方面，由於切片的資料量大、時間有限，病理學家在乳腺癌的誤診率約達8.33％，Google以深度學習、訓練機器以不同的放大倍率檢查影像，初步對腫瘤的定位分數達到89％。
Google台灣區董事總經理簡立峰表示，圖像辨識是近幾年深度學習突破最大、發展也最成功的領域，圖像辨識不僅能應用在自駕車上，應用在醫療診斷上更是水到渠成。面對台灣在機器學習與醫療的發展，簡立峰表示，所有疾病都有本地特色，本來就該發展自己的疾病分析資料，大數據分析、機器判讀醫學影像等都需要數位化的資料，不過機器學習判讀醫學影像不需要那麼大的資料量，以Google在糖尿病視網膜病變的研究來說，僅靠13萬張圖像已經有不錯的成效，台灣有國家辦理的健保、資料早已數位化，又有強大的資通訊背景更是合適發展醫療的機器學習。(工商時報)
Google在糖尿病視網膜病變、乳腺癌淋巴轉移的醫學影像判讀上，取得與醫生相近的成績，Google台灣董事總經理簡立峰表示，機器判讀影像的涵蓋率高、醫生判讀的正確率高，兩者正好互補，而台灣因為健保資料早已數位化，適合機器學習在醫療的發展，醫學中心可以內部先做，台大醫院已有一些醫生以TensorFlow做研究。
Google過去幾年應用機器學習、深度神經網路在許多領域，其中，深度神經網路已經在2015年達到與人類相等的圖像辨識能力，Google也開始訓練AI具備判讀醫學影像的能力，以立基於Google開源機器學習系統TensorFlow衍生出的醫療影像判讀演算法中，目前較為成功的為協助診斷糖尿病視網膜病變，以及檢測淋巴節中的乳腺癌轉移瘤。Google研究團隊產品經理彭浩怡表示， Google與印度眼科醫院、美國研究機構合作，訓練機器判讀2D眼底圖像，初步成果已經與眼科醫生判讀程度一致；在乳腺癌方面，由於切片的資料量大、時間有限，病理學家在乳腺癌的誤診率約達8.33％，Google以深度學習、訓練機器以不同的放大倍率檢查影像，初步對腫瘤的定位分數達到89％。
Google台灣區董事總經理簡立峰表示，圖像辨識是近幾年深度學習突破最大、發展也最成功的領域，圖像辨識不僅能應用在自駕車上，應用在醫療診斷上更是水到渠成。面對台灣在機器學習與醫療的發展，簡立峰表示，所有疾病都有本地特青年安心成家方案如何申請色，本來就該發展自己的疾病分析資料，大數據分析、機器判讀醫學影像等都需要數位化的資料，不過機器學習判讀醫學影像不需要那麼大的資料量，以Google在糖尿病視網膜病變的研究來說，僅靠13萬張圖像已經有不錯的成效，台灣有國家辦理的健保、資料早已數位化，又有強大的資通訊背景更是合適發展醫療的機器學習。(工商時報)
Google在糖尿病視網膜病變、乳腺癌淋巴轉移的醫學影像判讀上，取得與醫生相近的成績，Google台以房養老條件灣董事總經理簡立峰表示，機器判讀影像的涵蓋率高、醫生判讀的正確率高，兩者正好互補，而台灣因為健保資料早已數位化，適合機器學習在醫療的發展，醫學中心可以內部先做，台大醫院已有一些醫生以TensorFlow做研究。
Google過去幾年應用機器學習、深度神經網路在許多領域，其中，深度神經網路已經在2015年達到與人類相等的圖像辨識能力，Google也開始訓練AI具備判讀醫學影像的能力，以立基於Google開源機器學習系統TensorFlow衍生出的醫療影像判讀演算法中，目前較為成功的為協助診斷糖尿病視網膜病變，以及檢測淋巴節中的乳腺癌轉移瘤。Google研究團隊產品經理彭浩怡表示， Google與印度眼科醫院、美國研究機構合作，訓練機器判讀2D眼底圖像，初步成果已經與眼科醫生判讀程度一致；在乳腺癌方面，由於切片的資料量大、時間有限，病理學家在乳腺癌的誤診率約達8.33％，Google以深度學習、訓練機器以不同的放大倍率檢查影像，初步對腫瘤的定位分數達到89％。
Google台灣區董事總經理簡立峰表示，圖像辨識是近幾年深度學習突破最大、發展也最成功的領域，圖像辨識不僅能應用在自駕車上，應用在醫療診斷上更是水到渠成。面對台灣在機器學習與醫療的發展，簡立峰表示，所有疾病都有本地特色，本來就該發展自己的疾病分析資料，大數據分析、機器判讀醫學影像等都需要數位化的資料，不過機器學習判讀醫學影像不需要那麼大的資料量，以Google在糖尿病視網膜病變的研究來說，僅靠13萬張圖像已經有不錯的成效，台灣有國家辦理的健保、資料早已數位化，又有強大的資通訊背景更是合適發展醫療的機器學習。(工商時報)
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