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2021-08-06 17:06:58 有 19 人按讚

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2021-07-27 11:56:34 有 1 人按讚

摩爾定律放緩　靠啥提升AI晶片運算力？

作者 : 黃燁鋒，EE Times China
2021-07-26

對於電子科技革命的即將終結的說法，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的，但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……

人工智慧(AI)的技術發展，被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命，分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭，比如有人說第四次科技革命是生物技術革命，還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術，而且作為資訊技術的組成部分，卻又獨立於資訊技術，即表示它有獨到之處。

電子科技革命的即將終結，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有，但這波革命始終也沒有結束。

AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續，它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度，那麼這個領域自然就不可小覷，就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。

所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現，很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期：電晶體的尺寸縮減速度，已經無法滿足需求，所以就必須有某種專用架構(DSA)出現，以快速提升晶片效率，也才有了專門的AI晶片。

另一方面，摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期，電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益，那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益，不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。

AI晶片作為第三大類處理器，在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時，AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節，燧原科技創始人暨CEO趙立東說：「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數，接近人腦神經元數量，我以為這是最大的模型了，要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題，說最大模型超過萬億參數，又是10倍。」

英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說：「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型，其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪，以及提供運算力的AI晶片不夠高效。

不過作為產業的底層驅動力，半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到，針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現，有些則可能有待時代驗證。

XPU、摩爾定律和異質整合

「電腦產業中的貝爾定律，是說能效每提高1,000倍，就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說，「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算，當時的這種運算形態是超算；到了智慧型手機時代，能效就提高到每瓦1TOPS；未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。這對IC提出了非常高的要求，如果依然沿著CMOS這條路去走，當然可以，但會比較艱辛。」

針對性能和效率提升，除了尺寸微縮，半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化，以及處理架構的革新。

(1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新，從運算架構的層面來看，針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規，更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長，而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU，即AI處理器)，乃至更專用的ASIC出現，都是這類思路。

CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職，Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情，「整合起來各取所需，用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類，Core CPU、Xe GPU，以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。

另外針對不同類型的晶片，可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令，本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器，也可以是處理器內的某些特定單元，甚至固定功能單元，就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣，這是當代處理器普遍都在做的一件事。

(2)從電晶體、晶片結構層面來看，電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中，只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降，需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後，電晶體變為FinFET結構，在3nm之後，電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET)，其本質都是電晶體本身充分利用Z軸，來實現微縮性能的提升。

劉明認為，「除了基礎元件的變革，IC現在的發展還是比較多元化，包括新材料的引進、元件結構革新，也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段，現在也在發生巨大的變化，特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展，都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」

他並指出，「從電晶體級、到晶圓級，再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding)，精準度從毫米向奈米演進，互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看，則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展，比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮，來彈性擴展性能的方案。

台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶，異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS，Intel的EMIB，而在3D堆疊上，Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案，將不同的裸晶疊在一起，甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。

之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache，將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方，將處理器的L3 cache大小增大至192MB，對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel，台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連，而不是micro-bump，做到更小的打線間距，以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。

這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面，即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說，本文也略過不談。

1,000倍的性能提升

劉明談到，當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候，產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market，理論上應該也屬於成本的一部分。

電晶體微縮方案失效以後，「多元化的技術變革，依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說，「根據預測，這些技術即使不再做尺寸微縮，也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升，到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進；單裸晶儲存容量變得越來越大，IC依然會為產業發展提供基礎。」

500~1,000倍的預測來自DARPA，感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應，而且有更實際的工程問題待解決，比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。

不過1,000倍的性能提升，的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結，而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片，而不是更具通用性的CPU。

矽光、記憶體內運算和神經型態運算

在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路)，WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣，或者仍在商業化的極早期。

(1)近記憶體運算和記憶體內運算：處理器性能和效率如今面臨的瓶頸，很大程度並不在單純的運算階段，而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率，可能是提升整體系統性能時，一個非常靠譜的思路。

這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的，應該不在少數。所謂的近記憶體運算，就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3)，以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」，cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。

這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的，一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量，還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構，也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明，儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。

另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器：IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源，cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作，極大提升頻寬、降低延遲和功耗。

近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中，多層級的儲存結構，資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間，還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。

構建非馮(non-von Neumann)架構，把傳統的、以運算為中心的馮氏架構，變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。

記憶體內運算的就現在看來還是比較新，也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法，儲存單元本身就有運算能力，理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目，畢竟可極大減少海量資料的移動操作。

其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部，部分執行資料處理工作；主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式)，以及這類晶片具體的工作方法上，可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。

對於AI晶片而言，記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時，有比較頻繁的資料存取操作，這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案，在市場上也是五花八門，早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構，用40nm嵌入式NOR，在儲記憶體內部執行運算，不過替換掉了數位週邊電路，改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。

劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中，近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似，把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。

劉明指出，「這是我們最近的一個工作，採用hybrid bonding的技術，與矽通孔(TSV)做比較，hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit，而TSV是4pJ/bit。延遲方面，hybrid bonding只有0.5ns，而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上，前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。

另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍，從64ms提高至128ms，以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit，我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。

記憶體內運算方面，「傳統運算是用布林邏輯，一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體，這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法，然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示，「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存，沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。

「無論是基於SRAM，還是基於新型記憶體，相比近記憶體運算都有明顯優勢，」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算，精準度、能效等方面的對比，記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。

下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究，在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示，「需要高精確度、高運算力的情況下，近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術，這幾年的進步也非常快。」

去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中，有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式，這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題：是記憶體廠商，還是數文書處理器廠商？(三星推過記憶體內運算晶片，三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)

(2)神經型態運算：神經型態運算和記憶體內運算一樣，也是新興技術的熱門話題，這項技術有時也叫作compute in memory，可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是，這種結構更偏「類人腦」。

進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來，劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦，元件層次逼近腦，功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。

傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構，「這片裸晶裡面包含128個小核心，每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說，「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來，構成接近1億神經元的系統，讓學術界的夥伴去試用。」

「它和深度學習加速器相比，沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線，功耗很低，也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為，不採用同步時脈，「刺激的時候就是一個非同步電動勢，只有工作部分耗電，功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」

「而且未來我們可以對不同區域做劃分，比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區，同時進行多模態訓練，互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片，似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。

(2)微型化矽光：這個技術方向可能在層級上更偏高了一些，不再晶片架構層級，不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面，已有應用了，發出資料時，連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號，透過光纖來傳輸資料，另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高，內部元件數量大，尺寸也就比較大。

Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的，就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上，用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間，也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大，也就是所謂的I/O功耗牆，這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。

這其中存在的技術挑戰還是比較多，如做資料的光訊號調變的調變器調變器，據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小；還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號，用所謂的全矽微環(micro-ring)結構，實現矽對光的檢測能力；波分複用技術實現頻寬倍增，以及把矽光和CMOS晶片做整合等。

Intel認為，把矽光模組與運算資源整合，就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上，這類技術還是頗具前景，Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率，並且能效在1pJ/bit，最遠距離1km，這在非本地傳輸上是很理想的數字。

還有軟體…

除了AI晶片本身，從整個生態的角度，包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分，都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面，針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體，透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。

宋繼強說，「我們發現軟體最佳化與否，在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。

在AI開發生態上，雖然Nvidia是最具發言權的；但從戰略角度來看，像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC，甚至還有神經型態運算處理器的企業而言，不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台，用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。

在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下，處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升；而一些新的技術方向，包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光，能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值；神經型態運算這種類腦運算方式，是實現AI運算的目標；軟體層面的最佳化，也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩，AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下，終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg

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2021-06-01 16:11:35 有 1 人按讚

英特爾：智慧邊緣推動業務創新

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　　6月1日消息，英特爾最新的《智慧邊緣展望報告》指出，邊緣計算對企業來說至關重要，只有智慧邊緣才能引領企業走出迷局，把握好當前和未來的無限資料機遇。

　　“當前，英特爾正與各行各業的合作夥伴合作，通過發力智慧邊緣來攫取真正的商業價值。邊緣計算使每一台設備都有可能成為資訊存儲的載體，並讓我們可以即時提取和使用這些資訊。”

　　在新冠肺炎疫情期間，人們對技術的使用呈現指數級增長，並由此產生了前所未有的大量關鍵業務資料。這些新資料將是許多企業進行數位化轉型的核心所在，但與此同時，許多企業機構正面臨非常現實的資料處理挑戰。例如，由於延遲問題，將正在創建的大量資料發送到雲上進行處理，顯然是不現實的。

　　而這正是邊緣計算可以發揮關鍵作用的地方——提高效率並支持未來業務增長。

　　全球疫情、氣候危機和社會緊張局勢加速了世界的變化。除此之外，我們對資料的依賴也與日俱增——視頻平臺每月處理資料的時間高達數萬億分鐘。企業需要隨時調用這些資料，以此推動即時的創新。

　　資料的爆發式增長，帶動了企業對人工智慧、智慧邊緣和 5G 通信等技術的迫切需求。企業領導者們開始意識到這些技術對基礎架構的重要性，以及邊緣計算對加速數位化轉型以提升企業競爭優勢的重要作用。

　　這份報告提供了對關鍵行業的當前、新的以及下一代邊緣計算發展趨勢的見解。簡言之，邊緣計算能夠幫助企業將雄心勃勃的計畫變為現實。企業已經意識到，智慧邊緣已經成為釋放未來創新不可或缺的因素——76％的受訪者認為，確定資料處理的“理想位置”是一個挑戰。

　　該報告為 IT 領導者指明方向，通過現實成功案例，指導他們如何利用邊緣計算來提高運營效率、創建新產品並開拓新的收入來源。

　　除了數字先鋒和人工智慧科學家 Inma Martinez 提出的實用建議外，該報告還揭示了企業不能再忽視智慧邊緣的原因：“資料一直是文明的基石，這個理論可以追溯到青銅時代。智慧邊緣使這樣的世界成為可能，即：每一個物件都有潛在的資訊——而這這些資訊可以被即時提取和使用。”

　　智慧邊緣正在讓生活和商業發生變化，在這一過程中，企業必須擁抱協作並充分利用生態系統，才能把握機遇，贏得未來。邊緣計算與人工智慧和 5G 等關鍵技術協同作用，已經將數位服務帶入了全新領域。當前，僅在英特爾的客戶中，就有超過 24000 個前沿部署產生了真正的商業價值，幫助企業在這個分散式智慧的新時代實現發展和創新。

　　關鍵洞察

　　零售：在邊緣進行分析的資料糾正了大量的庫存失真現象，同時使供應鏈和產品開發變得異常高效。智慧邊緣為零售商提供即時消費者行為分析，使他們能夠提供更多個性化的購物體驗。自部署智慧邊緣技術以來，英特爾客戶 WonderStore的商店櫥窗轉化率提高了近 17％。這是通過使用視覺感測器和由邊緣計算技術提供支援的即時分析而實現的，其原理是：根據客戶的時尚選擇、情感和停留時間來定制店內體驗。

　　工業：基於人工智慧技術的機器人可用來執行重複的、有潛在危險的任務，其速度和準確度都遠遠高於人類。機器視覺還被用於驗證功能和檢查缺陷，從而盡可能提升產品交付品質。這些智慧邊緣技術説明英特爾客戶奧迪焊接檢測速度提高了 100 倍，而延遲只有 18 毫秒，奧迪兩個主要組裝工廠之一的位於德國內卡蘇姆的工廠的人工成本降低了 30-50％。

　　醫療：邊緣計算能夠支援頻繁的患者監控和資料收集、集成電子病歷以及人工智慧驅動的患者資料分析，從而説明提供品質更高的護理和臨床效率。深度學習推理用於基於圖像的診斷，以加快對健康問題的檢測並挽救生命。得益于智慧邊緣技術，英特爾客戶飛利浦在不增加硬體加速的情況下，成功將 CT 掃描成像速度提高了 188 倍。

　　電信：機器學習可以説明電信運營商提高網路和運營效率，在滿足人們對服務水準與日俱增期望的同時，有效降低成本。借助人工智慧和基於分析的引擎，運營商能夠智慧管理 5G 網路，實現關鍵網路 KPI、網路自動化、節能和運營靈活性等目標，從而服務於各種 5G 和智慧邊緣用例。英特爾最近説明日本客戶 Rakuten Mobile 開發了世界上第一個基於容器、完全雲原生的網路。他們正在使用邊緣資料中心來為應用和富媒體內容提供快速回應時間——使他們的移動網路能夠為客戶提供身臨其境的多感官體驗。

資料來源：https://finance.sina.com.cn/tech/2021-06-01/doc-ikmyaawc8709417.shtml?cre=tianyi&mod=pcpager_tech&loc=15&r=0&rfunc=42&tj=cxvertical_pc_pager_spt&tr=174

Tags: r資料處理

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r資料處理在吳老師EXCEL VBA設計(大數據自動化)教學 Youtube 的最讚貼文

By 吳老師EXCEL VBA設計(大數據自動化)教學

2020-01-04 23:13:08 有 689 人看過有 4 人喜歡

Excel邏輯函數判斷成績與VBA設計

01_邏輯函數判斷成績合格
02_用公式設定格式化條件
03_用IF作多重邏輯判斷ABDC
04_VBA撰寫成績輸出公式到儲存格
05_VBA撰寫成績輸出結果
06_VBA設定輸出的格式顏色
07_VBA設定輸出的格式多重顏色

完整教學
http://goo.gl/aQTMFS

吳老師教學論壇
http://www.tqc.idv.tw/

課程理念：
1.以循序漸進的方式, 透過詳細的說明和實用的50個Excel VBA範例,
帶領您輕鬆進入 Excel VBA 設計的領域, 並逐步了解整個 VBA 的架構與輪廓,進而學習 VBA 變數、常數、函式及邏輯的觀念, 即使沒有任何程式設計基礎,也能自己親手撰寫 VBA 程序來提昇工作效率, 晉身職場 Excel 高手！
2.進而解說EXCEL與資料庫的結合，甚至將EXCEL當成資料庫來使用，
結合函數、VBA等更深入的功能，讓資料處理和分析的應用更上層樓。

五大類函數與自訂函數
一、文字和資料函數
二、邏輯函數
三、日期和時間函數
四、數學和三角函數
五、檢視和參照函數

上課用書：
Excel VBA一點都不難：一鍵搞定所有報表
作者： Excel Home
出版社：博碩
出版日期：2013/06/26
定價：380元

超圖解 Excel VBA 基礎講座
作者：亮亨/譯出版社：旗標
出版日期：2006/05/15 定價：420元
日本Amazon網站同類書籍銷售No.1

吳老師 108/10/3

函數,東吳大學,通識中心,元智大學,程式設計,線上教學excel vba教學電子書,excel vba範例,vba語法,vba教學網站,vba教學講義,vba範例教學,excel vba教學視頻

吳老師EXCEL VBA設計(大數據自動化)教學

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VBA重要物件自動化(進階) 第1單元_大數據輸入自動化(GOOGLE表單) 第2單元_大數據表單與資料庫第3單元_大數據工作表合併與匯出資料庫第4單元_EXCEL當資料庫與查詢系統建立第5單元_批次查詢與雲端與網路下載資料第6單元_工作表排序(大到小、筆畫、清單) 第7單元_工作表處理(顯示、顏色、複製與刪除)、活頁簿與檔案處理(工作表分割與合併活頁簿) 第8單元_表格與圖表處理(自動繪製圖表)、圖案處理(快速匯入圖片到EXCEL)

r資料處理在吳老師教學部落格 Youtube 的最佳貼文

By 吳老師教學部落格

2019-11-29 01:47:22 有 64 人看過有 0 人喜歡

EXCEL VBA與資料庫(進階107)第5單元整理建立查詢系統與防呆機制&共用副程序與呼叫&建檔日期篩選&排序&跨不同欄位查詢&實價登錄&查詢

上課內容：
01_EXCEL用VBA建立查詢系統與防呆機制
02_VBA建立共用副程序與呼叫
03_改為建檔日期篩選
04_VBA快速排序方法
05_跨不同欄位查詢如業務與產業別
06_實價登錄批次篩選
07_實價登錄查詢說明

完整影音
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPGyMohewUwj2j_uTDtZd0A&disable_polymer=true

教學論壇：
https://groups.google.com/forum/#!forum/scu_excel_vba2_107

與前幾期的課程雖然用的是相同的範例，但最大的不同在：
1.除了解說建函數公式，並將之轉成自訂函數，把複雜的公式變簡單。
2.如何將複雜的公式變成簡單的按鈕，按下按鈕就自動完成工作。

內容主要分成：
單元01_資料拆解相關(VBA基礎)
單元02_表單設計
單元03_輸入自動化與表單與資料庫
單元04_工作表合併
單元05_資料查詢(篩選與分割工作表)
單元06_批次查詢
單元07_從雲端硬碟下載資料
單元08_下載網路資料
單元09_工作表相關
單元10_活頁簿與檔案處理(工作表分割與合併活頁簿)
單元11_表格與圖表處理(自動繪製圖表)
單元12_圖案處理(快速匯入圖片到EXCEL)

有講義與範例和完成的畫面公式與程式碼，
只要按照每周的順序學習，學會EXCEL VBA自動化絕非難事，
優點：
1.可非線性學習：可按照自己最不熟的部分多次學習。
2.可反覆學習：有疑問可以多次聽講，保證學的會。
3.可攜帶學習：只要有瀏覽器就可以播放SWF檔，MAC電腦也沒問題。

上課參考用書：
看！就是比你早下班－50個ExcelVBA高手問題解決法
作者：楊玉文出版社：松崗
Excel VBA一點都不難：一鍵搞定所有報表
作者：?Excel Home
出版社：博碩

課程理念:
1.以循序漸進的方式, 透過詳細的說明和實用的Excel VBA範例, 逐步了解整個 VBA 的架構與輪廓,進而學習 VBA 變數、函式及邏輯的觀念, 即使沒有任何程式設計基礎, 也能自己親手撰寫 VBA 程序來提昇工作效率, 晉身職場 Excel 高手！ 2.進而解說EXCEL與資料庫的結合，將EXCEL當成資料庫來使用，結合函數、VBA等更深入的功能，讓資料處理和分析的應用更上層樓。 3.將結合GOOGLE雲端試算表，教您如何將EXCEL函數雲端化與網路化。

更多EXCEL VBA連結：
01_EXCEL函數與VBA http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384521
02_EXCEL VBA自動化教學 http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384524

吳老師 2018/10/8

EXCEL,VBA,函數東吳進修推廣部,EXCEL,VBA,函數,程式設計,線上教學,excel,vba,教學,excel,vba指令教學,vba範例教學excel,,excel,vba教學視頻,excel函數教學,excel函數說明,excel函數應用

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吳老師AUTOCAD教學超完整懶人包先祝大家新春如意，並分享教學超完整懶人包如下， EXCEL函數與VBAhttp://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384521 EXCEL VBA自動化教學http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384524 AUTOCAD 2D教學http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384506 AUTOCAD 3D教學http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384509 JAVA開發教學http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384503 Android教學http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384512 Android證照教學http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384944 PhoneGap APPhttp://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384515 YOUTUBE雲端應用http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384527 Android與iOS應用http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384548 給想學習EXCEL VBA，提高工作效率實體開課訊息 http://www.ext.scu.edu.tw/class_0a.aspx?ClassID=1946&ClassTypeID=3&SubClassID=31 東吳大學進修推廣部： EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階) EXCEL VBA 辦公室自動化(進階) 若上課時間無法配合，可以參考完整上課錄影函授DVD http://terry55wu.blogspot.tw/p/dvd.html

r資料處理在吳老師教學部落格 Youtube 的最佳貼文

By 吳老師教學部落格

2019-11-25 14:30:14 有 188 人看過有 3 人喜歡

EXCEL VBA與資料庫(進階107)第8單元快速分割為工作簿&合併為一個檔&轉換格式為CSV格式&PDF檔&Outlook郵寄並附加檔案&外部匯入郵局文字檔&大量圖檔與超連結到EXCEL

上課內容：
01_如何將EXCEL工作表快速分割為工作簿
02_快速合併EXCEL多個檔為一個檔
03_EXCEL轉換格式為CSV格式
04_用EXCEL VBA快速將大量的EXCEL檔轉為PDF檔
05_VBA呼叫Outlook郵寄並附加檔案
06_從外部匯入郵局文字檔整合到單一工作表
07_快速匯入文字檔到EXCEL的多張工作表
08_VBA快速匯入大量圖檔與超連結到EXCEL

完整影音
http://goo.gl/aQTMFS

教學論壇：
https://groups.google.com/forum/#!forum/scu_excel_vba2_107

與前幾期的課程雖然用的是相同的範例，但最大的不同在：
1.除了解說建函數公式，並將之轉成自訂函數，把複雜的公式變簡單。
2.如何將複雜的公式變成簡單的按鈕，按下按鈕就自動完成工作。

內容主要分成：
單元01_資料拆解相關(VBA基礎)
單元02_表單設計
單元03_輸入自動化與表單與資料庫
單元04_工作表合併
單元05_資料查詢(篩選與分割工作表)
單元06_批次查詢
單元07_從雲端硬碟下載資料
單元08_下載網路資料
單元09_工作表相關
單元10_活頁簿與檔案處理(工作表分割與合併活頁簿)
單元11_表格與圖表處理(自動繪製圖表)
單元12_圖案處理(快速匯入圖片到EXCEL)

有講義與範例和完成的畫面公式與程式碼，
只要按照每周的順序學習，學會EXCEL VBA自動化絕非難事，
優點：
1.可非線性學習：可按照自己最不熟的部分多次學習。
2.可反覆學習：有疑問可以多次聽講，保證學的會。
3.可攜帶學習：只要有瀏覽器就可以播放SWF檔，MAC電腦也沒問題。

上課參考用書：
看！就是比你早下班－50個ExcelVBA高手問題解決法
作者：楊玉文出版社：松崗
Excel VBA一點都不難：一鍵搞定所有報表
作者：?Excel Home
出版社：博碩

課程理念:
1.以循序漸進的方式, 透過詳細的說明和實用的Excel VBA範例, 逐步了解整個 VBA 的架構與輪廓,進而學習 VBA 變數、函式及邏輯的觀念, 即使沒有任何程式設計基礎, 也能自己親手撰寫 VBA 程序來提昇工作效率, 晉身職場 Excel 高手！ 2.進而解說EXCEL與資料庫的結合，將EXCEL當成資料庫來使用，結合函數、VBA等更深入的功能，讓資料處理和分析的應用更上層樓。 3.將結合GOOGLE雲端試算表，教您如何將EXCEL函數雲端化與網路化。

更多EXCEL VBA連結：
01_EXCEL函數與VBA http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384521
02_EXCEL VBA自動化教學 http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384524

吳老師 2018/11/22

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社群媒體上有些相關的討論：

r資料處理在 [程式] R資料處理(個數計算) - 看板Statistics - 批踢踢實業坊的推薦與評價

作者pugwawa (巴哥哇哇！)

看板Statistics

標題[程式] R資料處理(個數計算)

時間Sun Mar 17 18:38:24 2013

[軟體程式類別]:
R

[程式問題]:
資料處理

[軟體熟悉度]:
新手(不到1個月)

[問題敘述]:
我有一份資料將受試者分成不同類型a,b,c,d(在同一column中)
想要用知道a類型的受試者共有幾人

[程式範例]:
> length(dta$type,select=a)
錯誤: 找不到物件 'a'

> length(dta$type=="a")
給我的資料卻是總人數
-----------------------------------------------------------------------------
我想這是個初階的問題但是我怎麼試就是過不去呢
還請各位幫忙
謝謝

--

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.123.214.184

→ gsuper:table(dta$type) 03/17 19:21

→ MIZUYAMA:length(which(data=="a")) 03/17 20:39

推 TOOYA:which(data=="a")只會判斷第一個沒用 03/18 23:55

→ lin15:用sum不要用length 另外which會每個a都給吧? 03/19 00:21

→ hyekyo0608:summary(as.factor(dta$type)) 03/20 00:17

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#49. R學習筆記：資料清理Cleaning Data (2)

R 資料變項基本型態如同上一篇提到的，我們常用class()來檢視欄位的資料型態，下列是R的幾種 ... 如何處理文字變相的縮寫，例如KH取代為Kaohsiung?

#50. 工研院進修專區－R語言營運煉金術玩轉大數據 - 奇摩股市

課程內容包括大數據營運煉金術，解說資料物件運用、匯入與匯出、SQL/NoSQL整合運用、大型與大量資料處理技術及R語言煉金技能，傳授資料處理技能、尋找 ...

#51. R 語言學習筆記(五) : 資料框 - 小狐狸事務所

資料框(data.frame) 是R 語言用來處理表格資料(tabular data) 的資料型別, 也是其資料物件中最常用的一種, 它相當於EXCEL 中的試算表(sheet), ...

#52. 助理救星－穿梭於SPSS和R之間 - SRDA's blog

過去筆者擔任研究助理期間，大多時間處理sav或是dta檔，但分析資料或製圖又得仰賴R的套件，陷入常常需要花費時間上網搜尋相關套件來讀取資料，資料讀 ...

#53. R的package安裝及基本操作

做許多常用的處理，可以方便的用簡單的指令快速處理. 3. RMySQL:連接MySQL資料庫，可直接在R及資料庫間作. 存取動作(另外需要CRAN的DBI package) ...

#54. 文字探勘到巨量資料分析〔第三版〕 - momo購物網

13.2 R+Hadoop 第14 章：SparkR 巨量資料分析 14.1 Dplyr 資料處理套件 14.2 SparkR 資料處理 14.3 SparkR 與SQL Server 14.4 SparkR 與Cassandra

#55. 精通大數據！R 語言資料分析與應用第二版 - 旗標

R 語言是公認處理大數據的最佳利器, 不只免費、語法簡單、直覺, 還具備數千個功能強大的延伸套件, 更讓R 語言深入各種不同的應用領域。本書由國際知名的資料分析專家執筆, ...

#56. R Lesson: 一般資料匯入R必殺技：read.csv()

想用R處理資料的時候，第一個問題都是：如何把手上的資料弄進R裡? 這邊只先介紹表格形式的資料，像Excel表那樣的排列(其實一般接觸到的都是這種格式。)

#57. 使用R軟體進行大數據分析(R語言) - 國立臺北科技大學進修部 ...

資料處理與篩選. R繪圖與版面配置. R進階繪圖功能. 敘述統計和常態檢定. 統計推論與t、卡方等檢定. 迴歸分析與邏吉斯迴歸. 變異數分析和決策樹. 資料探勘概論.

#58. 參加R 語言暨開發平台技術研討會及工作坊 - 公務出國報告資訊網

與本次研討會及工作坊，實作學習地理資訊處理及視覺化技巧，吸收最新R 語言. 技術資訊，觀摩及交流不同領域之應用經驗，除精進個人資料加值分析能力， ...

#59. 中國醫藥大學免費開放「R資料處理暨導引系統」

一、統計軟體係各學科研究之基礎必備工具，本校為落實教學卓越計畫之目標，於過去兩 · 二、目前「R資料處理暨導引系統」功能涵蓋11種資料處理模組、29種統計方法導引、29

#60. R Commander之資料處理能耐的報告主題

組別座號紅白方報告人報告主題一報告主題二報告時間 1 01 紅方羅文奇新資料集載入資料集 2011年9月29日 1 02 紅方蘇信維合併資料集匯入文字檔,剪貼簿或URL檔 2011年9月29日 2 03 紅方周鈺茹匯入SPSS資料集匯入Minitab資料集 2011年9月29日

#61. IBM SPSS Modeler R 節點- 概觀

為了補充IBM® SPSS® Modeler 及其資料採礦能力，新增「延伸」節點使專家使用者能夠輸入自己的R Script 或Python for Spark Script 來執行資料處理、建模建置和模型評分 ...

#62. R 開發人員' 指南-r 程式設計- Azure Architecture Center

由於要處理的資料數量不斷增加，許多資料科學家想盡辦法來利用雲端運算的能力以便完成其分析工作。本文概述各種方式，讓資料科學家能夠在Azure 中使用其 ...

#63. 【交易資料前處理in R】【Pre-Process ... - R語言- 實務應用分享

【交易資料前處理in R】【Pre-Process for Transaction Dataset in R】(1). 今天要講的內容是關於時間序列資料的前處理。一般在做資料分析的過程中， ...

#64. 第4 章: 常用的R 內建函式4

R 向量的算數操作, 有許多時候透過“函式” (function). ... R 內有許多函數可以處理文字型態的資料物件(Character Data), 常用之文字函式有paste(),.

#65. R資料匯入與匯出 - RWEPA

Excel檔案是常用辦公室資料檔案格式，除了以Microsoft Office Excel軟體進行操作，另外可使用readxl套件匯入Excel檔案並進行資料操作處理。範例2：匯入 ...

#66. 輕鬆學習R語言(第三版)-從基礎到應用，掌握資料科學的關鍵能力

*本書適合從未接觸過R語言、想學習R語言的資料處理與探索性分析的初學者，以及使用過R語言但只是快速應用套件而無法自己撰寫程式解題的初階使用者。回頁 ...

#67. 如何在R 中高效快捷地處理大量數據？ - GetIt01

請用資料庫儲存和整理大量數據，分析可以R。要用正確的工具處理對應的問題。sqlite mysql 什麼的都可以。python 到這個數量級也上資料庫了。要不自己蠻幹 ...

#68. 文字探勘到巨量資料分析, 3/e - R 語言

書名：R語言資料分析：從機器學習、資料探勘、文字探勘到巨量資料分析, 3/e，ISBN：9864343661， ... Deep Learning 2｜用Python 進行自然語言處理的基礎理論實作 ...

#69. R 軟體統計分析應用(一) - 大數據分析與R軟體基本操作

資料處理領域涵蓋的技術-Data Science. 機器學習(依賴電腦). 最佳化技術. 程式設計. 演算法(依賴人腦). 資料結構. 視覺化. 圖表工具. 專業領域. 背景知識. 巨量資料.

#70. CGMH_R/01BasicRandDataImport.md at master - GitHub

R 語言基礎+資料載入與前處理. author: 長庚資管曾意儒Yi-Ju Tseng autosize: true font-family: 'Microsoft JhengHei' navigation: slide ...

#71. 利用R語言處理資料庫中的數據 - 每日頭條

R 中的dplyr包是我最喜歡的包之一（譯者註：也是我的最愛），可以用來處理存儲在內存和資料庫中的數據。本文我會分享自己使用dplyr包來處理數據的經驗 ...

#72. R 自學指引資料處理命令簡介與操作 - Router.HK Pilot

資料處理與相關作業. 這類作業通常會使用到R 內建的算術、邏輯運算子和數值、字串、統計等命令。除此之外，也可能需要使用控制結構 ...

#73. 用lubridate 處理時間序列(time series)中的日期

這學期讓學生作期末專題時，有幾位學生想處理的資料是內含日期的時間序列(time series)。因為日期讀入R 以後會儲存成字串(如果有記得stringsAsFactor = FALSE)， ...

#74. R 資料處理

龍崗山上的倉鼠R 快速處理data Frame 資料By With ... 資料處理實用的10個小技巧Data Processing Basics Faq R 語言. 博客來精通大數據R 語言資料分析 ...

#75. R 語言– 資料處理技巧– 腳踏地眼望天

R 語言– 資料處理技巧. 資料的前置處理一直是分析資料最花時間的工作之一，在職場上很多資深工程師避之唯恐不及，或是凹別人處理，但這種基礎工作還是 ...

#76. R 讀取與載入資料 - 龍崗山上的倉鼠

CSV; EXCEL; 資料庫讀取; 統計軟體資料; R二進位檔; R內建資料集 ... 去爬蟲再丟給R 作圖這樣，當然你也可將DB 資料處理成CSV再丟給R，反正一切自由你 ...

#77. R数据处理|data.table篇（一） - 知乎专栏

概述data.table包是一个超高性能处理包，在数据处理上代码异常简洁，速度非常快。由于data.table的语法主要基于[]，有些用法和基础函数会不一致，所以没有放在前面两 ...

#78. 統計與資料科學- R語言和文字探勘- 洞悉巨量文字的商業價值

#79. 就是要學R #9：資料前處理篇（dplyr、tidyr）

1.dplyr用來處理資料框架的套件。 install.packinstall.packages('dplyr') library(dplyr) install.packages('nycflights13') #作者在這一章是 ...

#80. R語言中的資料處理包dplyr、tidyr筆記 - 趣讀

r 語言中的資料處理包dplyrtidyr筆記dplyr包是hadley wickham的新作，主要用于資料清洗和整理，該包專注dataframe資料格式，從而大幅提高了資料處理 ...

#81. R學習筆記_資料處理(存取DataFrame)

R 學習筆記_資料處理(存取DataFrame). 新增欄位(Add Column) prodinfor #檢視新增前的DataFrame prodinfor$count <- c(2,7,3,10,33) #新增count 欄 ...

#82. [R] 使用data.table使處理資料變更快速（以unique為例）

[R] 使用data.table使處理資料變更快速（以unique為例）. 有些時候在處理很大的data frame時會相當緩慢，套件data.table 在這時就會相當有用，

#83. r 資料型態

R 語言基本資料型別就像其他程式語言中的變數(object)有著型別(Data Type)，在R語言中， ... RPubs; Chapter 10 文字與字串資料處理; 資料型態; R語言練習; 資料型態 ...

#84. R語言和商業分析-洞悉商業世界中的資料科學 - Hahow

R 語言商業分析課程，帶你暸解業界中的資料科學。從R 語言與tidy 架構進行資料整合與視覺化開始， ... 單元3 - Ch 7.3 - 主成份分析- 資料前處理.

#85. 《巨量資料技術與應用》實務操作講義- R視覺化簡易操作

此外，有一篇文章「如何做到Kaggle排名前2%」，就是使用上述的鐵達尼號資料，利用R語言透過一連串資料分析、視覺化分析與資料處理，在Kaggle的Titanic倖存預測這一個分 ...

#86. R-STUDIO 資料復原軟體

可用於Windows、Mac 和Linux 作業系統的專業資料復原軟體。免費展示和復原資料預覽。在網路和網際網路上重建損壞的RAID 及復原。

#87. R數據處理基礎篇(一) - 人人焦點

在使用R做數據分析的一個完整的過程包括數據的獲取，數據的前期處理， ... 數據集（DataSet）數據集，又稱爲資料集、數據集合或資料集合，是一種由 ...

#88. 介紹如何使用R完成資料讀取、處理、分析與呈現，以及大數據 ...

資料清洗與處理; 探索式資料分析; 資料視覺化; 資料探勘; R與Hadoop Ecosystems介接方法. 資料探勘章節尚未完成，PDF版本與epub版本格式微調中 ...

#89. 監理服務網-首頁

交通罰鍰（含強制險）查詢及繳納線上申辦資料查詢線上繳費. 查詢及繳納罰鍰與相關規定. 駕駛人違規記點線上繳費運輸業者.

#90. 後備軍人網路服務臺 - 後備指揮部

關於您的個人資料及年度召集資訊以及其他特定資料，將依本服務「隱私權保護政策」 ... 本隱私權保護政策適用於您在使用本服務過程中，涉及個人資料蒐集、處理、利用與 ...

#91. 衛生福利部中央健康保險署

健保資料站 · 政府資訊公開 · 組織與職掌 · 法律、中央法規標準法所定之命令 · 依個人資料保護法第17條規定公開事項 · 請願之處理結果及訴願之決定 · 國家賠償事件統計 ...

#92. iPhone - Apple (台灣)

探索iPhone，全世界最強大的個人裝置。查看iPhone 13 Pro，iPhone 13 Pro Max，iPhone 13，iPhone 13 mini 與iPhone SE。

#93. e-Bill全國繳費網

#94. 勞動部勞工保險局全球資訊網

最新消息澄清專區招標資訊統計資料. 最新消息. 2022-01-18 頭條為保障因疫情無法歸國致出境滿2年戶籍遭遷出民眾國民年金保險權益之彈性措施 · 2022-01-18 頭條自111 ...

#95. 【R语言第一季01】rmd ，tidyverse包，数据清洗与整理等

#96. 郵件查詢

感謝您的蒞臨，智能客服、若您對郵件處理資訊有疑問，請至意見箱或洽顧客服務專線：0800-700-365，手機請改撥付費電話：（04）2354-2030 若查詢網頁出現錯誤訊息或 ...

#97. 臺中市政府全球資訊網

資料開放平臺(OpenData) · 公聽會 · 性別平等專區 · 政府公開資訊 · 青年事務諮詢委員會 · 市府及圖書館電子書. 機關訊息. 2022-02-10. 非都市土地共有幾個使用分區.

#98. 綠界科技ECPAY

交易簡單快速，且付款時不會取得您的實際卡片資料，不必擔心個人資訊外洩。服務介紹立即申請 ... 進線案件處理時間. 5. 分. 18. 秒. 系統更新時間：2022/02/07 11:46.

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