已支援Mac、Windows和Linux!綜合所得稅網路申報教學
已支援Mac、Windows和Linux!綜合所得稅網路申報教學

五月報稅進入倒數計時,今年適用新上路的「所得稅制優化」方案,調高四大扣除額的額度,最高級距稅率也從原本的百分之四十五調降到百分之四十,報稅應該特別有感。當然我的專長不是稅制相關議題,而是教大家如何使用電腦和網路報稅,一直以來報稅時都習慣使用財政部報稅軟體,不過只支援Windows,對於日益增加的Mac和Linux使用者來說其實相當不便,去年推出全新的線上版報稅系統,讓Mac、Linux免安裝軟體就能線上報稅,而且不用再額外下載軟體。

去年財政部限制Windows使用者仍必須下載一般報稅軟體報稅,今年開始放寬條件,無論你是Windows、Mac或Linux用戶都能使用「綜合所得稅電子結算申報繳稅系統」線上版進行報稅,支援瀏覽器包括Google Chrome、Firefox、Safari、IE、Edge,只要打開瀏覽器就能線上操作。

如果你是使用七吋以上的iOS、Android平板電腦,亦可透過內建瀏覽器申報,這也代表手機無法支援,建議使用電腦報稅比較不會發生問題。

2019年「綜合所得稅申報系統」線上版提供四種身分驗證方式:健保卡 + 註冊密碼、自然人憑證、電子憑證和戶口名簿戶號 + 查詢碼,除非你平常有在使用自然人憑證或是電子憑證,不然使用健保卡或戶口名簿戶號驗證方式應該是最簡單的。其中有兩種必須搭配讀卡機才能驗證(申請戶口名簿查詢碼時也要存取卡片驗證),電子憑證則要到銀行、證券商、保險公司或金控公司申辦。

接下來再來示範一次如何以瀏覽器線上報稅,整體操作過程非常簡單,在開始前必須先準備驗證相關工作,如果使用健保卡或自然人憑證卡必須有讀卡機,若要取得戶口名簿查詢碼依然得進行身分驗證,電子憑證用戶請先確認憑證檔案及密碼。

網站:綜合所得稅電子結算申報繳稅系統

使用教學

STEP 1

開啟今年的綜合所得稅申報系統,可以看到四種不同顏色的身分驗證方式,底下會顯示需要準備的工具,四種驗證方式都能下載所得資料。

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圖/ 免費資源網路社群

今年開始以Windows開啟線上報稅系統,在系統環境檢查部分不會出現錯誤,也就是今年起Windows使用者也可透過線上綜合所得稅申報系統報稅,不用下載報稅軟體。

螢幕快照 2019-05-02 下午5.18.01.png
圖/ 免費資源網路社群

STEP 2

我習慣使用「健保卡 + 註冊密碼」驗證方式,畢竟健保卡的使用頻率較高,通常也都放在皮夾,自然人憑證因為使用頻率較低,也已經忘記一開始設定的密碼。在驗證前一樣會偵測使用者的系統環境,通常會在「註冊密碼元件」部分顯示「未安裝健保卡元件」提示訊息,請先點選後方「下載、安裝健保卡元件」繼續。

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圖/ 免費資源網路社群

在下載健保卡元件的頁面,選擇要下載的安裝檔版本,目前提供Windows、macOS、Linux(Ubuntu)和 Linux(Fedora)四種,如果想要把Mac元件移除還可以下載元件移除安裝檔。

STEP 3

安裝後返回線上報稅系統,點選「重新檢測」應該就能順利通過,接著再按下「前往身分驗證頁面」前往下一步。

螢幕快照 2019-05-02 下午5.18.21.png
圖/ 免費資源網路社群

STEP 4

我前面選擇的是以「健保卡 + 註冊密碼」驗證身分方式,在這裡要填入身分證字號和註冊密碼,如果從沒有註冊過健保卡密碼,點選下方「如何取得註冊密碼?」就能連結到中央健保署申請、設定,記得密碼不要輸入錯誤三次,否則可能會有一段暫時鎖卡時間,忘記密碼可以點選下方鏈結回到健保卡網路服務註冊重設密碼。

螢幕快照 2019-05-02 下午5.18.34.png
圖/ 免費資源網路社群

STEP 5

通過身分驗證後就會看到線上報稅系統,可以執行包括:

  • 下載本年度所得、扣除額、稅藉資料。
  • 匯入所得及扣除額資料(*.DAT)。
  • 讀取儲存的申報資料(*.nth)。
  • 自行輸入報稅資料。
螢幕快照 2019-05-02 下午5.18.53.png
圖/ 免費資源網路社群

從五月一號凌晨開始才能開始上傳報稅資料,在此之前可先透過系統查詢。

本文授權轉載自:免費資源網路社群

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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