創新工場和BCG咨詢合作的「+AI改造者」系列: 看看多面手鎂伽如何由點到面,用機器人和自動化賦能生命科學、製造和零售業。
改造者系列:將核酸檢測提效40倍的自動化變革推手 -- 本文来自BCG微信公眾號,經授權轉載。
近期,創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫,推出「AI融合產業:『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智能在大陸有著明確的落地應用場景,大量的AI企業活躍於這些垂直場景中,我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
作為擅於趨勢前瞻的TechVC,創新工場長期看好AI領域,深入佈局,至今已經投出了7隻AI獨角獸。在系列研究中,我們采訪了數家創新系AI企業,通過這些「改造者」的視角,探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
創新工場投資的鎂伽是大陸領先的高科技公司,成立於2016年,專注于機器人和人工智能技術的研發並將其深度融合于行業應用,提供從終端到雲端的產品與服務,賦能生命科學、先進製造等領域的智能變革,同步探索在智能零售等場景的創新應用。疫情期間,鎂伽為核酸檢測的應用需求提供了一系列高通量病毒核酸檢測解決方案,全程無人工參與,「樣品進、結果出」的全自動化,最大化保證結果的準確,效率相比人工提升40倍以上,最大可能降低了人工實驗過程中的感染風險。
2021年,鎂伽正式宣佈其自主研發的中國首家通用型智能自動化生物實驗室——鎂伽鯤鵬實驗室一期在北京正式落成,同時也在上海、蘇州開始佈局滿足不同功能的自動化生物實驗室,預計於2022年陸續投入使用。鯤鵬實驗室將專注于細胞基因編輯、高通量藥物篩選、合成生物學等領域的研究,致力於打造次世代的生命科學基礎設施,提高生命科學研發和生產效率,賦能行業融合創新,引領即將到來的生物學革命。
在采訪中,鎂伽認為AI應用企業要從垂直行業的實際問題出發,通過儲備和培養大量複合型人才,做到「比客戶更懂業務」。以下:
■系列導讀
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出,圍繞「AI融合產業:『改造者』1如何促進AI普惠」的課題,我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴,以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
在上篇中,我們接觸了提供端到端AI醫藥平臺的英矽智能,在今天的文章中,我們將進一步瞭解在生命科學、先進製造與智能零售等創新領域提供智能自動化技術與產品的高科技公司,即「改造者」——鎂伽科技。
1 「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸,充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。
鎂伽是中國大陸領先的高科技公司,憑藉卓越的智能自動化技術與產品,實現行業創新突破和深度融合,致力於構建智能社會,賦能生命科學、先進製造等領域的智能變革,同步探索在智能零售等場景的創新應用。
■對談實錄
Q1:鎂伽為生命科學、零售和製造業提供AI解決方案,三個行業跨度很大,鎂伽如何進行賽道選擇?在發展過程中如何增進行業理解?
鎂伽:鎂伽是以機器人和自動化技術起家的,但在服務客戶的過程中,我們發現客戶需要的不只是機器人本體或自動化設備,還要結合行業需求痛點的解決方案。生命科學和線下零售都是市場容量很大、增速很快的行業,但自動化和智能化的滲透程度還很低,急切地需要提升生產力,因此我們選擇進入這些賽道。
這三個賽道看似跨度很大,但其實底層技術是相通的。比如人工智能技術可以用於晶圓的缺陷檢測,也可以用在藥物篩選實驗中的細胞培養和克隆挑選。鎂伽開發了許多通用的基礎底層技術作為支撐,比如IntellVega通用視覺平臺已經應用於工業領域線上視覺檢測以及生命科學領域的藥物篩選,鎂伽還有一個技術中台MegaCloud,集合了跨行業的後臺數據,能夠支援鎂伽在不同領域的各項業務。
當然,對於一線業務來說,使用人工智能或者自動化的形態是完全不同的。鎂伽通過儲備和培養大量複合型人才做到「比客戶更懂他的業務」,以體現鎂伽的專業性和技術領先性。以生命科學領域為例,鎂伽不只有人工智能算法科學家,還有包括幹細胞、類器官、合成生物學、免疫學、病毒學等方向的科學家,既有來自CRO、IVD和藥企的專業人才,也有懂市場營銷的專家。由於團隊的多樣性和複合性,鎂伽內部也建立了充分的互相培訓機制,加強團隊之間的磨合與學習。
同時,現代生物學現在已經成了大數據科學,人工智能的應用是大勢所趨。鎂伽在助力生命科學領域轉型的過程,通過智能自動化技術,説明客戶把非常複雜的生物學實驗標準化、自動化和數字化。鎂伽在兩個方面説明生命科學的客戶,一是用行業領先的高效自動化系統説明客戶快速產生海量的多維度實驗數據;二是用鎂伽人工智能平臺説明客戶對生物數據進行模型構建和關聯性分析,進而指導實驗的持續優化。
另外,鎂伽也是少有的在生命科學領域搭建了完整的生物學自動化實驗室的企業,能夠融合我們自己的自動化和人工智能技術。客戶親眼看到我們的實驗室之後都會很受震撼,認識到我們做的事情非常前沿,他們也很想加入。這就使得鎂伽和其他生命科學領域的硬件設備廠家區分開來。
鎂伽甚至發現,從過去幾年到如今,有不少AI技術公司找到我們,希望借鑒我們的垂直行業經驗。這些團隊往往有很強的AI算法能力,但是缺乏數據、缺乏應用數據的方式。以藥物篩選為例,鎂伽可以做到在實驗室設計方案之初就考慮到收集哪些關鍵數據並使其很好地滿足機器學習算法的要求,從而在實驗過程中自動採集證據以證明細胞安全且來源單一,滿足監管的要求。這是鎂伽相比於其他AI公司的獨到優勢。
在開發解決方案的過程中,鎂伽一直堅持從業務問題出發,首先找到高價值的應用點,再把點串成線,由線鋪到面。
Q2:就鎂伽的觀察而言,傳統企業應用AI有哪些共性問題?鎂伽是如何解決的?
鎂伽:傳統企業首先對AI技術能夠解決什麼問題比較模糊,也不太能理解AI是如何解決問題的。例如對AI如何能替代人工檢查、或者提升產品良率都不理解,因此很難提煉他們對AI的需求。鎂伽需要引導傳統企業的決策者來梳理業務流程,明確行業的特定痛點,從而制定解決方案,並計算和衡量自動化和AI能夠為企業帶來的經濟價值。
同時,傳統企業往往也缺乏高質量的數據,或者有數據但並未標記、數據不標準,無法有效地投入AI應用。傳統企業還缺乏AI人才,自動駕駛和視頻監控行業的人才和技術可能相對更多,但在傳統製造、生物醫藥這些行業,AI人才和技術是較為欠缺的。鎂伽建立了高效的數據獲取、自動化模型訓練和高精度上線部署的AI閉環,軟硬件團隊和測試團隊也做了充分的磨合,可以極大地提升傳統企業研發應用AI的效率。否則,從模型搭建、數據清洗到模型訓練、結果分析部署等等諸多環節,對傳統企業而言都是費時費力甚至難以為繼的。
鎂伽還會幫傳統企業搭建懂AI的團隊和建立完整的數據體系,包括説明傳統企業的團隊理解如何提煉數據、要采集並標注什麼數據等等。幫助傳統企業建立一支懂得AI應用的團隊有利於傳統企業的持續AI賦能。鎂伽內部建立了一個共有技術平臺,以機器人控制、2D和3D視覺、深度學習為核心的IntellVega平臺,及為用戶提供物聯網、SaaS線上集群服務和大數據分析等核心的 MegaCloud平臺,通過專業的開發團隊為客戶提供高效、智能化的整體解決方案,而傳統企業只需要提煉他們自身對產品工藝、質量的要求就可以了。
■要點回顧
1、「改造者」需要從垂直行業的業務問題出發,打造複合型團隊(既懂AI又懂垂直行業的專業人才),並加強團隊融合,實現「比客戶更懂業務」。
2、一流的「改造者」不只是提供產品和解決方案而已,還應當幫助傳統企業驅動變革管理,幫助識別和定義問題和需求,驅動認知轉變並提高員工技能,從而使AI應用在長期可持續。
■本期內容來自BCG對話鎂伽首席科學家王承志博士、首席技術官丁新宇先生、研發副總裁段金瑞博士、人工智能算法科學家蒯多傑博士和孫新先生。
同時也有14部Youtube影片,追蹤數超過7,990的網紅大天使TV,也在其Youtube影片中提到,【美國稅務】Youtube 要跟創作者課稅!要求更新稅務資訊 W-8 表格是做什麼用的?要如何填寫?有投資美股經驗的與您分享W-8表格重要性|事關重大 已開啟營利的頻道請注意 Youtube 寄信通知所有創作者必須在2021/05/31之前,在Google AdSense™帳戶提交稅務資訊,否則將...
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聽說你最近在刷題- 軟體工程師的面試一定會遇到的資料結構及演算法關卡 (& 分享 LeetCode 折扣)& LeetCode Premium 抽獎啦(2021- 9 月更新)
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2021年 9 月更新:
從 8 月開始,收到許多剛到美國唸書的讀者來信請求幫忙內推 2022 年暑假的實習工作,如果你還不知道的話, 請查看我另外一篇文章來了解內推網路:最有效得到面試的方式- 內部推薦: 尋找內推資源 & 歹晚郎互助網絡 (2021 年 8 月更新)。軟體工程師的面試關卡很多都是資料結構及演算法, 所以大家在準備實習也都不免俗的要刷題一下。 我許久沒有看 LeetCode, 發現現在 LeetCode 的功能越來越多, 還有像是學習資源文章及 study plan 的功能,把大家要準備面試的各種需求都越來越在他們網站上一站搞定。 今天除了再次分享去年寫的文章(還有折扣碼), 還要大大感謝 LeetCode 願意提供 3 個 7 天 Premium 會員試用來給予讀者, 讓大家面試前可以使用如公司 tag 的功能來做複習。 此外感謝大家一直以來的支持, 我也自掏腰包提供購買 3 個 1 個月的 Premium 會員試用來加碼, 再請大家做以下動作參加抽獎歐!
✅ 按讚並留言你希望用 LeetCode 達到什麼目標 (轉職、實習面試、換工作,可以寫一寫細節像是目標公司、職位等), 或是你過去使用 LeetCode 的心得、或者是自己未來職業目標等等, 也可以是找朋友來一起練習。
✅ 公開分享此篇文章的話多一次被抽中的機會
獎項: 共 6 個名額,3 個 7 天 Premium 試用會隨機抽出, 3 個 1 個月的 Premium 試用則用留言內容來挑選, 希望抽出給很需要、或是很有創意的留言, 哈!
活動期間到加州時間下週四 9/9 晚上 9 點截止。會直接於文中留言通知中獎,祝大家學習愉快、找實習、換工作都順利!
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2020 年 12 月原文:
歐, 要澄清一下我現在沒有在刷題 (我這樣講絕對不是怕很多同事會看到我的文章 XD), 說實在的, 我覺得大家好像太過度強調 “刷”題的刷, 好像刷油漆似的要來回刷很多遍。 我過往看過許多刷幾百題、每題做 2、3、4 次以上的人分享他們的經驗, 我很佩服他們投入的時間及毅力, 但我自知做不到, 有小孩後更是難以做到刷一遍。 我自己找軟體工程師的工作的經驗, 2015 年上完 Coding Bootcamp 到找到工作, 大概做了 60 題左右的 LeetCode 問題, 2016 年底找工作比較認真, 大概完成了 100 題左右。 今天這篇文章想要分享一下我的演算法準備方式, 如果你想要找如何刷題的方式,或是覺得無法刷幾百題很多遍的人, 歡迎往下閱讀。
2015 年上完 Coding Bootcamp 後, 我陸續有一些電話面試, 每天可能會有 1~3 個電話面試, 所以在準備面試上, 要研究公司, 並且依照職缺來做面試的複習, 因為我是面試前端相關的職缺, 所以也有一部分的精力在前端的資料複習。 關於資料結構及演算法 (Data Structures & Algorithms) 的練習,我大概維持一天練習 1-2 題的步調。 2016 年底的面試, 因為還要上班, 所以基本上只有晚上有時間, 可能一天只能練習 1 題, 假日有比較多時間才可以多做幾題。
看到問題的時候, 我會先確保我了解題目的意思, 真正在面試的時候, 通常第一步也是和面試官確認我們自我的理解和面試官要問的是否一致, 不要花了時間才發現一開始的理解及假設是錯誤的。 我通常會立刻寫下題目給予的 input 有什麼、格式是什麼, desired output 又是什麼。
確認好 input & output 後, 我會思考題目可以用什麼類型的資料結構或是演算法來解。 通常在面試的時候, 我會和面試官說明我可能會先就一個大概可行的方式來做解答, 如果他/她覺得沒有什麼問題的話, 我再做後續的優化。 在我開始有一些思路後, 我會先寫下 pseudo code, 就是先用英文來說明我的解法會是怎麼樣。 每個步驟和面試官確認都沒有問題後, 我才會正式寫 code 。
當然有些時候不論怎麼想都寫不出來, 如果是自己練習的時候,我大概在 15 分鐘後會開始看一些討論, 嘗試學習別人的思路, 但如果再花 10 分鐘還是解不出來的話, 才會參考別人的解法。 我看完別人的答案後, 還是會用自己的 code 再實現一次。 如果面試中卡住的話, 則是要儘快和面試官討論, 我會把我的理解, 可能的解法方式和面試官說, 同時也說明我的情況可能哪裏不是很確定, 讓面試官在適當的時候可以給予我提示。 一般來說, 公司都是希望有順利的面試經驗, 面試官也都願意在溝通正常下給予協助。
自己練習寫完之後, 我會再寫出解法的空間及時間複雜度 (Space & Time Complexity) , 通常面試也會詢問這個部分, 所以自己每個練習也要歸納一下。 如果我發現我的解法時間可能不是太好, 我會再嘗試看不同人的討論, 研究更優化的解法, 並再自己寫出不一樣的解法。 有些比較棘手的問題我可能會寫 2、3 個解法比較彼此的優缺點。
在之前準備面試的時候, 我有準備一本筆記本, 每次寫完問題之後, 我會用筆寫下我在哪一天寫了哪一個問題, 並且用很精簡的方式總結問題及解法。 隔天要做下一題之前, 我會先看一下前一天的問題, 嘗試回想我是否可以再次在頭腦中想出大致的解法。 如果還是不行的話, 再看我自己的總結並做上記號, 隔天會再做一次同樣的步驟,直到我可以順利複習出解題的邏輯思路。
如果有和公司面試, 不論是電話還是 onsite, 面試完後我會再檢查我遇到的題目是否和我過去做過的題目類似, 如果有的話, 是否我的思路在面試中是清晰及正確的, 如果沒有的話, 我是否有利用對的觀念來解答。 面試結束後, 會花時間在盤點及複習, 從面試中的題目和過往的練習做統整。
你可以看到我的練習方式不是很強調快, 因為我希望我做完問題可以有很深的理解, 所以花很多時間在做整理、複習確認, 即使當下沒有那麼理解, 隔天回想又想不出的話, 我會再複習一次, 再隔一天做新題前也會再確認。 複習及思考的次數多了,真正把題目所想要考的觀念融會貫通, 畢竟面試很難真的遇到原題, 重點是我們對於資料結構及演算法的理解, 及遇到難題如何面對的應對的思考過程。
條條大路通羅馬, 每個人面試準備的方式都不太一樣, 以上就是我的資料結構及演算法的準備方式, 之前寫找工作的系列文章好像沒有特別提這塊, 所以特別再寫出來分享。當然我不是大神每次面試都可以收割 5 到 10 個以上 offer, 所以就請你自己斟酌評估你的學習方法,畢竟我們都要找到對自己最能接受、且有效率的方式來準備面試 。
我從 2015 、2016 年準備面試的時候, 有許多練習演算法的網站, 但到了今日, 好像 LeetCode 和練習演算法關係就如同 Google 和搜尋一樣, 大部分我聽到的準備面試的人都用 LeetCode 來做練習了! 剛好最近認識一位在 LeetCode 工作的朋友牽線, LeetCode 特別優惠讀者, 只要使用這個連結購買 Premium, 就能有 15% 優惠 (幾乎和一年一度的感恩節特價差不多了!)。
我目前聽到朋友準備面試基本上都會購買 LeetCode 的 Premium, Premium 最大的好處就是可以看到問題和公司的標註, 拿過去拒絕我 2 次的 Google 為例 (XD), LeetCode 就有 925 道題目被大家回報有在 Google 面試中看到 (2021 年已經變成 1014 道了! @@), 當你正要 phone or onsite interview 的時候, 可以聚焦你要面試的公司練習、提高效率的話還是可以提高面試的表現的。 Premium 還有答題評斷比較快、LeetCode 官方解答、及依據公司有 Mock interviews 等其他功能, 但主要大家好像都還是為了 company tag 的功能而付費, (2021 年 9 月更新, 最近又有如文章、影片的學習資源,還有像是 Study Plan 的功能, 看起來 LeetCode 要往大家學習、準備、一站式的服務來黏住使用者了!)
相信以大家拿到 offer 後的加薪, 會覺得這是個很好的投資!(什麼, 你說不一定會加薪, 那請你再閱讀一下我的談判文章來和公司談判加薪 "面試中談到錢怎麼辦? 問到你期望薪水如何接招?" 及"面試得到 Offer 薪水如何談? 三明治溝通法及最後簽約前的談判招式") 。
我當初有想說要直播訪問在 LeetCode 的朋友, 探討 LeetCode 最近幾年的快速發展、及如何幫助軟體工程師及公司行號, 可惜目前朋友還沒有意願, 如果大家有興趣的話, 請在文章留言, 讓她可以看到大家的意願加強她的動力和我們分享 (群眾多數暴力啊!)。
附上過去我寫的找工作系列文章:
1. 程式語言- 到底學哪個好?我想進Google,我沒學OOO,他們會接受我XXX語言背景嘛?
2. 簡介美國軟體工程師面試流程
3. 等待機緣- 我要如何被人資或獵人頭發現? 我要如何脫穎而出? LinkedIn重要嘛?
4. 主動出擊- 我要找工作了,現在美國都用什麼找工作?哪個網站平台能讓我有較多面試機會?
5. 軟體工程師面試準備- 面試要練習什麼? 找工作和練習的時間要如何平衡拿捏?
6. 被錄取了- 我該注意什麼,我可以談判要求多一點薪水、股票或假期嘛?
7. 矽谷找工作之常見問題 FAQ
8. 面試技巧及心得,如何有條理的說服面試官?
9. 英文履歷怎麼寫? 美國科技公司注重什麼?
10. 如何到美國科技公司工作?
11. 最有效得到面試的方式- 內部推薦: 尋找內推資源 & 歹晚郎互助網絡
12. 面試中談到錢怎麼辦? 問到你期望薪水如何接招?
13. 面試得到 Offer 薪水如何談? 三明治溝通法及最後簽約前的談判招式
2021 年, 如果你要找工作的話, 祝你轉換順利, 拿到許多理想的 offers! 如果你有什麼準備的技巧及心得, 也歡迎留言分享。
部落格原文:
https://bit.ly/3zNrluU
陸 資 來台投資流程 在 大天使TV Youtube 的最讚貼文
【美國稅務】Youtube 要跟創作者課稅!要求更新稅務資訊 W-8 表格是做什麼用的?要如何填寫?有投資美股經驗的與您分享W-8表格重要性|事關重大 已開啟營利的頻道請注意
Youtube 寄信通知所有創作者必須在2021/05/31之前,在Google AdSense™帳戶提交稅務資訊,否則將會將頻道廣告收入全面預扣24%稅率,W-8 表格要如何填寫?對我的收入有什麼影響?也歡迎大家有問題可以留言討論。
▶︎ Youtube官方對於美國稅務的說明頁面 http://bit.ly/3l3IHx2
▶︎ google Adsense 登入網址 https://www.google.com.tw/adsense/start/
▶︎ 郵局地址翻譯工具 https://www.post.gov.tw/post/internet/Postal/index.jsp?ID=207#result
▶︎ 嘉信對非美國投資者說明 https://www.schwab.com.hk/zh-hk/us-taxes
▶︎ 美國券商嘉信理財開戶教學 https://youtu.be/qtfPovCTf0I
00:00 W-8 表格與稅務問題
01:28 不寫 W-8 表格會怎麼樣?三年需要更新一次
02:22 填寫 W-8 表格,對我的 youtube 廣告收入有什麼影響?
03:25 手把手填寫 W-8 表格 管理稅務資料
06:11 Peggie未來領取YouTube 收益的規劃
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如果你是Youtube的創作者 開始Youtube上面有收入的話
你在今天(3/10)的凌晨可能會在你的信箱裡面收到一封
來自Youtube官方的信
然後看起來好像是要跟你課稅的樣子
其實就要你去填寫 W-8 表格
是跟(美國所得)稅有關的事情
因為我已經投資美國股市很久時間
所以我對這個表格蠻熟悉的
接下來我會跟大家講解一些關於這個表格的事情
如果不想讓了解原理 只想知道表格怎麼填的話
可以拉到時間軸的後面
我會示範 怎麼樣一步一步填寫這個表格
如果你對於這個事情很好奇的話
我會跟你解釋我所理解的內容
因為每個人的 國籍 稅務身份 都不太一樣
所以我可能沒有辦法包含到所有人的需求
那我待會主要講的
會是以如果你是一個台灣人
平常就只有繳稅給台灣
是用個人的身份 在收youtube的收入的話
要怎麼樣 來填寫這份表格 對你來說有什麼影響
如果是我忽略了 或者是沒有講到地方
也歡迎大家在底下補充更多資訊
第一個 我不是美國的 稅務身份
需不需要交稅給美國? 其實是不需要的
如果你是台灣人的話 其實不需要繳稅給美國
美國的繳稅公民的身份是這樣
只要你是美國人 你在全世界的收入 都必須繳稅給美國政府
即使是美國人來台灣工作
到香港工作到那裡工作等等之類
這些收入都必須繳稅給美國政府
台灣人是不用的
這個頁面 是嘉信證券 對於非美國人稅務的說明頁面
國外的投資者 只要繳交一個叫做 W-8 的表格
你就可以免去每年投資的資本利得稅務 股息要預扣 30% 稅
基本上預扣是拿不回來的
這個 W-8 表格 就是在幫你告訴美國政府說
我不是美國的稅務身份 請你不要跟我扣美國人的稅
那如果你在美國有收入
卻沒有填寫這個 W-8 表格的話
他就會把你預設成你是美國人 跟你預扣美國人的稅率
google 這邊寫說如果是預扣的話 稅率是 24%
因為是繳給美國政府的文件
大家一定要注意表格上面資訊的正確性
尤其是地址
如果未來有東西寄到你填寫的這個地址 你沒有收到
然後被退回美國的話
這份 W-8 表格就相當於沒有作用
你又會被扣 美國人的稅率
W-8 表格 是每三年要更新一次
不同的機構 就要填寫不同的 W-8 表格
比如說我在 TD Ameritrade 開個戶 那邊就有一張 W-8 表格
我在嘉信證券有個賬戶 那邊就會有一張 W-8 表格
我現在在Google有個 Google AdSense™的賬戶
這邊也會有一張 W-8 表格
照理來說 這些個別的系統 在時間快到的時候
它都會提醒說 W-8 表格效期快到了 記得更新
大概的說明就是這樣
但是你也不要擔心
填了 W-8 表格之後會不會被扣很多的稅
這大家說明一下今天 Google 的用意是什麼
他說如果你的youtube收入 假設是100塊錢
然後這100塊錢 全部都是來自於非美國的用戶 所貢獻的
你的觀眾不是美國人 可能是台灣人 或者其他華語圈的人
如果是沒有填寫 W-8 表格
跟有填寫 W-8 表格
你所需要交的稅會不一樣哦
如果你沒有填寫 W-8 表格的話 他就當做你是美國人
所以不管你的用戶來源是哪裡 全部預扣 24% 稅
如果你有填寫 W-8 表格 跟美國政府說
我不是美國人 不要跟我扣美國人的稅
這些非美國用戶所貢獻的盈利 是 0% 的稅
那如果你的收入來源
有20%是非美國用戶
然後有另外的80%是來自於美國用戶的話
沒有填寫 W-8 也一樣是預扣24% 稅
有填寫 W-8 跟他說你不是美國人的話
它就會是其中的80塊是 30% 稅
然後20塊 是 0% 的稅
接下來示範 怎麼填寫 W-8 表格
先登錄你的 Google AdSense™ 賬戶
現在進去就會看到警示說
我們這個新的政策
它是規定要在2011年的5月31日之前把 W-8 表格填完
按管理稅務資料 或者是按付款
一樣按管理稅務資訊
這邊按加入稅務資訊
這邊會要再驗證一次密碼 輸入完之後就按繼續
接下來選 個人 按繼續
美國公民或居民嗎 否 要選否才能填 W-8
按繼續 W-8 選第一個 開始填寫
這邊的名字要跟你的護照上面(外幣帳戶)的英文名字一樣
如果你暫時還沒有護照的話
你可以用你的信用卡(英文名)或者是你自己翻譯
但你要記得你現在自己翻譯了
你未來去辦護照
那個官方文件就要用你現在翻譯的時候自己寫的那個名字
國籍選你的國籍 我選台灣
這個納稅人識別號碼 就是要寫
既然你不是繳稅給美國 那你是繳稅給誰
我是繳稅給中華民國政府
所以我要寫我在中華民國政府的 稅籍編號 就是身份證字號
那你如果是其他國家的
就看你的國家的稅籍編號是什麼 這邊按繼續
這邊的永久地址 就是你的戶籍地址
那你要把它自己翻譯成英文的
英文地址 可以到郵局這個網站去翻譯
如果你有其他的郵寄地址
google 這邊沒有很要求地址證明
所以你可以寫其他的郵寄地址
我是避免爭議 所以直接就寄到戶籍地址去
打勾按繼續
租稅協定 台灣跟美國是沒有租稅協定的
可是如果是中國大陸 跟美國是有租稅協定的
所以看你所在的國家去填寫
台灣人選否 按繼續 這樣就填完了
打開檢查一下
然後確認一下這邊的都是你剛剛所填的資訊
有一個重點是這個 foreign tax id 這邊就是要填
你在自己的國家
比如說我填台灣的稅籍編號 就是身份證字號
如果沒有的話 這份 W-8 表格 是會有點怪怪的
ok 之後按打勾
繼續這邊的簽名 現在用電子簽名就好
輸入 你的護照上面的英文名字
然後這個表示是我自己填寫的 選是 按繼續
接下來這個問題 有沒有在美國境內從事活動服務 選否
這邊再打勾一次
下面這個就是 你這個賬戶之前有沒有 已經收過款
如果有的話就選下面這個
我的賬戶是還沒有收過錢的 我選上面這個
根據你的狀況去做填寫
好了後就按提交 這邊顯示已核准了
就是 W-8 表格已經寫好了 系統覺得沒有任何的問題
這邊 30% 的稅率 你要記得只是針對
如果你的客人是來自於美國的用戶
那美國用戶所貢獻的盈利會被預扣 30% 稅 就是這樣而已
其他國家來源貢獻的廣告收入 是不會預扣 30% 稅
不需要過度擔心
我要跟大家講的是 繳稅是有錢人的高級煩惱
所以不要覺得說 繳稅好像是很討厭的事情 或者是什麼的
你真的是有賺錢 才有要繳稅這件事情
我會對 W-8 表格很熟悉 是因為我已經投資美國股市很久了
在那邊的投資收入也是很不錯的
我常常在填寫這個表格
如果大家對美股投資有興趣的話
你可以再私訊我
或者在底下留言告訴我 你們想知道什麼美股相關的訊息
我這個頻道 還沒有達到真的可以把錢領出來的標準
可以領錢的標準是100塊美金
我預計會用領支票的方式
然後再把支票存到嘉信證券賬戶裡面
再用嘉信證券的那張提款卡 從台灣領錢出來
未來如果這個頻道的收入 真的達到100塊美金
有時候到那個支票 有做了這個流程之後
再拍影片跟大家分享
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陸 資 來台投資流程 在 巴打台 Youtube 的精選貼文
香港今日社論2020年12月19日(100蚊花旦頭)
https://youtu.be/qHsZTt5CF5E
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明報社評
第四波疫情未回落,每日維持高雙位數確診,天天都有數以百計密切接觸者要檢疫,衛生署應接不暇,即使檢疫中心尚有空位,不少人仍要在家等待,最近便有一名六旬婦人等了超過兩天,仍未送往檢疫中心,結果在家中等候期間猝死,最後在殮房確診。這是一宗不應該發生的悲劇,問題不在於硬件不足,而是流程操作出現瓶頸,衛生署人員超負荷,政府卻沒有調動充足人手支援,導致檢疫隔離出現不必要的延誤。抗疫不能單靠衛生署「孭飛」,政府需要做好統籌工作,總動員應戰,各部門亦有責任積極配合。疫下很多政府服務迹近停頓,當局理應靈活調動各部門人手支援抗疫,官僚因循必誤大事。
蘋果頭條
武漢肺炎令不少投資者損手爛腳,連慈善機構亦不能倖免。《蘋果》發現,公益金最新一年度23億元投資組合蝕逾7,218萬元,以全年捐款收入2.97億元計算,等於全年近四分一捐款收入,有關虧損更已計算利息收入1,488萬元,最終該年度錄得負3.1%回報。公益金回覆稱,投資虧損主要是由於持有的股票基金按市場價格調整,將會繼續持有。公益金在2019至20年度投資蝕逾7,218萬元,虧損等於全年捐款收入24.3%。公益金年報解釋,疫情嚴重打擊經濟及投資環境,對投資組合的淨資產值有不利影響,投資基金是由國際專業基金經理管理,主要目的為保本,在可接受的風險中,爭取最大回報。
東方正論
新冠肺炎疫情仍未受控,昨日新增70宗確診,表面看數字略為回落,但再有群組感染,令人擔心遲早再有社區大爆發。雪上加霜的是,有等候入營檢疫的市民在等候期間死亡,反映港府依然沒有吸取教訓,沒有急民所急,視人命如草芥,只知指望疫苗打救。惟疫苗安全成疑,英美「開打」後陸續有嚴重致敏個案出現,港人猶如白老鼠,生死全看彩數,怎能不激起全城民怨?新增個案包括唱歌群組及醫護生日群組,另柴灣景翠苑亦有5個單位的住戶確診,不僅證明禁聚令不到位,連醫護人員都掉以輕心,同時令人擔心疫廈愈爆愈多,喉管或公共設施播毒防不勝防。
星島社論
本港已嚴厲收緊防疫措施,早前歌舞群組爆疫累計逾七百人,本月二日起卡拉OK已暫停營業,不過不屬表列處所的唱歌學校仍繼續「播毒」。本港昨新增七十宗確診個案,其中新蒲崗「Billy Sir音樂教室」爆疫,累計十名師生及家人確診。另外,昨晚更發生首宗確診住院病人「逃離」醫院事件,一名六十三歲男病人昨晚私自離開伊利沙伯醫院,警方徹夜追捕,憂四出播毒。昨晚有一名伊利沙伯醫院的六十三歲確診男病人,昨午五時試圖離開病房,職員隨即追出,但病人已經樓梯逃去無蹤。職員立即通知醫院保安在院內進行搜索,惜未有發現,院方報警求助,並徹夜進行追捕行動。
經濟社評
有與確診者緊密接觸人士,因在等候送往檢疫中心期間猝死,引起輿論譁然。延送檢疫事件存在已久,港府須正視問題,若人手不足,應靈活調動公務員協助運送,絕不能以程序或資源不足來拖延,讓疫情繼續擴散,悲劇再現。62歲婦人因女兒確診,上周三在家等候安排送往隔離中心檢疫,苦等三天卻因病情惡化離世,死後證實確診。社會各界對事件感到悲哀,並批評政府檢疫仍歎慢板,因緊密接觸者在社區多留一分鐘,只會增加播毒風險。事實上,有確診者的家人試過公司同事檢測已有結果,自己仍在家苦候多天才獲送往檢疫中心的荒謬情況,直至今次有人等到死,才得到社會重視。
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以下為本段內容文稿:
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我們常常在一些社會案件裡面,看到一些令我們覺得非常遺憾,而且令人髮指的這些事件,那些殺人犯、傷害別人的人,他為什麼可以完全沒有道德底線的去做出那些事情,這是我們心中常常會有的疑問。
又或者是呢,我們常常會覺得,他們是不是天生就是如此,在這裡呢,我跟你分享一個在二次世界大戰期間,做的一個調查研究。
透過這個調查研究,或許我們可以體會思考一下,放到我們自己身上,我們是不是逐步、逐步的在把一些所謂的是非、對錯、道德,正在進行一個去敏感化的過程。
二次世界大戰期間呢,一個美國的陸軍少將叫馬歇爾,他做了一份調查,他們的對象是好幾千個剛剛打完仗的士兵,得到的結果很令人震撼哦!
結果就是,真正射殺過敵人的士兵不到20%,就算是在遭受到嚴重攻擊的狀況底下,這個比例仍然是如此,馬歇爾在報告裡面就寫到了,他說害怕殺戮,勝過於害怕被殺,這是個人在戰場上面,最常見的失敗原因。
當士兵被迫面對可能要直接傷害另一個人的情境的時候,他們會因為感情用事,而無法執行任務,在最關鍵的戰鬥時刻,士兵突然變成了是有道德良心的反戰者。
這個報告從1947年發表之後,美國陸軍就體認到這個事情非常的嚴重,所以軍方馬上就修改了訓練制度,以便提升所謂的開火率。
在新兵階段就開始不停的反複練習,怎麼樣去射殺敵人,對著真人尺寸的人形標靶去開槍、去開火,而且每次命中目標的時候,人形標靶就會像真人一樣倒下來。
參與這些訓練的格羅斯曼中校他就說到,這個環境是要演練的,是出於反射動作的射擊能力,讓士兵對於殺戮的行為越來越不敏感,一直到變成自動反應為止。
在此同時呢,軍方也開始強調戰場的戰術,像是高空轟炸,或者是長程火炮,設法呢去淡化在戰爭裡面的個人道德感。
這些新式的訓練技術跟戰術,果然帶來很神奇的變化哦,馬歇爾在發表那篇研究論文之後的幾年,他奉命參加韓戰。
這次呢,他就發現有55%的步兵都會開火,遠遠的高於原本的20%,一直到了越戰的時候,開火率更是接近90%。
這些軍事訓練把原本涉及個人最深的那種道德投射,把它轉換成事不干己的反射動作,這些士兵在使用武器的時候,不會再感受到非常激動的負面情緒,他們透過這個訓練流程,變成了殺人機器。
當你聽到這裡,我們再回想到我們看到的這些社會案件,或許在天性遺傳的層面,可能會有一些個別差異,有些人可能會比較有攻擊性,可是這些攻擊性畢竟距離你真的去傷害一個人,還是很遠的。
然而就在每一個人成長,或者是他每天的生活當中,它可能針對傷害的行為慢慢的去敏感了。
而且有時候在很多的社會案件裡面,去看到那些犯下泯滅人性的罪行的人,他也不是一出生就是這樣子,然而從不知道從什麼時候開始,他就搖身一變成為一個殺人不眨眼的魔鬼。
其實啊,面對整個社會文化的變遷,我們往往對於很多攻擊跟傷害的去敏感,是有一點點無能為力的。
無論是在我們接觸到的電視網絡,甚至於電動玩具,各個媒體、各個刺激,它都很容易讓我們對於道德跟傷害他人的這些方向,慢慢的去敏感。
而且我也坦誠說某些時候,我們看電影也會特別的去找這方面的刺激,連我自己也是這樣子,那我就在想哦,有什麼方式,可以平衡掉這個道德去敏感的過程?
對我來說不管是閱讀,不管是錄製「一天聽一點」,這些都是我幫助自己的方法,然而我更開心的就是,經過這幾年的努力累積,累積了一群聽眾固定在收聽「一天聽一點」。
我猜啊,在這個過程當中,也幫助你建立了,或養成了一個更好的人生態度,我想我做這些事情的出發點並不是要對抗些什麼。
而是當我思考到,仍有追求平和生存的一個渴望,但同樣的,也會有追求刺激的念想。
所以我們都有可能在很多的負面事情裡面,被去了敏感,雖然不到對於殺人啊,傷害他人這麼的極端,但是「浪費」不也是另外一種典型嗎?我們慢慢的對於「浪費」這件事情被去了敏感啊!
所以啊,這段分享,我的目的並不是要你活得緊張兮兮,戒慎恐懼的去過濾所有你接觸到的訊息,我想這樣子也真的太累了!
我是希望透過這一段分享,來跟你聊聊,我們何不有意識的對於那些正向的特質,那些美德,去增加更多的敏感性呢!
或許有意識的學習、前進,就是一個很好的開始,歡迎你固定收聽一天聽一點,也希望今天的分享能夠帶給你一些啓發與幫助,我是凱宇。
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