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風工程     ASCE7-02(95、103)
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鋼結構     LRFD2-1993(87、96、99)  ASD13-1989(87、96、99)

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鋼結構     鋼構造設計便覽2018

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上次更新:20201220
美國工程規範、日本工程規範、中國工程規範及電腦應用技術
結構可靠度通用原則    ISO2394-1973, ISO2394-1986, ISO2394-1986(1988a), ISO2394-1998
結構載重         ASCE7-1970, ASCE7-1976, ASCE7-1982, ASCE7-1988, ASCE7-1993, ASCE7-2002, ASCE7-2010, ASCE7-2016
地震工程         UBC-1970, UBC-1976, UBC-1982, UBC-1988, UBC-1994, IBC-2000, IBC-2006
鋼結構          AISC ASD-1969, AISC ASD-1978, AISC ASD-1989, AISC LRFD-1986, AISC LRFD-1993, AISC LRFD-1999, ANSI/AISC 360-2005, ANSI/AISC 360-2010, ANSI/AISC 360-2016
鋼筋混凝土        ACI318-1971, ACI318-1977, ACI318-1983, ACI318-1989, ACI318-1995, ACI318-2005M
基礎構造         建築基礎構造設計指針-1988
結構可靠度(建築結構)  GB50068-2001, GB50068-2018
結構可靠度(工程結構)  GB50153-1992, GB50153-2008
結構載重         GB50009-2001(2006a), GB50009-2012, GB50009-2019
地震工程         GB50011-2001, GB50011-2010, GB50011-2010(2016a)
鋼結構          GBJ17-1988, GB50017-2003, GB50017-2017
鋼筋混凝土        GB50010-2002, GB50010-2010(2015a)
地基基礎         GB50007-2002
有限元素分析軟體     SAP90, ABAQUS, ANSYS, SAP2000, STAAD.Pro, ETABS, PKPM
水利分析軟體       HEC-RAS, SWMM
數學軟體         Mathematica, SageMath, Maxima
統計軟體         R
數值軟體         MATLAB, Octave
繪圖軟體         AutoCAD, SolidWorks, AutoCAD Civil3D, SketchUp
專案軟體         GanttProject, MS-Project
結構化程式語言      ANSI C, C99, C11
物件導向程式語言     C++98, Java
FORTRAN系統    FORTRAN77, FORTRAN95
VB系統         QuickBasic, Visual Basic, Visual Basic.NET, AutoCAD VBA, MS-Word VBA, MS-EXCEL VBA
組合語言         MASM
網頁語言         HTML4, HTML5, VBScript, JavaScript

上次更新:20220416
社會實踐
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銀行帳號

銀行名稱: 中國信託商業銀行
銀行代號: 822
存款帳號: 358540485594
戶  名: 黃慶民

2011年12月27日 星期二

資遣費(遣散費)該怎麼算呢?II

  臺灣在勞工保險上已有長足進步,但是對於「失業給付」暨「提早就業獎助津貼」之核發,在網路上可供查詢之資料似乎相當欠缺實際領取之案例,因而有待主席提出切身經歷以供讀者參考。主席在是年08月18日非自願離職,並在同月22日回到原任職公司索取《離職證明書》,再赴臺南就業服務站提出失業給付申請,必備書件包括:
一、離職證明文件;
二、國民身分證;
三、申請人金融機構存款簿;
四、最高學歷證書、技術士證、曾接受職業訓練之結訓證書;
五、申請人或受扶養之眷屬為身心障礙者,應檢附社政主管機關核發之身心障礙證明;
六、增列受扶養眷屬者應檢附戶口名簿影本或其他身分證明文件。

  其中,學歷證書、技術士證及職業訓練證書之提供,能夠讓就業服務站人員儘快為你找到符合專業內容之工作。至於受扶養眷屬和身心障礙證明,則是可增加失業給付之條件,有關二項規定乃是因人而異之斟酌列舉選項。主席提供書件一~四,並根據二項適合工作嘗試應徵,而且開始透過104人力銀行找尋新工作。在應徵工作期間,有一家臺南科技公司通過筆試並獲得面試,以及赴臺北面試一家營造公司,並直至09月05日仍未獲得任何工作,於是向臺南就業服務站失業給付初次認定。09月05日乃是自求職登記之日起第15日,承辦人員表示該日即可到就業服務站辦理初次認定。根據《就業保險法》第11條第一項第一款之規定,失業給付請領條件乃是指自求職登記之日起十四日內,仍無法推介就業或安排職業訓練者。

  主席在09月05日獲知臺南科技公司未錄取通知後,隨即赴臺南就業服務站提出失業給付初次認定。然而,主席卻在翌日(09月06日)獲得臺北營造公司聘書,旋即透過PTT找到適合之新北市租屋地點,並通知臺南就業服務站已經獲得工作。臺南就業服務站人員表示,主席必須在開始從事新工作後,以書面資料寄發臺南就業服務站告知。主席在09月08日開始臺北營造公司之工作,當日即完成勞保入保作業程序,並在09月09日根據制式書面格式寄發臺南就業服務站,以告知獲得新工作並終止失業給付。主席郵局帳戶在09月20日時,以「勞保給付」名義入帳一筆新臺幣25,390元之失業給付。根據《就業保險法》第16條第一項之規定,失業給付按申請人離職辦理本保險退保之當月起前六個月平均月投保薪資百分之六十按月發給,亦即該金額之來源為( 42,000 x 5 + 43,900 x 1 ) / 6 x 60% = 25,390。

  主席在12月09日向勞工保險局臺南市辦事處,提出提早就業獎助津貼之申請書,並在12月14日登入資料於勞工保險局電腦系統。主席郵局帳戶在12月27日時,以「就保給付」名義入帳一筆新臺幣63,476元之提早就業獎助津貼。根據《就業保險法》第18條之規定,參加本保險為被保險人滿三個月以上者(是年09月08日至12月08日),按其尚未請領之失業給付金額之百分之五十,一次發給提早就業獎助津貼,亦即該金額之來源為最長發給六個月剩下尚未領取五個月之百分之五十,其金額計算為( 25,390 x 5 ) x 50% =63,475。在提早就業獎助津貼之措施中,不難發現越早找到工作可領取之勞保給付連同薪資收入之總額越多,此即是獎助津貼之所以發給之本意,並可相對地減少政府在失業給付之支出成本。

  或許是由於電腦系統四捨五入演算方式之差異,主席計算結果和實際入帳金額誤差新臺幣1元。主席以往在撰寫程式要求凡有小數必然進位時,經常以原計算數值加上0.5後再做四捨五入運算,亦即是「ceil ( 63,475 + 0.5 ) = 63,476」,其中ceil乃是C語言標頭檔math.h之四捨五入函數,此乃是有可能之程式演算差異來源。然而,主席應該獲得之正確數額是整數63,475,並不含有任何之小數位數存在,因而應該增加一道if-else限定使用ceil計算應該是專指帶有小數之數值,以避免有勞工保險局多給付新臺幣1元之情形。主席認為計算數值不會產生溢位,因而if-else可以採用int強制轉型再做比對即可,算是一種Non-Secure Code之撰寫方式,但是亦可參考網路上許多考慮溢位之原始碼。

  在銀行每日下午三點半終止營運進行會計結算時,有可能動員全體銀行員檢查到下午六、七點,就為了要查出新臺幣1元之差究竟是哪一個環節所造成,而不是隨便由一人提供新臺幣1元以作為會計結算平衡之方式。既然銀行會計結算程序如此嚴謹,作為動用國庫支付失業給付或提早就業獎助津貼之勞工保險局,理當更加重視電腦系統演算方法之正確性。雖然,主席不能確定是否勞工保險局之演算方式就是如此,但是此乃是相當常見於電腦系統之捨入進位Bug,應該就是產生新臺幣1元之演算錯誤來源。有鑑於讓勞工保險局之給付數額正確,因而應該在堅持主席領導下變更電腦系統演算法,以增列給付數額為整數不做捨入運算之判斷式。

  或許有人會認為一次非自願失業,竟然可以獲得新臺幣25,390 + 63,476 = 88,866元,是否有勞保失業給付過頭之虞呢?主席失業給付之所以如此高,乃是因為主席勞保投保金額高,亦即是主席要繳交之「勞保費比較高」,理當會獲得比較高之失業給付金額。以不正當之方式試圖取回勞保費,即是每隔幾年就在工作職場上擺爛被遣散,再透過些許手段在十四日內無法被推介工作,即可輕易獲取初次認定及其衍生之提早就業獎助津貼。主席認為此舉會引發三項顧慮,有必要做縝密之思考再為之,包括:
一、涉嫌觸犯《刑法》第339條詐欺罪,可處五年以下有期徒刑、拘役或科或併科一千元以下罰金;
二、由於原公司累計之年資必須重新計算,以致於《勞動基準法》第38條保障之特休假將全無;
三、新工作之薪資起算點未必能相比於原工作,尤其《就業保險法》第13條第一款要求申請人,必須接受工資高於其每月得請領之失業給付數額之工作。

  以客觀之立場觀之,主席認為現行《就業保險法》尚稱合理,尤其對於二年內第二次提出者之失業給付減半,乃是甚為恰當之政府管控措施。根據《就業保險法》第16條第五項之規定,自領滿之日起二年內再次請領失業給付,其失業給付以發給原給付期間之二分之一為限,使得失業給付僅剩新臺幣1萬元左右,該金額遠低於臺灣基本工資之標準,亦將由於不敷臺灣多數都市之日常生活使用,而強迫失業者必須找工作就業(含打工性質工作),以避免有依賴政府過生活之情形。此外,主席認為《就業保險法》第17條第一項之規定,乃是認定基本工資是生活所需之門檻,雖然是屬於較為嚴格性之管制措施,但是尚稱得上是合理之舉,有其可供落實之基礎。

  在《就業保險法》第13條第一款之要求上,雖然就業服務站人員會考量申請人原有工作之薪資水準做工作推介,但是失業給付數額顯然遠低於申請人原有工作之薪資水準。《就業保險法》乃是考量有工作就應該優先去工作,而並非是在等待政府進行社會救濟措施,否則就不應該向政府領取失業給付。綜合多方觀點,主席認為《就業保險法》第13條第一款之落實,應該將工作機會分為多個等級以根據原有薪資水準,來提供其做適當之推介工作選擇,方可最大限度地避免強迫失業者接受低薪資工作之問題。

參考資料
  1. 行政院勞工委員會勞工保險局,離職證明書,http://www.bli.gov.tw/sub.aspx?a=w4ermWXoBwg%3d
  2. 行政院勞工委員會勞工保險局,失業給付申請書,http://www.bli.gov.tw/sub.aspx?a=w4ermWXoBwg%3d
  3. 行政院勞工委員會勞工保險局,提早就業獎助津貼申請書,http://www.bli.gov.tw/sub.aspx?a=cYKblVIMgrw%3d
  4. Edison.X.Blog, http://edisonx.pixnet.net/blog/post/83135939-%5B浮點數%5D-c-語言-ceil---floor-取代方案之謬誤

2011年12月26日 星期一

海量資料處理和分析之發展

  在各行各業中,資訊產業技術發展之迅速可謂首屈一指。近年來,在行動通訊技術(Mobile Technology)、衛星定位(GPS)、傳感器(Sensor)、監測(Surveillance)、…等發展迅速,龐大資料在擷取後有待人們做統計和分析,以取得對於潛在市場、客戶追蹤、習慣喜好、廣告內容、…等有意義之訊息。在過去已發展之技術上,除既有之SQL和後來發展之NoSQL,近年又興起Apache Hadoop這類以Java為基礎之分散式系統(Distributed System)。在借助於漸具雛型之雲端運算(Cloud Computing)下,以上提到之各項資訊技術必然更加易於廣泛使用在資料處理。

  資料處理和分析乃是工具之使用,其實不外乎是在學習圖形使用者介面(Graphical User Interface),以及熟悉如何使用正規表達式(Regular Expression)。無論何種資訊技術工具,其發展得出之工具應該都大同小異。以學術研究為例,全國各大學院校圖書館都擁有電子期刊資料庫,甚至於還有許多特定項目之資料庫,都是根源於圖形使用者介面和正規表達式,在工具之使用和學習上確實需要花一點時間,至於工具操作技巧之培養則有待時間去磨練。其中,正規表達式是一般人較不熟悉之處,其乃猶如SQL或NoSQL本身是一種語法,可以透過網路搜尋引擎取得相關資料來做學習。

  資訊儲存服務廠商EMC表示,未來五年內將會有資料科學(Data Science)人才荒。主席並不認為資料分析人才將會如此匱乏,因為學習工具僅需以參加教育訓練或研討會性質活動,即可在幾天內得心應手地將其內化為自身之技能。以臺灣之教育訓練機構來說,國家高速網路與計算中心(NCHC)和資訊工業策進會(III),向來就常在舉辦資訊相關教育訓練,即可用以因應來日人力不足之情形。此外,國內各大學院校不定時舉辦研究會,也是相當良好並得以在全國各地舉辦之媒介。主席認為資訊技術發展相當迅速,最為要緊之事乃是在極短之時間內快速掌握住重點,將得以應付各種資訊產業衍生之疑難雜症。

參考資料
  1. Wikipedia, SQL, http://en.wikipedia.org/wiki/Sql
  2. Wikipedia, NoSQL, http://en.wikipedia.org/wiki/Nosql
  3. Wikipedia, Apache Hadoop, http://en.wikipedia.org/wiki/Hadoop
  4. Wikipedia, Graphical User Interface, http://en.wikipedia.org/wiki/Graphical_user_interface
  5. Wikipedia, Regular expression, http://en.wikipedia.org/wiki/Regular_expression
  6. 吳佳穎(2011.12.26)資料爆炸 5年內有分析人才荒,中央社,http://tw.news.yahoo.com/資料爆炸-5年內有分析人才荒-102108759.html
  7. Angela Guess(2011.12.09)EMC Surveys Data Science Community, Finds Lack of Effective Data Use, Semantic Tech & Business, http://semanticweb.com/emc-surveys-data-science-community-finds-lack-of-effective-data-use_b25165

2011年12月25日 星期日

論臺灣馬克思主義階級文化

  臺灣並非馬克思主義落實國家,但是主席試圖以馬克思主義解釋臺灣社會現象,乃是認為有其合適之處並可供參考。現代階級文化可說是建立於「學歷」,尤其世界各國教育學制都已相互接軌,以形成自6足歲入小學起算,乃至22歲大學畢業之標準學習歷程。換言之,人生之中至少有16年時間在學習,相較於60歲退休年齡,學習時間佔用人生比例為26.7%。若以22歲為年齡計算基準,則截止至工作起算點之學習時間,佔用人生比例為36.7%。近年來,碩士學歷越來越普及,因而年齡計算基準提高至24歲,工作起算點佔用人生比例提高至40%。若是以常見之博士4~6年畢業來計算,則年齡計算基準提高至28~30歲,工作起算點佔用人生比例提高至46.7%~50%。

  在臺灣社會中,人們花費近乎40%時間,就是在建立馬克思主義階級文化。那麼,花費如此多之時間在建立馬克思主義階級文化,其原始之意涵是否合理呢?學歷在早期發展是技能之學習,並進而演變為不同培養機構有技能學習之水準高低,因而開始產生學歷比較之模式。由於學歷有比較好壞之情形,於是會影響持學歷找工作之結果,而工作之好壞(輕鬆或勞累工作之差異)又會影響到薪資收入高低。薪資收入高低會影響結婚對象之選擇,甚而結婚對象往往將學歷列入婚配條件之一。此外,薪資收入又會對於子女和家庭有直接影響,乃至於個人在社會上之社會地位。整體來說,學歷會影響任何人一生之發展,因為人們花費近乎40%時間在樹立自我之階級地位,目的就是在建立階級文化下之勞動公平性和合理性。

  倘若是不建立階級文化,亦即是先給予分發勞動生產,再根據勞動生產情況進行教育,其衍生之無法落實問題將是人類關鍵缺點─好逸惡勞。好逸惡勞乃是人類劣根本質,因而沒有人會願意從事高度勞動性工作,在一開始即要進行勞動生產分發之時,即會產生相互排擠彼此以致無法落實之情形。換言之,階級文化必須建立在先,而無法根據勞動狀況建立在後。有鑑於此,國家必須根據經濟發展情形,以尋求階級文化之人力資源合理化分配,方能使得國家得以在正確之軌道上運行。學非所用者眾多,此乃是選校不選系造成之結果。事實上,學校確實是會讓人有先入為主之觀念,但是選系仍然應該名列在先為是,否則終究是會產生學非所用之結果。與其如此,不如不要浪費時間去學習選錯之學系專業,而應該根據興趣去學習自我選擇之專業。

  人們自出生之後不久,即開始在接受國家正規教育。然而,不為人所知之處乃是教育背後之本質,其實就是國家社會在為人們建立階級文化,並透過階級文化來影響人們之一生。階級文化之建立是受限於人力資源所必須,否則人人都會由於好逸惡勞想從事「較輕鬆」又「沒責任」之工作,那麼將由何人來從事基本勞動工作呢?主席之所以為眾人所忌妒,就是因為主席選對學校又選對系。無論他人認為土木是好系或壞系,但是土木絕非眾人眼中之「做工的系」,主席選擇土木乃是個人興趣無庸置疑。主席認為臺灣階級文化之建立,仍然有其缺失存在於其中,仍然有待改進和修正。

傳統藥和萃取藥之用藥差異

  現代藥物無論是中藥或西藥,醫師幾乎都是開立萃取藥之處方簽。傳統藥乃是指不經萃取或提煉,完全取之於自然之藥物,其用藥方式乃是以熬煮或食補來取用。那麼,在傳統藥和萃取藥兩大藥物方面,其用藥差異究竟為何呢?主席認為萃取藥主要是做加法運算,極少數情況下會有減法運算,然而傳統藥除加法運算外尚有減法運算。在此前提下,其實僅需準確判斷出病人罹患之疾病症狀,開立處方簽將轉換為加減運算之藥性及藥量控制。症狀判斷錯誤談不上用藥正確,因而判斷症狀乃是病情診斷首要之務,其次才是藥物選用及其藥性之加減法計算,再次之才是藥物之藥量高低控制。

  多數萃取藥乃是以某類症狀為目標,因而其藥性往往不及於其他症狀,可視為是單一藥性之用藥概念。在醫學上之用藥理念強調「對症下藥」,亦即醫師在開立萃取藥處方簽時,乃是根據症狀需求用藥以「加法運算」來下藥,但是偶爾也會有減法運算之可能性。根據主席初淺研究發現,傳統藥由於不經生化技術處理,因而同一藥材內往往不只有一種藥性,以致於可能需要以他種藥物來與之作藥性抗衡。舉例來說,醫師對於罹患某症狀之人開立傳統藥,應該以開立甲、乙、丙共三種藥材為主,卻因為乙、丙藥材具有某些方面不良藥性,因而增添丁、戊藥材來與之作藥性抗衡,因而實際開立之傳統藥處方簽,包括甲、乙、丙、丁、戊共五種藥材。

  由於傳統藥未經萃取「純化藥性」,以致於藥性往往涵蓋非預期之範圍。以他類藥物對特定藥物做藥性抗衡,往往成為醫師必備之藥學專業知識。因此,主席認為若有朝一日世界末日,由於缺乏電力或失去電力系統,以致於無法生產或製造萃取藥,使得醫師不再能夠開立萃取藥給病人,在傳統藥之選擇和研究重點上,應該重視起藥物之藥性抗衡觀念,以使做到同萃取藥之對症下藥理念。傳統藥之藥性較萃取藥溫和許多,而且歷經千年來已被開發殆盡,醫學上之問題乃是回歸症狀判斷之問題,尤其是「症狀起因」之探求方為困難之處,仍有待醫學上之進一步研究。