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4月22日,是第52個世界地球日,拜登在這天邀請38個國家的領導人與各國際組織、環保團體領袖,參與這場氣候高峰會,尋求在全球氣候問題中,重新樹立美國的領導地位。
拜登在這場峰會上發表新的減排承諾,到2030年的溫室氣體排放,將在2005年的水準上
減少50%至52%,到2050年實現淨零排放,且有明確的路線圖,即發展與投資可再生能原、電動車、50萬個充電站、智慧電網等基建項目,來達成目標。拜登把減排目標包裹在他2.25兆美金的基建法案裡,並以綠能創造就業、帶動經濟,看似合理且一舉數得的邏輯,但凱因斯主義的投資,在美國國內有不少疑慮。
只是,美國現在有一種氛圍,害怕中國超越美國。布林肯稍早在馬里蘭州的演說,就指美國在太陽能電池板、風力渦輪機,電池、電動車,都落後了中國,而害怕中國超越美國,是華府兩黨政客的普遍情緒,白宮正以此凝聚政策向心力。
習近平在峰會上,拒絕了西方國家要求加大減排力度的壓力,提出中國30/60的減排目標。中國中科院的報告顯示,要達到2030年的碳達峰,整體電力行業要比當前減排65.6%,而即便到2060年要達到碳中和,也需要新的溫室氣體捕捉與儲存技術,如習近平在峰會上所說,這確實是任務艱鉅。然而,中國承諾用30年的時間從碳達峰到碳中和,美國則是花了43年,歐盟71年,這顯然讓西方閉上了嘴,也力保中國能持續發展。
而拜登為了重塑全球氣候領導地位,發布美國歷史上第一個國際氣候融資計劃,彭博報導,這筆錢是57億美元,以支助全球零排放建設。但許多開發中國家都對此存疑,畢竟在聯合國氣候變化框架公約下,2009年已開發國家允諾為貧窮國家每年提供1000億美元,以達到氣候目標,而這個承諾卻從未實現;且小布希放棄1997年的京都議定書,川普也退出巴黎協定,這都讓與會各國對美國的氣候承諾與政策的連續性,持懷疑的態度。
兩天的氣候高峰會結束,與會的38個國家佔全球溫室氣體排放超過8成,也都公布更雄心勃勃的減排目標。但歷史經驗表明,即便面對更惡化的氣候變遷,人類要有所改變的決心,往往還是會被動搖,而這一次呢?
{內文}
白宮氣候峰會宣傳片:「我們的星球正在改變,自19世紀以來,地球已經變暖了至少一攝氏度,我們看到了毀滅性的影響,更惡劣的天氣,災難性事件,並挑戰我們的生活與生計。我們的星球變暖了多少?影響將會有多嚴重?這取決於我們!匯集世界各國,提高抱負來面對這一刻,這是世界共同成功的唯一途徑,這就是我們解決氣候危機的方法,團結一致。」
4月22日,第52個世界地球日,拜登在這天邀請38個國家的領導人,與各國際組織、環保團體領袖,參與這場氣候高峰會,尋求在全球氣候問題中,重新樹立美國的領導地位。
美國總統 拜登:「這是決定性的10年,這10年裡我們必須決擇,避免氣候危機更嚴重的後果,我們必須設法保持地球溫度,升溫在1.5攝氏度。」
中國國家主席 習近平:「大自然孕育、撫養了人類,人類應該以自然為根,尊重自然、順應自然。」
德國總理 梅克爾:「我們面臨著全球性的艱鉅任務,這對所有主要排放國家,尤其是工業化國家來說,都是一個挑戰。」
法國總統 馬克洪:「未來幾周和幾個月裡只有一個目標,就是更快地行動。」
英國首相 強森:「作為發展中國家要做更多,我們正在立法實現到2035年需要減排78%的目標,作為COP 26的東道國,我們希望在世界範圍內,看到相同的雄心壯志。」
美國總統 拜登:「美國準備減溫室氣體排放一半,在這十年之內減排一半,這些步驟將推進美國,在零排放經濟的道路上,且不遲於2050年實現。」
拜登在這場峰會上,發表新的減排承諾,到2030年的溫室氣體排放,將在2005年的水準上減少50%至52%,到2050年實現淨零排放。這更新了歐巴馬時期,到2025年減排26%到28%的目標,且有明確的路線圖。
CBS新聞:「白宮說,實現這目標的一部份,是到2035年,消除發電產生的所有碳排放,並通過減少能耗,即建築物能源效能提升的新投資。」
美國總統 拜登:「我看到創造創造數百萬個有不錯薪水的中產階級工作機會,我看到線路工人鋪設了,數千英里的輸電線路,以獲得清潔、現代化、適應力更強的電網;我看到汽車工人,建造下一代電動汽車,而電工在全國範圍內,安裝了50萬個充電站,就沿著我們的高速公路。」
拜登把減排目標,包裹在他2.25兆美金的基建法案裡,以綠能創造就業、帶動經濟,看似合理且一舉數得的邏輯,但凱因斯主義的投資,在美國國內有不少疑慮,拜登也因此另闢蹊徑,利用美國當前普遍的反華心理。
美國國務卿 布林肯:「很難想像美國能贏得,與中國的長期戰略競爭,如果我們不能領導可再生能源革命,現在我們落後了,中國是太陽能電池板、風力渦輪機、電池、電動車的最大生產和出口國。如果我們不追趕,美國將錯過以反映我們的利益和價值觀的方式,塑造世界氣候未來的機會,我們也將因此失去無數個美國人的工作崗位。」
這算是一種恐嚇,布林肯稍早在馬里蘭州的演說,發揮的是淋漓盡致。害怕中國超越美國,是華府兩黨政客的普遍情緒,白宮正以此凝聚政策向心力。
中國國家主席 習近平:「共同但有區別的責任原則,是全球氣候治理的基石,我們要充分肯定發展中國家,應對氣候變化所作貢獻,照顧其特殊困難和關切。」
而習近平在峰會上的談話,重申包括中國在內的發展中國家,在求發展與減排承諾上的平衡,也拒絕了西方國家,要求加大減排力度的壓力,提出中國30/60的減排目標。
中國國家主席 習近平:「中國將力爭2030年前實現碳達峰,2060年前實現碳中和,中國承諾實現從碳達峰到碳中和的時間,遠遠短於發達國家所用時間,需要中方付出艱苦努力。中國支持有條件的地方和重點行業、重點企業率先達峰,將嚴控煤電項目,十四五時期嚴控煤炭消費增長,十五五時期逐步減少。」
對於美方指責,過去5年持續增長的火力發電,習近平首次明確提出減煤路線圖。但中國中科院的報告顯示,要達到2030年的碳達峰,整體電力行業要比當前減排65.6%,而即便到2060年要達到碳中和,也需要新的溫室氣體捕捉與儲存技術,這確實是任務艱鉅。然而中國承諾用30年的時間,從碳達峰到碳中和,美國則是花了43年,歐盟71年,這顯然讓西方閉上了嘴,也力保中國能持續發展。
馬紹爾群島總統 David Kabua:「我們今天的行動,直接關係到我國的未來和安全,還有其他太平洋島國,我們是一個低窪區的國家,海拔僅有一米。」
而受邀與會的,馬紹爾群島總統柯布亞,恐怕是對氣候變遷最有危機感的人。歷經美軍67次核試爆都沒沉的馬紹爾,卻要面對全球暖化造成的海平面上升,即將在21世紀末消失。柯布亞呼籲全球要有所行動。
美國總統 拜登:「今天,我們要發布美國歷史上,第一個國際氣候融資計劃,這計劃代表了我們的願景,以協調的方式,為全球氣候變化籌集資金。」
這是美國展現,重新領導氣候議題的方式,拜登並未明說要挹注多少資金,而彭博報導是57億美元,以此翹動全球零排放建設。
但許多開發中國家都對此存疑,畢竟在聯合國氣候變化框架公約下,2009年已開發國家允諾為貧窮國家每年提供1000億美元,以達到氣候目標,而這個承諾卻從未實現;且小布希放棄1997年的京都議定書,川普也退出巴黎協定,這都讓與會各國,對美國的氣候承諾與政策的連續性,持懷疑的態度。
中國國家主席 習近平:「發達國家應該展現更大雄心和行動,切實幫助發展中國家,加速綠色低碳轉型。」
而中國也在行動,在稍早的博鰲論壇上,就有多場基於一帶一路,加大沿線各國綠能投資的討論,主要融資機構亞投行,也更新了投資與融資的條件。
亞投行行長 金立群:「我們想為基礎設施項目提供資金,促進他們向淨零排放的過渡。最近批准的合作戰略中,我們決定推動碳減排,為氣候變化和減緩籌集資金,到2025年要達到50%。」
美國總統 拜登:「這次峰會是一個開始,是一條道路的起點,將帶我們前往格拉斯哥,參加11月的聯合國氣候變化大會,我們將兌現這些承諾。」
兩天的氣候高峰會結束,與會的38個國家佔全球溫室氣體排放超過8成,也都公布更雄心勃勃的減排目標。但歷史經驗表明,即便面對更惡化的氣候變遷,人類要有所改變的決心,往往還是會被動搖,而這一次呢?
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森鉅電動車 在 股民當家 幸福理財 Facebook 的最佳解答
【萬七也有便宜貨】
時間:2021/4/11(日)
貼文:NO.1227篇
【萬七也有便宜貨】
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■ 指數不預設高
不管國際股市或台北股市,如果看指數,位置都是歷史高附近或持續創新高,很多投資朋友心中有罣礙,預設立場,認為漲多的股票就應該要跌!指數創歷史高,還在地板、還沒漲的股票就是爛東西!其實這都是成見,我們對於行情,不應預設立場,不應存在幻想,才不會錯過大行情。
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只要全球總體經濟,穩健復甦,財政與貨幣政策能夠支撐,搭配最新的產業趨勢,其實有很多好股票,才剛剛開始要漲而已,特別是谷底翻揚的,10年磨一劍的股票,籌碼沉澱多年以後,突然一個營運轉機,這種股票動輒飆漲五成甚至一倍以上。
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■ 把眼光放遠
指數與個股要分開看,至於怎麼分開看,LEO提供兩個方法,第一、產業趨勢向上型,第二、月線底部起漲型。
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【產業趨勢向上型】
例如: 2021年 Mini LED產業迎來新的契機,三星大電視採用Mini LED當背光源,蘋果 iPad Pro預計12.9 吋搭載 Mini LED 螢幕,預計會採用近 1 萬顆的 Mini LED 晶片作為背光源,甚至帶動Mackbook Pro筆電、車用、手機等各種應用。整個產業鏈進入大爆發的一年,從最優先受惠的設備股惠特(6706),點測、分選設備,持續擴產,供不應求,訂單據傳已經排到 9月以後。
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富采投控(3714),晶電與隆達換股成立的新公司,今年面板供不應求,友達,群創漲翻天,產業趨勢向上,面板最重要的背光源,當然要提前掌握,友達透過子公司隆利投資,今年持續加碼,累計已投資約 9.35 億元,持有富采投控股權攀升至 8.08%。
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鼎元(2426),確定被富采入主拿下3席董事,共同拓展感測相關應用,換句話說,將來在醫療、自動化設備、航太、車用與 3D 感測都會有富采的影子。
富采(3714)在中國佈局,與中國 LED 顯示屏廠商利亞德,合資成立的利晶微電子,攜手佈局 Micro LED 技術,並在無錫建立全球首座 Micro LED 量產基地,兩大集團各取得約一半持股,產能供不應求,訂單已排至 6 月,將提前啟動擴產計畫。
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聚積(3527),Mini LED電視開始大量出貨,今年推出四款背光驅動晶片,與傳統傳統LCD背光的差異,在於聚積的驅動IC能夠達成的數百至上千區的「分區調光」功能,可提高畫面對比度,並實現如HDR的精細化顯示效果,今年將進入高成長期,出貨將呈倍數成長!
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產業趨勢向上型的,還有第三代半導體,電動車相關供應鏈,半導體設備擴大資本支出....這些都是長多格局,例如:漢磊(3707)股價頻創掛牌新高,但是高還會更高,強還會更強,股價反應的是未來幾年,半導體產業的全新革命,新一代護國神山的價值。
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【月線底部起漲型】
這一類型的股票,漲幅落大盤,把月K線圖打開,縮到最小,把過去10年、20年、30年的走勢攤開來看還在底部,也許公司過去表現不佳,經過長時間的沉潛後,迎來新的轉機,這一類型的股票不漲則矣,一飛衝天!
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例如:新鉅科(3630),去年虧損 2.77億元,每股稅後虧損 1.5 元,但是大家要思考一個問題,營運虧損的公司為何在虧損期砸大錢蓋新工廠,若沒有新訂單,公司敢擴產?新產能開出以後,帶動營收增加,獲利增加,現在股價卻在歷史低檔,這就是最好的投資機會!
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新鉅科投資 39.2 億元興建的台中新廠,預估將在今年第二季完工,產品組合,包括 6P 鏡頭、潛望式鏡頭與光學屏下指紋鏡頭等組合改善,擴產幅度驚人約 80% ,加上生產自動化將帶來降低成本的效益。
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美國擴大基礎建設 2.25兆美元,其中 1000億美元應用在建設寬頻網路,為什麼呢?身在台灣的大家可能無法想像,世界強國在偏遠或農村地區,竟然還有數百萬家庭沒有寬頻網路可用,AT&T 目前的固網服務,提供的下載速度只有 10~25Mbps,上傳速度也只有 1Mbps。新政策預估將推動上傳下載都達到100Mbps的速度,這商機就很驚人了!
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例如:上詮(3363),去年每股稅後盈餘 1.09元,三月營收月增 65%,是國內首家投入光纖熔燒(FBT)及平面光波導(PLC)相關產品的公司,是國內光纖元件技術領先的領導廠商,公司技術主要來自工業技術研究院光電所之核心團隊,主產品為光纖被動元件與模組,公司為國內最大光纖被動元件廠商。
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同樣月線圖打開,股價在歷史低檔,遠遠落後大盤,新商機帶來新契機,同樣類似的公司還有很多很多,之前分享過的例子:包含九暘(8040)、安國(8054)、正達(3149)、美隆電(2477)、南紡(1440)、偉詮電(2436)、一詮(2486)、艾笛森(3591)都是同樣類型,共同的特色就是一旦發動攻勢,通常都會倍數飆漲!
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這樣的個股還非常多,千萬不能錯過,只要買到任何一檔,都足以讓財富倍增,鎖定👇
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森鉅電動車 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
人工智慧在自動駕駛車的作用
作者 : Anton Hristozov,軟體工程師/研究員
2020-10-12
自動駕駛車輛(autonomous vehicles)在農業、交通運輸和軍事等領域開始成為一種現實,很快地我們也將會看到它應用於一般消費者的日常生活中。
自動駕駛車輛根據感測器資訊和人工智慧(Artificial Intelligence;AI)演算法來執行一些必要的操作,因而需要收集資料、規劃並執行行駛路線。而這些任務,尤其是規劃和執行行駛路線需要非傳統的編程方法,這就有賴於AI中的機器學習(Machine Learning;ML)技術。
自動駕駛車輛仍有許多任務面臨巨大的挑戰,必須採用更先進縝密的方法來解決。取代人類的認知和運動能力並不是一件容易的事情,還需要持續多年的努力。AI還必須解決各種不同的任務,才能夠實現安全和可靠的自動駕駛。
宅經濟下,你需要知道電競週邊整合方案
本文將介紹讓自動駕駛車得以實現的AI應用,並提出其所面對的挑戰以及至今取得的成就,另外也探討了相較於傳統軟體的AI本質差異。在後續的文章中將進一步討論在自動駕駛領域進行開發、測試和部署AI技術的特定挑戰。
自動駕駛車的AI分析
自動駕駛車是汽車產業中成長最快速的領域,而AI則是自動駕駛車中最重要和最複雜的組成部份。圖1所示為典型的自動駕駛車組成。
自動駕駛車對於傳送即時數據的感測器數量,以及對數據進行智慧處理的需求可能會非常龐大。而AI主要被用於現代汽車的中央單元以及多個電子控制單元(ECU)中。
由於AI已在機器人等眾多領域中得到應用,它自然成為自動駕駛的首選技術。結合AI和感知等技術承諾可提供更安全、更具確定性的行為,從而帶來燃油效率、舒適性和便利性等優勢。
開發像自動駕駛車這樣複雜的AI系統面臨諸多挑戰。AI必須與多種感測器互動,並即時使用數據。許多AI演算法都是運算密集的工作負載,因此很難搭配使用記憶體和速度受限的CPU。現代車輛是一種即時系統,必須在時域中產生確定性結果,這關係到駕駛車輛的安全性。諸如此類的複雜分佈式系統需要大量的內部通訊,但這些內部通訊通常易於造成延遲,從而干擾AI演算法做出決策。此外,汽車中執行的軟體還存在功耗問題。運算越密集的AI演算法消耗功率也越多,尤其是對僅依靠電池充電的電動車(EV)而言,這會是一大問題。
在自動駕駛車中,AI用於執行多項重要任務。其主要任務之一是路徑規劃,即車輛的導航系統。AI的另一項重要任務是與感測系統互動,並解讀來自感測器的數據。
很顯然地,提供一套完整的解決方案來取代人類操控駕車的是一項艱鉅的任務。因此,製造商們開始將問題劃分為更小的部份,並逐一地解決,以期透過小幅進展最終實現完全的自動駕駛。業界一直不乏新創公司或具顛覆性的公司試圖解決所有的自動駕駛問題,並曾誓言要在2020年實現完全自動駕駛車上路。如今看來,現實顯然更複雜得多了,AI本質上存在的一些問題帶來了很多障礙。
隨著AI的發展與完善,我們將越來越接近具有安全且自主行駛的交通運輸願景。在那之前,我們必須展開長時間的開發與測試,而最終是否採用則取決於消費者的信心以及市場驅動力。儘管比預期費時更長,但一切終會發生。
需求與要求已經出現了,技術也幾近完備。其實際應用可能或快或慢,這完全取決於法規要求。分階段實施是可行之道,從比較簡單和更具確定性的用例開始,例如先在已知環境中導入自動駕駛。如果僅在具有較少未知的特定條件下行駛自動駕駛車,則可以充份緩解所使用的演算法壓力。
自駕車中的AI應用
感測器數據處理
自動駕駛車輛在運行期間,無數的感測器為車輛的中央電腦提供了數據,包括道路資訊、道路上出現的其他車輛資訊,以及如同人類感知般地偵測到任何障礙物的資訊。有些感測器甚至可以提供比普通人更好的感知能力,但要做到這一點就需要智慧演算法,用於理解即時產生的數據串流。
智慧演算法的主要任務之一是檢測並辨識車輛前方和周圍的物體。人工神經網路(ANN)是用於該任務的典型演算法,也稱為深度學習,因為神經網路包含許多層級,而每個層級又包含許多節點。圖2顯示了這種深度神經網路,不過在實際的神經網路中,其節點數和層數可能更多。
為了分類物體,視訊輸入分析採用機器學習演算法以及最可行的神經網路。由於我們有多個不同類型的感測器,因而必須為每個感測器配備專用的硬體/軟體模組。這種方法允許平行處理數據,因此可以更快做出決策。每個感測器單元都可以利用不同的AI演算法,然後將其結果傳達給其它單元或中央處理電腦。
路徑規劃
路徑規劃對於最佳化車輛行駛軌跡並產生更好的交通模式非常重要。它有助於降低延遲並避免道路擁堵。對於AI演算法來說,規劃也是一項非常適合它的任務。因為這是一項動態任務,可以考慮到很多因素,並在執行路徑時解決最佳化問題。路徑規劃的定義如下:「路徑規劃讓自動駕駛車輛能夠找到從A點到B點之間最安全、最便捷、最經濟的路線,它利用以往的駕駛經驗協助AI系統在未來作出更準確的決策。」
路徑執行
路徑規劃好之後,車輛就可以透過檢測物體、行人、自行車和交通號誌來掌握道路狀況,透過導航到達目的地。目標檢測演算法是AI社群的主要關注點,因為它能夠實現仿人類行為。而當道路情況不同或天氣條件變化時,挑戰就來了。許多測試車輛發生事故都是由於模擬環境與現實環境的條件不同,而AI軟體若接收到未知數據,很可能會做出無法預測的反應。
監測車輛狀況
最具前景的維護類型是預測性維護。其定義如下:「預測性維護利用監測和預測模型來確定機器狀況,並預測可能發生的故障以及何時發生。」它嘗試預測未來的問題,而不是已然存在的問題。從這方面來看,預測性維護可以節省大量的時間和金錢。包括監督學習和無監督學習都可用於預測性維護。其演算法能夠根據機載和機外數據來做出預測性維護的決策。用於該任務的機器學習演算法屬於分類演算法,例如邏輯迴歸、支援向量機以及隨機森林演算法等。
收集車險資料
來自車輛的數據記錄可以包含有關駕駛員行為的資訊,而且這些數據可以用來分析交通事故,也可用於處理車險理賠。所有這些都有助於降低汽車保險的保費,因為具有更加確定的安全性與保證。對於全自動駕駛車輛來說,賠償責任將從乘客(不再是駕駛人)轉移到製造商。而對半自動駕駛車輛來說,駕駛人仍可能承擔一部份責任。
要證明這一類的情況將越來越依賴於車輛AI系統所擷取到的智慧數據。來自所有感測器的數據會產生巨量的資訊,隨時保存所有數據可能不切實際,但是保存相關數據的快照,似乎是獲得證據的折衷方法,這些證據可用於特定交通事件的事後分析。這種方法類似於黑盒子保存數據的方法,可以在發生碰撞事故後根據其中的數據進行分析。
附圖:自動駕駛在農業、交通運輸和軍事等領域開始成為一種現實,很快地我們也將會看到它應用於一般消費者的日常生活中...
圖1:自動駕駛/連網車輛。(來源:Lentin, 2017)
圖2:深度神經網路示意圖(來源:Beachler, 2019)。
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20201012ta31-role-of-ai-in-autonomous-vehicles/?fbclid=IwAR3ynFHau_8Podk-XKuJWJnvDbxUOR_TeNH-HWNiv7qOHV8LDTQAKVI3HmY
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聯邦銀行
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00:00 五倍券懶人包!數位、實體怎麼選?加碼券是什麼?
01:15 五倍券領取資格
02:01 五倍券領取方式
03:30 藝FUN券
03:50 農遊券
04:11 動滋券
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06:04 各銀行綁訂優惠(概述)
06:14 台灣企銀
06:26 永豐銀行
07:18 台新銀行
08:04 第一銀行
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10:08 結語
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永豐三井聯名卡|https://shinli.pse.is/N4YCD (餐廳/外送10%)
💡一般消費信用卡💡
永豐Sport卡|https://shinli.pse.is/N4YCD (無腦3%現金回饋)
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花旗現金回饋PLUS鈦金卡|https://pse.is/3al9qa (指定通路10%)
台新玫瑰Giving卡|https://pse.is/3cjgtb (假日3%)
聯邦賴點卡|https://pse.is/3b4lj5 (國內2%/LINE Pay7%)
星展ECO永續卡|https://shinli.pse.is/RNHW6 (國內無腦3%)
FlyGo卡| https://shinli.pse.is/UTMAF (高鐵/加油5%)
匯豐現金回饋卡|https://shinli.pse.is/UYRCA (國內1.22%/海外2.22%)
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