關於 word 轉 2003 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

Office可分成97－2003和2007以後，除了工具列進化到圖形化功能區，副檔名後面加個「x」，word為.docx、Excel為.xlsx、PowerPoint為.pptx，表示是xml資料格式，本文介紹如何轉換。

來自創新工場大灣區人工智慧研究院的兩篇論文入選了自然語言處理領域（NLP）頂級學術會議 ACL 2020 。
這兩篇論文均聚焦中文分詞領域，是深度學習引入知識後的有益嘗試，將該領域近年來廣泛使用的各資料集上的分數全部刷至新高，在工業中也有著可觀的應用前景。

本文來自創新工場公眾號
……………………………………………………………………

創新工場兩篇論文入選ACL 2020，將中文分詞性能刷至新高

“土地，我的金箍棒在哪裡？”
“大聖，你的金箍，棒就棒在，特別配你的髮型。”

感謝神奇的中文分詞，給我們帶來了多少樂趣。豐富多變的中文行文，給人的理解造成歧義，也給AI分詞帶來挑戰。

近日，自然語言處理領域（NLP）頂級學術會議 ACL 2020 (https://acl2020.org/)正在火熱舉行。

令人振奮的是，來自創新工場大灣區人工智慧研究院的兩篇論文入選。這兩篇論文均聚焦中文分詞領域，是深度學習引入知識後的有益嘗試，將該領域近年來廣泛使用的各資料集上的分數全部刷至新高，在工業中也有著可觀的應用前景。

分詞及詞性標注是中文自然語言處理的基本任務，尤其在工業場景對分詞有非常直接的訴求，但當前沒有比較好的一體化解決方案，而且中文分詞普遍存在歧義和未登錄詞的難題。

基於此，兩篇論文各自提出了“鍵-值記憶神經網路的中文分詞模型”和“基於雙通道注意力機制的分詞及詞性標注模型”，將外部知識（資訊）創造性融入分詞及詞性標注模型，有效剔除了分詞“噪音”誤導，大幅度提升了分詞及詞性標注效果。

兩篇文章的作者有：華盛頓大學博士研究生、創新工場實習生田元賀，創新工場大灣區人工智慧研究院執行院長宋彥，創新工場科研合夥人張潼，創新工場CTO兼人工智慧工程院執行院長王詠剛等人。

ACL（The Association for ComputationalLinguistics）國際計算語言學協會是自然語言處理領域影響力最大、最具活力的國際學術組織之一，自1962年創立以來已有58年歷史，其每年夏天舉辦的年會是該領域學術頂會。

與往年不同的是，受新冠疫情影響，ACL2020全部轉為線上進行，不過這絲毫沒有減弱熱度。根據之前公佈的資料，今年大會投稿數量超過3000篇，共接收 779 篇論文，包括 571 篇長論文和 208 篇短論文，接收率為 25.2%，在全球疫情衝擊下反而是有史以來最盛大的一屆ACL會議，創新工場的技術大牛們也頂著時差連續數晚熬夜參會。

▌利用記憶神經網路，將中文分詞性能刷到歷史新高

中文分詞目的是在中文的字序列中插入分隔符號，將其切分為詞。例如，“我喜歡音樂”將被切分為“我/喜歡/音樂”(“/”表示分隔符號)。

中文語言因其特殊性，在分詞時面臨著兩個主要難點。一是歧義問題，由於中文存在大量歧義，一般的分詞工具在切分句子時可能會出錯。例如，“部分居民生活水準”，其正確的切分應為“部分/居民/生活/水準”，但存在“分居”、“民生”等歧義詞。“他從小學電腦技術”，正確的分詞是：他/從小/學/電腦技術，但也存在“小學”這種歧義詞。

二是未登錄詞問題。未登錄詞指的是不在詞表，或者是模型在訓練的過程中沒有遇見過的詞。例如經濟、醫療、科技等科學領域的專業術語或者社交媒體上的新詞，或者是人名。這類問題在跨領域分詞任務中尤其明顯。

對此，《ImprovingChinese Word Segmentation with Wordhood Memory Networks》這篇論文提出了基於鍵-值記憶神經網路的中文分詞模型。

該模型利用n元組（即一個由連續n個字組成的序列，比如“居民”是一個2元組，“生活水準”是一個4元組）提供的每個字的構詞能力，通過加（降）權重實現特定語境下的歧義消解。並通過非監督方法構建詞表，實現對特定領域的未標注文本的利用，進而提升對未登錄詞的識別。

例如，在“部分居民生活水準”這句話中，到底有多少可能成為詞的組塊？單字可成詞，如“民”；每兩個字的組合可能成詞，如“居民”；甚至四個字的組合也可能成詞，例如“居民生活”。

把這些可能成詞的組合全部找到以後，加入到該分詞模型中。通過神經網路，學習哪些詞對於最後完整表達句意的幫助更大，進而分配不同的權重。像“部分”、“居民”、“生活”、“水準”這些詞都會被突出出來，但“分居”、“民生”這些詞就會被降權處理，從而預測出正確的結果。
在“他從小學電腦技術” 這句話中，對於有歧義的部分“從小學”（有“從/小學”和“從小/學”兩種分法），該模型能夠對“從小”和“學”分配更高的權重，而對錯誤的n元組——“小學”分配較低的權重。

為了檢驗該模型的分詞效果，論文進行了嚴格的標準實驗和跨領域實驗。

實驗結果顯示，該模型在5個資料集（MSR、PKU、AS、CityU、CTB6）上的表現，均達了最好的成績（F值越高，性能越好）。（注：所選擇的五個資料集是中文分詞領域目前全世界唯一通用的標準資料集）

創新工場大灣區人工智慧研究院執行院長宋彥表示，與前人的模型進行比較發現，該模型在所有資料集上的表現均超過了之前的工作，“把中文分詞領域廣泛使用的標準資料集上的性能全部刷到了新高。”

在跨領域實驗中，論文使用網路博客資料集（CTB7）測試。實驗結果顯示，在整體F值以及未登陸詞的召回率上都有比較大提升。

▌“雙通道注意力機制”，有效剔除“噪音”誤導

第二篇論文《Joint ChineseWord Segmentation and Part-of-speech Tagging via Two-way Attentions ofAuto-analyzed Knowledge》提供了一種基於雙通道注意力機制的分詞及詞性標注模型。

中文分詞和詞性標注是兩個不同的任務。詞性標注是在已經切分好的文本中，給每一個詞標注其所屬的詞類，例如動詞、名詞、代詞、形容詞。詞性標注對後續的句子理解有重要的作用。

在詞性標注中，歧義仍然是個老大難的問題。例如，對於“他要向全班同學報告書上的內容”中，“報告書”的正確的切分和標注應為“報告_VV/書_N”。但由於“報告書”本身也是一個常見詞，一般的工具可能會將其標注為“報告書_NN”。

句法標注本身需要大量的時間和人力成本。在以往的標注工作中，使用外部自動工具獲取句法知識是主流方法。在這種情況下，如果模型不能識別並正確處理帶有雜音的句法知識，很可能會被不準確的句法知識誤導，做出錯誤的預測。

例如，在句子“他馬上功夫很好”中，“馬”和“上”應該分開（正確的標注應為“馬_NN/上_NN”）。但按照一般的句法知識，卻可能得到不準確的切分及句法關係，如“馬上”。

針對這一問題，該論文提出了一個基於雙通道注意力機制的分詞及詞性標注模型。該模型將中文分詞和詞性標注視作聯合任務，可一體化完成。模型分別對自動獲取的上下文特徵和句法知識加權，預測每個字的分詞和詞性標籤，不同的上下文特徵和句法知識在各自所屬的注意力通道內進行比較、加權，從而識別特定語境下不同上下文特徵和句法知識的貢獻。

這樣一來，那些不準確的，對模型預測貢獻小的上下文特徵和句法知識就能被識別出來，並被分配小的權重，從而避免模型被這些有噪音的資訊誤導。

即便在自動獲取的句法知識不準確的時候，該模型仍能有效識別並利用這種知識。例如，將前文有歧義、句法知識不準確的句子（“他馬上功夫很好”），輸入該雙通道注意力模型後，便得到了正確的分詞和詞性標注結果。

為了測試該模型的性能，論文在一般領域和跨領域分別進行了實驗。

一般領域實驗結果顯示，該模型在5個資料集（CTB5，CTB6，CTB7，CTB9，Universal Dependencies）的表現（F值）均超過前人的工作，也大幅度超過了斯坦福大學的 CoreNLP 工具，和伯克利大學的句法分析器。

即使是在與CTB詞性標注規範不同的UD資料集中，該模型依然能吸收不同標注帶來的知識，並使用這種知識，得到更好的效果。

而在跨領域的實驗中，和斯坦福大學的CoreNLP 工具相比，該模型也有近10個百分點的提升。

▌主動引入和分辨知識，實現中文分詞技術突破

中文分詞在中國科研領域已經有幾十年的歷史。最初的中文分詞是基於詞典構建，詞典的好壞會直接影響到最後分析的效果。如果某個新詞在詞典裡沒有，那麼模型是死活都分不出來的。

這種方式的局限性還在於，詞典和分詞兩件事情中間始終有一條鴻溝，儘管詞典可以編撰得非常全面，但在處理分詞的時候，因為每一句話都有上下文語境，往往會產生多種不同的切分方法，從而無法有效地在當前語境下對分詞結構進行恰當的指導。

從2003年開始，分詞方法出現了新的突破。研究人員提出了打標籤的方式，通過給每一個字打詞首、詞尾、詞中的標籤，不再需要構建詞典，大幅度提升了未登錄詞的召回效果。

到了2014年左右，深度學習和神經網路開始被廣泛應用到中文分詞中，打標籤的模型從之前的淺層學習變成了深度學習，但演算法本質沒有發生變化，所以提升作用並不太大。

近兩年，學界開始研究怎麼在打標籤的過程中加入外部知識和資訊。創新工場的這兩篇文章就是沿著這個路徑，用記憶神經網路的方式記錄對分詞結果有影響的 n元組，並引入對詞性標注有影響的句法知識，將分詞結果和自動獲得的知識銜接起來，既發揮了神經網路的優勢，也把知識的優勢用上，實現了分詞技術上小而有效的改進和突破。

宋彥表示，“從技術創新的角度，我們的貢獻主要有兩點。一是在現有技術的基礎上，建立了一個一體化的模型框架，使用非監督方法構建詞表，並把知識（資訊）融入進來，使用更高層次的句法知識，來幫助詞性標注，起到'他山之石，可以攻玉’的效果。”

“二是主動吸收和分辨不同的外部知識（資訊）。通過鍵-值記憶神經網路和雙通道注意力機制，進行動態權重的分配，能夠有效分辨知識，區分哪些是有效的，哪些是無效的。雖然這些知識是自動獲取的、不準確的，但‘三個臭皮匠，頂個諸葛亮’，經過有效利用，總能湊出一些有用的資訊。如何實現模型的主動吸收和分辨，就變得更加重要。”

據瞭解，今年的ACL大會，在分詞領域一共收錄了18篇論文，創新工場人工智慧工程院同時有2篇入選，也表現出ACL官方對這一貢獻的認可。

▌具備跨領域分詞能力，提升工業應用效率

中文分詞和詞性標注是最底層的應用，對於接下來的應用和任務處理非常重要。例如對於文本分類、情感分析，文本摘要、機器翻譯等，分詞都是不可或缺的基本“元件”。

宋彥表示，做此項研究的目的是主要為了拓展其工業場景的應用，正確的分詞能夠平衡公司應用開發的效率和性能，同時方便人工干預及（預）後處理。

這也是創新工場人工智慧工程院的努力方向之一。工程院成立於2016年9月，宗旨是銜接科技創新和行業賦能，做嫁接科研和產業應用的橋樑，為行業改造業務流程、提升業務效率。

工程院下設北京總部、南京研究院和大灣區研究院。大灣區研究院再下設資訊感知和理解實驗室，專注于對自然語言處理（NLP）領域的研究。執行院長宋彥本人也有超過15年的NLP領域的科研經驗。

“在工業場景使用的時候，跨領域的模型能力是一個非常直接的訴求。”宋彥表示，在某個領域的訓練模型，大概率也需要應用到其他領域。

“如何在新領域缺少資料，或者新領域只有少量未標注資料的情況下，實現模型的冷開機，依然是項巨大的挑戰。如果能利用外部知識，提高模型性能，就能有效地召回很多在訓練集中沒有出現過的新詞。”

例如搜尋引擎的廣告系統，最初也是通過組詞匹配的方式，在某個特定領域訓練其分詞模型，但在進入一個新的領域時，例如從新聞領域進入醫療領域或體育領域，效果往往會大打折扣，甚至頻頻出錯。

而使用跨領域特性後，廣告系統在進入新領域時，便無需額外的資料，就可以對它進行比較準確的分詞和標注，從而有效匹配廣告和客戶，大大提升系統運行的效率和穩定性。

目前，這兩篇論文的工具都已經開源，在下面兩個連結中，可以找到對應的所有代碼和模型，各位朋友可按需自取：

分詞工具：https://github.com/SVAIGBA/WMSeg
分詞及詞性標注工具：https://github.com/SVAIGBA/TwASP

【談德賽先生與世界轉型正義】
小編的 #二二八和平紀念日 隨筆✍️

台灣人對於 #德 (Democracy民主) #賽 (Science科學) 先生一定不陌生，尤其在這波 #武漢肺炎 疫情蔓延的此刻，我們更能體會 #民主、透明、人本的行政，以及 #科學、學術自由的重要性。

但今天我們享受的 #民主自由 跟 #說真話 的權利，並非從天上掉下來，而是許多人民勇敢反抗威權獨裁體制所爭取而來的。他們所遭受殘酷不當的政治迫害，或許是生活在現在的我們難以想像的😰，但即便那段用血與淚寫下的歷史，曾被刻意抹去或扭曲，我們仍然不應該忘記，反而更應秉持實事求是的科學精神，還原過去...

「過去發生的錯誤，不會輕易從歷史中消失，而會成為不斷糾纏的傷痛。」

記述德國 #轉型正義 的《無能於哀悼》(Die Unfähigkeit zu trauern)一書，道出了「克服過去」(Vergangenheitsbewältigung) 的意義，也是我們台灣人面對「二二八事件」這段歷史時，應該賦予自己的使命與工作💪；因為唯有如此，社會才能逐步實現和解，台灣也才能在和平深厚的民主文化中，持續壯闊！

#釐清歷史真相
#召喚社會共感與相互理解
#台灣轉型正義之路
#我們一起走
#TransitionalJustice
#Reconciliation

覺得這個使命太沈重？很孤單❓

No no no... 身為走在國際線上的知識型小編🤓，就來跟大家分享幾個世界上比較有代表性的「轉型正義」案例吧～

#德國 🇩🇪「前東德社會統一黨獨裁時期歷史評價與影響研究委員會」調查1949-1989年的人權侵犯事件，聽取目擊者證詞，於1994年6月完成報告18冊，作為德國政府後續補償受害者之依據，並挹注教育與文化預算，透過正規教育及生活環境形塑，讓人民記住歷史教訓，避免悲劇重演。

#北愛爾蘭 🏳️「北愛爾蘭受害者委員會」調查過去30年戰爭中對人權的迫害事件真相，成立專門委員會平反賠償，促使對立衝突的雙方領袖，願意為改變現狀做出不一樣的決定，開啟相互理解的契機。

#美國 🇺🇸「戰時公民遭迫遷與拘留委員會」1980年由國會設置，調查1942-1945年間美國公民與移民被強迫遷移與拘禁的情況，並於1988年通過《公民自由法案》，要求政府認錯道歉，並須設立公共教育基金，向大眾宣傳以及提供受害者賠償，另保證未來不再採取類似行動。

#瓜地馬拉 🇬🇹「歷史澄清委員會」於1997-1999年間，調查過去36年來國內武裝衝突中侵犯人權的案件，最終報告命名為《瓜地馬拉：沉默記憶》，紀錄人權侵害的犧牲者 4萬多人，其中23,000多人遭受處決，6000多人被失蹤。當時軍事政變掌權者Rios Montt，在2012 年被法庭以種族滅絕和反人類兩罪正式指控，2013年被判處合計80年徒刑。

#薩爾瓦多 🇸🇻「薩爾瓦多真相委員會」，資金由聯合國會員國募集和管理，調查1980年代以來22,000宗處死、凌虐與綁架案。1993年在美國發表調查報告《從瘋狂到希望：薩爾瓦多12年的戰爭》，最後有2000名證人出面提出直接證據，顯示共有逾7000人受害、8000名遭受間接波及，此外政府當局還收到近23,000件書面告發。

#阿根廷 🇦🇷「失蹤者國家委員會」，調查1976-1983年軍政府統治時期，近9000人下落不明的情況。審查8960位失蹤案與不計其數的凌虐和拘留案，確認365座凌虐和集中營。其成果報告《永不重蹈覆轍》於1984年公諸於世。時至2006年，前警察總長Miguel Etchecolatz終被判終生監禁，2008年前軍政府首領Reynaldo Bignone 被判處25年徒刑，軍政府時期的第一任總統Jorge Rafael Videla也被起訴，於2010年遭判終生監禁，2014年於獄中去世。

#蒲隆地 🇧🇮 由聯合國安理會成立「國際調查委員會」釐清1993年Ndadaye總統遇刺及相關暴力真相，「九三事件」造成超過5萬人喪生。委員會作出法律、政治和行政措施，懲治肇事者，嚴防重蹈覆轍，促進國內和解。

#南非 🇿🇦「真相與和解委員會」(TRC) 於1995年成立，調查種族隔離期間人權迫害事件並作成報告，分析1960-1990 年代的解放組織等相關運動，透過舉辦一場場公開的聽證會，收集21,000份證詞，並自2003年起執行財務賠償，最終走向和解。

#斯里蘭卡 🇱🇰「非自願遷徙或失蹤者下落調查委員會」，調查自1988年開始的失蹤案件，並找出負責者。一共查出16,700件失蹤案，賠償家屬損失，超過400名國安部門成員被起訴。

Today is #PeaceMemorialDay, commemorating the February 28th Incident in 1947.

In the midst of an epidemic, the values of #transparency, #FreedomOfSpeech, #science-based practice and humanitarian governance that are inherent to free and democratic societies have never been clearer. However, this doesn’t happen overnight, but rather authoritarian dictatorships have to be challenged by intellectuals and civic groups for change to happen. For generations who were born after this chapter of history closed, this may be hard to imagine, but it is important that it be remembered and examined.

‘The mistakes of the past do not easily disappear into history, but rather become a festering wound.’

The Inability to Mourn (Die Unfähigkeit zu trauern)
‘Vergangenheitsbewältigung’ is the German word for the struggle to work through the horrors of World War II. In a similar manner, Taiwanese people have been working to decode and examine the February 28th Incident; in order to facilitate peace and reconciliation within Taiwanese society and build the lasting foundation for a democratic society.

If this sounds like a Sisyphean task, don’t feel discouraged, we’ve shared some #TransitionalJustice success stories from around the world below:

#Germany: Two years after German reunification, the Commission of Inquiry for the Assessment of History and Consequences of the SED Dictatorship in Germany was established by the German government to examine the history and consequences of the former East German communist government. It released its 18-volume report in 1994. A Commission of Inquiry on Overcoming the Consequences of the SED Dictatorship in the Process of German Unity then investigated the findings for a further three years. This was used as the basis to distribute compensation to victims and more funds were apportioned for education and culture, so that people would learn the lessons of history and so that these tragedies would never happen again.

#NorthernIreland: The NI Commission for Victims and Survivors was established to investigate the stories of victims of the Troubles. A commissioner for Victims and Survivors of the conflict in Northern Ireland was established by legislation in 2006 and its principal aim is to promote the interests of victims and survivors.

#US: The Commission on Wartime Relocation and Internment of Civilians investigated the internment and relocation of US citizens during World War II. Congress subsequently passed the Civil Liberties Act of 1988, in which the government acknowledged and apologized for the injustices and which created a public education fund to inform the public as well as making restitution to those affected; ensuring that similar actions would not be taken in the future.

#Guatemala: The Historical Clarification Commission was established to investigate human rights abuses during the 36-year armed conflict in the country, which saw 200,000 killed and over 1 million disappearances. The final report, Memory of Silence was published in 1999. On May 10, 2013, the head of the military regime Efraín Ríos Montt was convicted of genocide and crimes against humanity. He was sentenced to 80 years in prison (50 years for genocide and 30 years for crimes against humanity).

#ElSalvador: The UN-funded Truth Commission for El Salvador was established in 1992 to investigate the grave wrongdoings, including murders, disappearances and torture, that occurred during the 12-year civil war. In 1993 the report, 'From Madness to Hope', was published. 2000 people provided direct testimony, with over 7,000 direct victims and over 8,000 indirect victims. Authorities also received over 23,000 written complaints.

#Argentina: The National Commission on the Disappearances of Persons was established to investigate the almost 9,000 disappearances under the military junta from 1976 to 1983. The commission’s report, 'Nunca Más', was published in 1984. The commission identified 300 secret detention centers throughout Argentina used during the "Dirty War" that were administered by the military and documented 8,961 deaths and disappearances. In 2006, former senior Argentine police officer Miguel Etchecolatz, who worked in the Buenos Aires Provincial Police during the first years of the military dictatorship, was sentenced to life; in 2008 the former head of the military junta was sentenced to 25 years. The first president of the miltary junta rule was sentenced to life imprisonment in 2010 and passed away in prison in 2014.

#Burundi: The International Commission of Inquiry was established by the UN Security Council in 1995 to look into the tens of thousands of deaths in the genocide in the wake of the assassination of President Melchior Ndadaye and to recommend legal, political or administrative measures to bring to justice persons responsible for those acts and promote reconciliation in Burundi.

#SouthAfrica: The Truth and Reconciliation Commission was established in 1996 to hold public hearings where testimony was heard by victims and perpetrators concerning human rights violations that occurred during apartheid. The Commission found more than 19,050 people had been victims of gross human rights violations. The final report of the commission consists of seven volumes.

#SriLanka: The Commissions of Inquiry into the Involuntary Removal or Disappearance of Persons were established to investigate forced disappearances from 1988 to 1994, as the Sri Lankan government was embroiled in war with the Liberation Tigers of Tamil Eelam. They found 16,700 cases of forced disappearances and victims received compensation.

📚參考資料來源：
促進轉型正義委員會
臺灣民主基金會 Taiwan Foundation for Democracy
台灣民間真相與和解促進會
開放雜誌 OPEN magazine

公訓處EXCEL進階課程分享

今天來到公務員訓練處教課，窗外就是101大樓，邊上課邊欣賞美景真的再愜意不過。
來這上了好多次課，每次心情都不同，也許漸漸熟悉這裡的生態，所以上課的步調也就更能掌握。
最早來這裡都是坐文湖捷運來到山下，要爬15分鐘的山坡，每次都是氣喘吁吁的，雖然有健身的功效，但似乎會影響到上課的品質，所以之後就開車來這裡，
但比較擔心經過高速公路與建國高架道路會有塞車的問題，都要提早出門。
大約八點以後出門一定塞車，今天出門就遇到北上車禍，塞到不行，所幸沒塞很久。
今天人數較以往50幾人比較算是迷你的，但也有30人左右，雖說30人也不算少，
但也許是和之前比較，感覺有點空曠，不過並不影響教學品質。

介紹GOOGLE試算表的妙用

雲端時代來臨，沒上雲端就會被綁在一台電腦上，
無法隨時隨地使用資源，上雲端只要有網路有裝置，
包括智慧型手機、平板電腦等，就可以隨時存取並修改檔案，
配合雲端列印，更可以達到處處是辦公室的境界。

如何上GOOGLE雲端：
1.請用GOOGLE瀏覽器
2.需要一個以上的GOOGLE帳號
3.將EXCEL檔案上載到GOOGLE雲端空間

優點：
1.如果你電腦沒有EXCEL軟體，可以用GOOGLE試算表工作。
2.如果你的檔案是EXCEL2010而你電腦只有EXCEL2003，可以用GOOGLE轉成2003版本。
3.如果你想在妳的ANDROID手機隨時看到試算表資料，上傳到雲端就可以同步。
4.如果你的EXCEL檔有加密碼，上傳到GOOGLE也會自動破解。

吳老師 100/12/07

01_開場與問卷
02_下載與相關說明
03_課程大綱說明
04_REPT函數說明
05_LEFT函數說明
06_RIGHT函數說明
07_LEN函數說明
08_MID函數說明
09_TRIM函數&SUBSTITUBE函數說明
10_綜合練習題解法一
11_綜合練習題解法二
12_IF函數&AND函數說明
13_OR函數說明
14_綜合練習題一增檢體重
15_綜合練習題二長青安養中心
16_日期的格式化秘訣
17_日期比較
18_DATEDIF函數說明
19_DATEDIF範例
20_DATEDIF範例
21_EDATE函數說明
22_WEEKDAY函數說明
23_YMD與TIME函數
24_NETWORKDAY與WORKDAY函數說明
25_綜合練習題年曆之一
26_綜合練習題年曆之二
27_GOOGLE是算表的使用介紹
28_SUM函數與SUMPRODUCT函數說明
29_SUMIF函數
30_ROUND函數

補充資料：
EXCEL函數與VBAGOOGLE論壇
http://groups.google.com/group/labor_excel_vba?hl=zh-TW
下載檔案：
http://goo.gl/omjw8

吳老師教學網：
http://3cc.cc/10g
部落格：
http://terry55wu.blogspot.com/
論壇：
http://groups.google.com/group/labor_excel_vba?hl=zh-TW
溫馨考場論壇：
http://123.205.192.177/uc/bbs/index.php/

EXCEL,VBA,函數,台北市公務人員訓練處,吳清輝老師,程式設計,線上教學,e化創新,雲端計算,虛擬電腦,吳老師提供

公訓處EXCEL進階課程分享

今天來到公務員訓練處教課，窗外就是101大樓，邊上課邊欣賞美景真的再愜意不過。
來這上了好多次課，每次心情都不同，也許漸漸熟悉這裡的生態，所以上課的步調也就更能掌握。
最早來這裡都是坐文湖捷運來到山下，要爬15分鐘的山坡，每次都是氣喘吁吁的，雖然有健身的功效，但似乎會影響到上課的品質，所以之後就開車來這裡，
但比較擔心經過高速公路與建國高架道路會有塞車的問題，都要提早出門。
大約八點以後出門一定塞車，今天出門就遇到北上車禍，塞到不行，所幸沒塞很久。
今天人數較以往50幾人比較算是迷你的，但也有30人左右，雖說30人也不算少，
但也許是和之前比較，感覺有點空曠，不過並不影響教學品質。

介紹GOOGLE試算表的妙用

雲端時代來臨，沒上雲端就會被綁在一台電腦上，
無法隨時隨地使用資源，上雲端只要有網路有裝置，
包括智慧型手機、平板電腦等，就可以隨時存取並修改檔案，
配合雲端列印，更可以達到處處是辦公室的境界。

如何上GOOGLE雲端：
1.請用GOOGLE瀏覽器
2.需要一個以上的GOOGLE帳號
3.將EXCEL檔案上載到GOOGLE雲端空間

優點：
1.如果你電腦沒有EXCEL軟體，可以用GOOGLE試算表工作。
2.如果你的檔案是EXCEL2010而你電腦只有EXCEL2003，可以用GOOGLE轉成2003版本。
3.如果你想在妳的ANDROID手機隨時看到試算表資料，上傳到雲端就可以同步。
4.如果你的EXCEL檔有加密碼，上傳到GOOGLE也會自動破解。

吳老師 100/12/07

01_開場與問卷
02_下載與相關說明
03_課程大綱說明
04_REPT函數說明
05_LEFT函數說明
06_RIGHT函數說明
07_LEN函數說明
08_MID函數說明
09_TRIM函數&SUBSTITUBE函數說明
10_綜合練習題解法一
11_綜合練習題解法二
12_IF函數&AND函數說明
13_OR函數說明
14_綜合練習題一增檢體重
15_綜合練習題二長青安養中心
16_日期的格式化秘訣
17_日期比較
18_DATEDIF函數說明
19_DATEDIF範例
20_DATEDIF範例
21_EDATE函數說明
22_WEEKDAY函數說明
23_YMD與TIME函數
24_NETWORKDAY與WORKDAY函數說明
25_綜合練習題年曆之一
26_綜合練習題年曆之二
27_GOOGLE是算表的使用介紹
28_SUM函數與SUMPRODUCT函數說明
29_SUMIF函數
30_ROUND函數

補充資料：
EXCEL函數與VBAGOOGLE論壇
http://groups.google.com/group/labor_excel_vba?hl=zh-TW
下載檔案：
http://goo.gl/omjw8

吳老師教學網：
http://3cc.cc/10g
部落格：
http://terry55wu.blogspot.com/
論壇：
http://groups.google.com/group/labor_excel_vba?hl=zh-TW
溫馨考場論壇：
http://123.205.192.177/uc/bbs/index.php/

EXCEL,VBA,函數,台北市公務人員訓練處,吳清輝老師,程式設計,線上教學,e化創新,雲端計算,虛擬電腦,吳老師提供

3.掣點的使用法【掣點五大功能】(EX：2008-2D 101、110、206、209、303、304、313、314
、406、513、603、605、612)
=-- 選取物件後，點取一個基準掣點，出現紅色點後按滑鼠右鍵
=-- 移動、鏡射、旋轉、比例、拉伸 五項擇一
=-- C(複製)
=-- B(基準點)
=-- R(參考)