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法務部行政執行署台北分署依照黨產會之請求，對國民黨相關帳戶債權8億6488萬多元之範圍內予以扣押，其中包含國民黨立院黨團的帳戶，今晚則指出，黨產會移送時未明列其為不得執行的帳戶，經黨產會同意後，已撤銷執行。 圖／國民黨立院黨團提供 分享 facebook 法務部行政執行署台北分署今晚針對國民黨立院黨團帳戶遭凍結一事發布新聞稿指出，黨產會移送時未明列其為不得執行的帳戶，經黨產會同意後，已撤銷執行。不當黨產處理委員會調查國民黨轉帳撥用土地案，6月中作出行政處分，向國民黨追徵不當取得的新台幣8.6億元；因國民黨拒繳，黨產會將案件移交行政執行署台北分署執行。不過有媒體報導，上週行政執行署將署名「中國國民黨立法院黨團」的帳戶凍結，這是立法院編列預算，依照黨團成員席次，每位立委1人1萬元的黨團運作經費，國民黨每個月可獲得34萬元，用來支應平日黨團開銷。對此，行政執行署台北分署發布新聞稿指出，為避免影響國民黨正常運作，於9月6日核發執行命令，扣押義務人的金融機構存款債權帳戶前，已參考移送機關不當黨產處理委員會的意見，依該會提供的財產清冊所載，將已知的政治獻金及黨費等專戶排除於執行範圍之外。至於本次扣押的國民黨立法院黨團補助費郵局專戶，是因黨產會於移送時，未明列為不得執行的帳戶，台北分署亦無從事先發現，並無誤扣情形；事後國民黨立法院黨團向台北分署反映這件事情時，便立即以電話徵得黨產會同意，撤銷執行命令?

今年Computex 2017期間，NVIDIA解決方案架構與工程部門副總Marc Hamilton接受筆者訪談時，便曾針對Intel提倡以FPGA形式推動人工智慧系統，以及Google以TPU形式加快深度學習效率的應用模式表明看法，認為藉由GPU作為加速基礎的作法還是較有彈性，無論建立以雲端或裝置端為主的深度學習所推動人工智慧，透過GPU的方式基本上還是較實際方式。而在此次於10月下旬即將展開的GTC台灣場次之前，Marc Hamilton藉由近期與各地區合作夥伴巡迴溝通，再度與台灣媒體、分析師說明目前NVUIDIA在人工智慧技術領域布局現況，同時也說明針對越來越多廠商強調裝置端的學習運算模式，NVIDIA主要還是著眼於雲端背後的巨量數據分析學習，藉此建構更具體的人工智慧系統。 分享 facebook 就Marc Hamilton說明，從NVIDIA的角度來看的話，基於GPU的運算模式依然是核心所在，因此無論是Intel提倡以FPGA形式推動人工智慧系統，或是像Google藉由TPU推動雲端加速運算效率，GPU的運算模式相較下更能對應不同運算框架，同時也具備可佈署於雲端或裝置端的運算架構。整體上比起Google提出TPU僅能用於TensorFlow為學習框架的雲端應用，甚至僅能由使用者向Google租賃，而FPGA運算形式整體建置成本效益並不比GPU高，相對而言比較適合Intel此類資金充足廠商應用，因此若要滿足更多中小型企業佈署需求，以GPU為主的深度學習模式教具吸引力。 分享 facebook 同時，以目前NVIDIA提供選擇包含從裝置端的Jetson TX系列開發板、DGX-1超級電腦，乃至於對應雲端運算需求的HGX-1，幾乎涵蓋絕大多數深度學習應用需求，讓更多廠商能藉由NVIDIA GPU運算資源推動各類人工智慧技術，甚至在發展擴充、調整更具彈性。不過，對於目前越來越多廠商如Qualcomm、海思半導體旗下行動處理器均開始導入深度學習運算設計，甚至蘋果稍早揭曉的A11 Bionic處理器也內建類神經網絡演算引擎，藉此實現裝置端的深度學習應用，NVIDIA似乎尚未計畫布局行動端的深度學習模式。但在Marc Hamilton看法認為，其實最關鍵的作法並非全面由裝置學習使用者行為，而是將相關蒐集數據回傳至雲端進行深度學習，裝置端的學習主要還是以修正細微行為差異，或是輔助預測可能使用模式，進而讓整體運算效率可具體提升。因此就NVIDIA立場來看，裝置端的學習行為雖然同樣重要，但實際上更能讓裝置端學習產生價值的關鍵，依然還是在於背後雲端的學習成效，而兩者其實依然處於缺一不可的共存狀態，只是NVIDIA更關注的是雲端面的深度學習加速所產生應用。 分享 facebook 分享 facebook