市警四分局指出，本毒品案能順利查緝嫌犯到案，歸功於台南市警局長黃宗仁首創「護家專案」，轄區派出所勤區員警落實轄內重點處所聯繫布建，社區及大樓民眾見有可疑人事物，立即透過電話或LINE群組聯繫通報，才能立即查獲。
記者林悅／南市報導
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警方說，華平派出所警員許雅峻、王延誠發現屋內有多名男女，許等二員立即通報由所長陳榮吉率副所長何永傑、警員楊惠琪等人馳赴現場、偵查隊小隊長陳清芳、偵查佐陳志誠前往支援。
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。
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警方經在場人同意後入內查訪，屋內總共有蘇姓，林姓，邱姓及陳姓男子等4男及2女（其中2女為未成年），經逐一清查發現其中一名蘇姓男子為台南地院所發布之通緝對象。並在現場查扣毒品愷他命2包，分別為46.37公克及0.27公克(均含袋重)、磅秤2臺、0號有色空膠囊1大袋。
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。
台南市警四分局8日傍晚獲報，安平區慶平路某處大樓住戶出入人士複雜，華平派出所警員許雅峻、王延誠前往查訪，員警鼻嗅到屋內疑似愷他命毒品異味，鷹眼發現客廳桌子上有疑似毒品，經通報警力支援，查獲蘇姓通緝犯等6名男女，起獲毒品愷他命2包，分別為46.37公克及0.27公克，全案偵訊後依毒品罪嫌送辦。
市警四分局長梁仁輝表示，本案除要感謝民眾的熱心檢舉，在警民合作的模式下有效打擊犯罪；也要感謝同仁的辛勞及努力。雖然4天的國慶連假，四分局投入大批警力進行交通疏導工作，但轄區的治安仍是警察首要，再次宣告打擊毒品犯罪是沒有假期的決心。
經詢問在場4名男子均坦承吸食愷他命毒品，2名女子則否認吸食，惟6人均否認上述毒品為其所有，本案仍先行依違反毒品危害防制條例罪嫌，將4名男子移送台南地檢署偵辦；另2名未成年少女則函送少年法庭審理。本案警方將持續向上毒品溯源，除惡務盡偵辦。
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 Bion追男生的祕訣ic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。
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。
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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。
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