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玫瑰金色系的錶殼及指針和刻度,整體色彩亮眼

搭配精緻不規則格紋設計皮革錶帶

簡單時尚,中性款式亦可當對錶


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【材質】 合金錶殼 / 皮質錶帶

【備註】重量約35公克

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一般生活正常配戴,請勿洗手.洗澡.潛水.泡溫泉或整隻沖洗跟長時間在水中

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中國時報【周思宇、林思慧╱台北報導】

優惠專區國民黨名下資產遭凍結,黨務經費恐斷炊,如今傳出黨主席洪秀柱有意變賣房產求現,度過難關。對此,洪秀柱昨天表示,不當黨產委員會先入為主地追殺一個合法政黨,國民黨不會屈服、不會怕,她計畫以募款、特別黨費、公職人員分擔金方式全力以赴,「哪怕賣房子也在所不惜!」

政府追殺絕不屈服

被問及是否出售永和或臨沂街的住所,洪秀柱不願正面回應,只表示會窮盡所有方式,在不得已之時,也沒什麼好顧慮,畢竟基層黨工生活困難,是第一個要解決的問題。

洪秀柱在1月31日卸任立法院副院長申報財產時,名下有土地2筆、建物3筆、存款1417萬287元,有價證券102萬5890元,房屋貸款1062萬1266元。

洪秀柱昨天探訪九旬的資深黨員吳偉民,大打悲情牌,現場細數吳歷年繳黨費的收據、舊版黨證等歷史文件,更意有所指地說出「現在政府要把你(指吳)一生鍾愛、追隨的政黨在這土地上趕盡殺絕」,此時就更要風雨同心、休戚與共。

斥黨產會未審先判

洪秀柱說,黨產聽證會好像是偵查庭,未審先判、先入為主,以此手段追殺一個合法政黨,全國人民都在看。

洪秀柱強調,救圖存亡、自己的黨自己救,她會想出各式各樣的方式,但在尋求外援之際,自己先開始救自己的黨,「我們一定可以挺得過去」。

媒體問及「特別黨費」一事,洪秀柱則說明,目前規劃是每位黨員繳交特別黨費2000元,不是1年200元的一般黨費,如果要多交也是歡迎,希望能達到預計人數,過一陣子會宣布。

自救擬徵特別黨費

對於親民黨主席宋楚瑜指洪把黃金當成黨產是侮辱兩蔣,洪秀柱表示,尊重宋先生的講法,但不應過度政治化,她的發言是回顧歷史的痕跡,及國民黨對台灣的貢獻,回顧所謂的黨國年代。

中國外交部昨天(12日)證實,菲律賓總統杜特蒂將於下週二(10月18日),前往中國進行為期4天的國是訪問,而就在菲國總統積極向北京示好的同時,杜特蒂也重申,明年(2017年)不再準備美菲聯合軍演,外界猜測,風向的轉變,很可能與中國企業可能將砸重金,投資菲國第一條高鐵有關。

菲律賓總統近來積極拉攏中方,讓中方頻頻示好。

中國外交部發言人耿爽:「中菲友好既是兩國民心所向,也是兩國和地區發展大勢所趨。」

菲律賓前朝政府因南海仲裁一度和中國快要撕破臉;但杜特蒂上任後一改前朝態度,轉而對美國多次嗆聲,還積極鞏固菲中友好關係。

對杜特蒂18日即將出訪中國,中國據傳將給予高規格接待,行程從原定的2天變4天,而中國國家主席習近平與總理李克強都將和他會面。

中國外交部發言人耿爽:「雙方目前針就訪談的具體安排,成果文件等保持著密切的溝通。」

菲方調整對外政策,對美國漸行漸遠;12日杜特蒂又放話,表示已指示國防部長,2017年不再準備和美國聯合軍演。

菲律賓總統杜特蒂:「我已經告訴國防部長洛倫札納,別為明年的菲美聯合軍演作準備,我再也不想要了,我將會制定一個獨立自主的外交政策。」

菲美兩國每年舉行數10場大大小小軍演,一向仰賴美方軍援的菲律賓軍隊,如今卻稱再也不需要美國援助,堅持要和美國分手,雖然菲方對外表明將繼續維持和美軍事同盟,但未來會不會產生變數,還有待觀察。(民視新聞綜合報導)

下面附上一則新聞讓大家了解時事

工研院昨日與NVIDIA(輝達)攜手簽署合作備忘錄,結合雙方優勢成為人工智慧發展與應用策略合作夥伴,以將深度學習技術、人工智慧(AI)導入自動駕駛車輛與機器人智慧化為優先合作標的,為日後進一步擴大人工智慧於不同領域的應用奠定基礎。

NVIDIA公司台灣區總經理暨業務行銷副總裁邱麗孟表示:「NVIDIA建立了一套端對端的學習架構,以及專為自駕車開發人員提供的Drive Works軟體開發套件(SDK),提供深度學習的最佳化平台。透過結合工研院自主開發系統及車用系統軟體,雙方共同提升國內自駕車技術水準,加速國內汽車產業邁向深度學習的自動化未來。」

工研院機械與機電系統研究所所長胡竹生表示,工研院是在一年多前開始發展自駕車技術,工研院的專長領域涵蓋資訊、通訊、電子、機械等,這是一個龐大的團隊。工研院先在內部開發技術,並與清大、交大合作,向外進一步形成更大的聯盟。這次和NVIDIA合作,等於替技術產業化注入強心針。在此平台上,利用NVIDIA的深度學習運算晶片,進行龐大的影像運算;同時運用NVIDIA的雲端運算伺服器,將這些影像及運算結果儲存在雲端。

胡竹生進一步指出,此次雙方策略合作得以發展自動駕駛以及人工智慧等技術,將車輛自我學習經驗匯集於雲端資料庫,讓車輛能夠藉由深度學習平台相互學習。在逐步累積深度學習以及人工智慧的技術能量,不但把深度學習技術擴展於提升工業型機器人的智慧能力,更將運用於服務型機器人營造人機互動體驗等不同領域之應用,讓系統價值再提升,幫助台灣產業進化。

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