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去年宣布以GAN生成對抗學習網絡技術，讓人工智慧可以透過學習不同臉譜特徵，進而創造全新臉譜內容之後，NVIDIA在此次GTC 2019期間更進一步宣布推出全新GauGAN研究工具，透過龐大的影像資料量讓電腦系統進行學習，並且依照特定顏色與簡單字詞描述對應物件、場景，例如以淺藍色對應天空、深綠色對應樹木、淺綠色對應草地，白色對應雲朵等，讓使用者可以透過簡單繪製操作即可快速生成不同擬真景象，甚至可隨著不同顏色替換變更景象呈現結果。 分享 facebook 在GauGAN研究工具中，NVIDIA藉由先前預先以龐大影像資料量近學習訓練的模型為基礎，配合特定顏色與簡單字詞描述所對應物件、場景，藉此讓使用者透過簡單色塊繪製，即可立即形成相當清晰的擬真景象，而隨著使用者持續變更色塊繪製形式與選擇顏色，即可形成不同景象內容。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }
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@media screen and (max-width: 320px){ .inline-ad{margin: 0 -10px;} } 同時，在即時變更的擬真景象中，電腦系統依然會依照真實物理表現與光影效果呈現變更後的景象內容，例如從原本油綠草地景象變更成冰天雪地場景，場景中的樹木就會以枯樹形式呈現。根據NVIDIA的說法，系統之所以可以正確反映這樣的"自然"現象，其實也是基於持續學習各個影像內容所呈現結果，因此可以學習認知冰天雪地的場景應該只會出現枯樹，而不會有樹葉茂密場景。這樣的技術應用，NVIDIA表示可以諸如遊戲、電影等需要大量產生真實場景的內容創作需求，進而加快內容創作流程。而反過來的話，其實也能讓電腦以更快速度識別真實場景，並且能在更短時間內將影像內容劃分不同區塊，例如應用在自駕車系統時，即可讓電腦系統快速依照識別景象快速標示道路可行進範圍，讓車輛自動駕駛系統可以用更快辨識效率運作，或是加速電腦視覺影像辨識效率。至於實際推動此類影像應用所需硬體架構，NVIDIA表示最主要仍取決實際應用需求，此次實際展示為了加快渲染流程，因此是透過Titan RTX完成。《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。�
戴維斯36分19籃板8助攻 鵜鶘擊退黃蜂
（中央社洛杉磯2日綜合外電報導）美國職籃NBA紐奧良鵜鶘的戴維斯（Anthony Davis）今天攻下36分、19籃板、8助攻，幫助球隊以119比109擊敗夏洛特黃蜂。
戴維斯同時貢獻了2次抄截和2個阻攻，他光是在第1節就7投中6獨得17分。
鵜鶘控球後衛佛瑞澤（Tim Frazier）說：「當他打得像這樣，他是無人能擋的，球隊也連帶表現亮眼。」
黃蜂一哥華克（Kemba Walker）今天16投5中只拿13分。
另外一場比賽，人手短缺的達拉斯獨行俠今天以114比110撞翻洛杉磯快艇，使快艇痛失西區排名第一寶座。
在少了新星唐西奇（Luka Doncic）的情況下，獨行俠的巴恩斯（Harrison Barnes）獨拿全場最多的30分。
獨行俠的喬丹（DeAndre Jordan）首次對上老東家快艇，就拿下16分、23籃板，在唐西奇因臀傷只能枯坐板凳下，獨行俠拿下近5場比賽的第4勝。
這場比賽終場前46.9秒，威廉斯（Lou Williams）飆進三分球，快艇要到本場比賽第二次領先；接著巴恩斯的投籃雖然失手，但史密斯（Dorian Finney-Smith）在籃下補進，讓獨行俠重回領先，在小史密斯（Dennis Smith Jr.）罰進兩分後，獨行俠確定留下勝利。（譯者：李晉緯/核稿：徐崇哲）1071203
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