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下面附上一則新聞讓大家了解時事
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。�
冰球賽丟泰迪熊 超過三萬隻創紀錄
美國職業冰球今天（12月4日）締造新的世界紀錄，不過跟比賽結果沒關係，是為了做公益！所有現場球迷準備了泰迪熊，在得分之後全部丟進場內，場面壯觀，最後一共有將近3萬5000隻泰迪熊，創下新的世界紀錄，而這些泰迪熊將會被捐贈給有需要的兒童團體和慈善機構。
在棕熊隊球員Riley Barber為球隊率先攻門得分之後，所有主場球迷興奮的把各式各樣大大小小的泰迪熊，從四面八方的觀眾席丟進場內，現場就像下起一陣泰迪熊大雨，形成一副難得一見的畫面。
隨著丟進場內的泰迪熊越來越多，兩隊球員也不得不暫時到觀眾席上躲避這場泰迪熊雨的侵襲，甚至還一起把熊布偶丟進場內，比賽雖然因此暫停，但球迷和球員都玩得開心。
根據工作人員統計，今年的泰迪熊總數不但超過3萬隻，更逼近到3萬5000隻，一舉打破去年棕熊隊所創下25017隻的隊史紀錄，同時打破2015年由加拿大西部冰球聯盟刺客隊創下的28815隻的世界紀錄。
工作人員花了半個多小時才把所有泰迪熊蒐集完畢，讓比賽得以繼續進行，這些泰迪熊將被分批送到當地的兒福團體、醫院和慈善機構，讓更多小朋友都有機會擁有這些泰迪熊，由於成功打破世界紀錄，主辦單位也再捐出15000美金，約48萬台幣來做公益。
當然這場比賽的結果還是要關心一下，棕熊隊最後是以6:3擊敗來訪的惡魔隊，讓地主隊面子裡子全賺到。
（民視新聞／王人瑞、余啟成 綜合報導）
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