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忙了幾個月了,終於把專案搞定了,公司給了一筆獎金還放了一星期的假

所以我決定出門好好的玩個幾天

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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。�


 對選舉結果很傷心! 林濁水:賴清德應該辭職負責


[新頭殼newtalk]

九合一選舉結果出爐,全台綠地變藍天,民進黨大老林濁水今(29)日上廣播節目受訪表示,這次的選舉結果令他非常傷心,直言民進黨的支持度倒退回30年前初建黨的程度,如果以得票地區總人口逾5百萬而言,比建黨時還萎縮。

林濁水說,這次的敗選,行政院長賴清德應該辭職負責,他說,從陳水扁當總統後建立一個傳統,只要選舉挫敗,行政院長就要引咎辭職,並舉出民進黨在2001年選舉雖然大勝,但因立委當選席次未如預期,行政院長請辭,馬英九執政時,也有例子。

林濁水認為,賴清德是個軟心腸的好人,但若要做一個足以做典範的政治人物則「格局不存在」,賴清德只有讓蔡英文ㄧ路往下崩跌的民調稍微止血,但作為政治領袖與對憲政基本精神的了解不足。 

而選後蔡英文以人事調整為優先,引發外界猜測是要為2020年爭取連任佈局,林濁水指出,此舉明確看出蔡英文欲進一步掌握更多權力,蔡英文的問題就是管小事不管大原則,總統的事都不做,但管吳音寧就很認真,造成「不領導但是干預」的局面。

至於選後世代交替的問題,林濁水表示不贊成以世代作為交權力的理由,他強調,北高市長當選人柯文哲、韓國瑜與對手姚文智、陳其邁相比,如同老生代對中生代,但結果則是中生代選舉失利,老生代則倚靠更年輕的K世代助攻,應該是「誰有能力、主張,則誰來接班」。

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