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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。�



 逐捷運而居 重社區管理


中國時報【王莫昀╱台北報導】

淡海新市鎮開發至今，隨著建商一波波挺進，大型社區、高樓如雨後春筍，一棟棟建造完成，區內新舊建案林立，民眾應如何選擇，才能在房市景氣循環間，掌握不敗利基？海悅總經理王俊傑指出，沿著捷運或選擇面海景觀佳個案，較有助支撐房價。

入住淡海新市鎮，王俊傑提供三大評估要訣，首先，不論從那個角度選擇購屋，須先評估自身經濟能力，要買得起才能考慮其他。此外，輕軌捷運對淡海新鎮來說，是非常重要的利基，年底通車後，將可扭轉過去交通不便的問題，不論上班族、退休族都可在1小時到達台北市中心各角落，為此逐捷運站而居，自住時交通便利性高，未來想轉手，房價也較有支撐。

第三，看屋時，要觀察社區服務是否到位，新屋建商都會先經營，到了成屋，就要看管委會運作狀況。特別是淡海新市鎮個案往往訴求度假氛圍、公設豐富多元，管理便更顯重要。

台灣房屋智庫發言人張旭嵐進一步指出，淡海新市鎮核心位還是以淡海行政中心周邊為主，不僅有運動中心、新市國小及家樂福賣場，一些連鎖的品牌店家也陸續進駐，機能最佳，因此也是房市主力熱區。

張旭嵐並表示，新市鎮部分新案因地處外圍，在建商讓利下，價格可能比投資客的新古屋低，可望在一字頭成交，但由於淡海的推案量大，部分空屋率高、入住率低的個案，可能會因為管委會管理尚未進入軌道，或是雖交屋了，但公設未完成點交，無法使用，對於自住族群來說，恐出現居住品質和安全性無法符合期待問題，為此，購屋前應先了解社區整體居住狀況。









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