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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。�
投顧：明年不確定因素多 宜降風險資產
（中央社記者潘智義台北5日電）迎接2019年，國泰投顧認為，全球局瞬勢息萬變，不確定因素續增，投資人應降低風險性資產比重。富蘭克林投顧則認為，隨美國升息進入尾聲，有利新興債反彈。
國泰投顧表示，2019年將不像過去高度成長，並且波動性將上升，目前標準普爾（S&P） 500企業對於2019全年的每股盈餘預估為170至180美元，較2018年成長7%至9%。但全球局勢丕變，隨時有可能面臨獲利展望下修，所以要慎選投資標的。
富蘭克林投顧指出，今年以來印度、印尼、菲律賓、墨西哥、土耳其、南非等新興國家相繼升息，但其匯價卻因美國升息與美元強勢而疲弱，展望明年隨著美國升息進入尾聲，可望削弱美元的續強空間、有利於推升評價面便宜的新興國家當地公債及貨幣反彈。
國泰投顧指出，美國升息循環開始進入模糊地帶，市場對2019年聯準會升息步調看法分歧。歐洲央行（ECB）下定決心於2019年結束購債計畫，並於2019年夏季以後升息，但疲弱的經濟數據不利ECB太早行動。英國議會在今年12月11日將表決脫歐協議，通過與否都將影響2019年3月以後英國與歐盟的關係。
富蘭克林投顧評估，明年美國經濟成長要超越今年不易，且美中貿易戰不確定因素仍在，雖然市場預期聯準會今年12月升息1碼，但聯準會對明年升息步調恐且戰且走。（編輯：林孟汝）1071205
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