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今年的員工旅遊假，和往年一樣今年公司可以自已去旅遊，
之後回來的時候再報帳就好，可惜公司預算有限，超出的部份只能自已付了
只好能省則省囉，在網上找了幾家訂房網站，最後決定在知名的agoda訂房網站訂房
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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。�
疑丙烷外洩 回收車行駛途中爆炸冒火球
美國洛杉磯一輛載著回收金屬的卡車，突然在行駛途中爆炸，駕駛立刻停車避難。警方初步調查，研判可能是裝有丙烷的車槽外洩，引發意外。
爆炸聲響起，卡車變成一團火球，碎片四散，嚇壞一旁路人。
目擊民眾：「怎麼了？你們還好嗎？還好，沒事。」
民眾下車查看狀況，馬路也到處都是殘骸，這起意外發生在洛杉磯，一輛卡車載著回收金屬經過加油站，沒想到車廂突然炸開，駕駛趕快停下車逃命，沒有受傷。
目擊者羅梅洛：「我以為是炸彈，其他人也說，『炸彈！炸彈爆炸』，每個人就看向周遭，還有女士叫說『大家都還好嗎？』」
目擊者：「我當時塞在車陣裡，然後爆炸發生，我看到好多碎片在我眼前散落，還掉到我的車頂上。」
事發後，事故車輛只剩下支架，警方和消防隊隨即趕到現場，為了以防萬一還派出了拆彈小組和警犬搜索。初步調查後，判定是裝有丙烷的車槽外洩，才導致爆炸發生。幸運的是過程中沒有人受傷。
員警魯伯斯坦：「你看看現場狀況就知道了，這件事後果可能很嚴重，好險每個人都平安無事。」
另外在麻州也發生了一起火燒車意外，一輛小型運貨車撞到另一輛黑色轎車後起火，造成1死2重傷。
救人工人：「火勢非常大，我只是想...我知道他還活著。」
一名建築工人看見貨車起火，不顧一切救出人，過程中還不小心燒到手，最終貨車司機幸運獲救，但轎車駕駛卻不幸喪命。
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