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下面附上一則新聞讓大家了解時事
豪雨潰堤 水漫工廠高度及胸 鐵門圍牆全沖垮
台中市大雨，出現嚴重淹水災情！烏日環河路一處工廠，外頭大排水溝因為淹水潰堤，大水瞬間湧進工廠裡頭，不但鐵門被沖歪，就連圍牆也被沖垮，水深一度淹到成人胸口，工廠員工逃不能不逛生不及一度受困，幸好消防隊派出橡皮艇到場救援，雖然沒有人員傷亡，但造成工廠損失超過上百萬。
中午一點半，工廠外排水溝水位瞬間暴漲，河堤突然承受不住潰堤，直接淹到馬路上，大水不斷湧上馬路，不到10分鐘水位淹超過1公尺高，不僅工廠鐵門都被沖到移位。
就連150公分高的圍牆，都在大水沖入時瞬間被沖倒。
一旁工廠還有貨車正好在卸貨，大水來得又快又急，貨物當場就被沖走四處漂流，工人趕緊先逃命。
豪雨造成潰堤，當時工廠內29名工人、四隻狗，發現水淹進廠房，已經來不及逃命，躲在裡頭報警求救，消防隊獲報緊急出動橡皮艇到場，將受困工人一一救出。
受災工廠老闆娘：「我在游泳，然後他們救生圈才讓我出來的，就有抽水站但說只開了一台，結果勒...。」
業者抱怨，當地地勢低窪又位處大排水溝下游，每逢大雨就會淹水，這次更誇張一度淹到胸口高。
記者李建瑩：「台中烏日區剛才在淹水的時候，災情最嚴重的地方，現在可以看到工廠的人員正在清除清理善後，那麼就在下午一點多左右，這旁邊的河流因為潰堤的關係，所以河水是在五分鐘之內直接往上倒灌。」
雖然大雨來得快去得也快，但工廠設備全部泡水，初步估計損失超過150萬元，業者無奈苦笑畫下淹水位做記號，紀念可怕的淹水瞬間，唯一能慶幸的是沒有造成任何人員傷亡。
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。�
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