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商品訊息描述:
主要設施
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- 餐廳和酒吧/酒廊
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附近景點
- 位於西近側
- 威利斯大樓 (步行 15 分鐘)
- 摩天樓景觀台 (步行 15 分鐘)
- 伊利諾大學芝加哥分校 (步行 17 分鐘)
- 芝加哥河濱道 (步行 19 分鐘)
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- 芝加哥文化中心 (步行 25 分鐘)
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商品訊息簡述:
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下面附上一則新聞讓大家了解時事
廢水重生術！ 鳳山汙水處理廠產再生水年獲利2.5億
台灣雖然是降水量不少，但依然有缺水問題更被列為全球第18大缺水區，其中一個主因是我們的自來水「再使用率低」，但現在已經有在推動改進，以高雄來說當地水利局就推估，民國120年每天將短缺37.3萬噸的自來水，而當地的鳳山汙水處理廠，從去年啟用新的再生水廠，提供給企業端使用，年獲利更因此達到2.5億元。
記者詹舒涵：「台灣多數的自來水都像這樣子使用過一次，經過汙水處理直接排入溪中，再使用率非常的低，這也成為台灣缺水的主因之一，其他原因還有像是我們河川過短，而且太陡峭以及水費太低，民眾不夠珍惜所以現在，自來水如何多次的使用也成為關注的議題。」
記者詹舒涵：「觀眾朋友也許你已經看到舒涵手中拿著這一杯水，其實這一杯水本來應該，直接排放到鳳山溪裡頭，沒有辦法再度利用，但是這個汙水處理廠從去年的時候啟用了再生水的系統，所以現在舒涵把它倒入快濾池裡頭，它就能夠再產生使用的價值。」
透過系統沈澱砂石或污泥，不再讓水資源輕易流走，根據高雄水利局的推估，屬於易缺水區的高雄到了民挖好康最暢銷產品國120年，每天將短缺37.3萬噸的自來水。
因此這座民國95年啟用的鳳山污水廠，在去年年八月擴增新的再生水廠，並委託民間水科技公司營運，每天能處理2萬五千噸的再生水，年獲利2.5億元，背後主要靠的是兩套系統搭配，第一套UF中空纖維薄膜系統，濾掉水中微粒及細菌和病毒。
影片口白：「轉變成可用的水源。」
第二套RO逆滲透膜，則是濾掉離子物質，透過螺旋狀循環系統，由外圈至內圈層層濾掉成為再生水的完成品，雖然是幫水重生的重要技術，但業者表示這整套系統技術很普遍，最重要的是後續維護延長使用年限、減少耗損成本，畢竟光是這座再生水廠，投入的建置經費就高達26.6億元。
副廠長張勝傑：「我們會針對進來的水的水質啊，水量來去長期的去做監測，每天也會針對我們的薄膜，去看它的一些膜的壓力，是否有達到異常。」
而整套系統背後還有監控區，24小時輪班檢測。
監測人員：「(水質)濁度可能它有些偵測儀器，假如它有髒汙了，那我們當下就趕快把它的那個，偵測的感測器做一個清洗的動作。」
目前這裡產出的再生水，品質都比自來水還要好，像是濁度硬度都是勝出，價格上再生水一噸18.8塊，也比自來水的11.5塊來的高，但目前使用的中鋼跟中鋁還是願意買單，也減緩工業與民爭水的狀況。
副廠長張勝傑：「送給用水端的部分的話，他們就可以比較就不用再，進一步再去處理不需要，用到這麼多的處理費就可以來去做使用。」
目前這裡產的再生水，只能供給兩大企業3分一的用水量，可見需求真的不少，而且缺水可不只是台灣要面對，據了解全球的廢水處理與回收商機，2020年的全球市場規模將達到900億美元，大約2700億台幣，而鳳山再生水廠第一年下來，成效不錯高雄市府也打算，持續擴大規劃。
高雄水利局污水營運課股長林裕雄：「臨海汙水處理廠目前在興建以外，那麼目前北高雄這邊就是，我們的那個岡橋汙水廠，跟楠梓汙水處理廠也有在做那個，再生水的一個規劃。」
另外被問到像新加坡的new water，甚至提供到民生用水，台灣是否也有可能，業者表示還有一段漫漫長路要走。
副廠長張勝傑：「(這會)牽扯到蠻多，會牽扯到法規還有牽扯到民眾的觀感啊，有的沒的這要蠻長的(路)。」
污水重生再創價值，面對缺水危機似乎已經跨出一線生機。
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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