【高級旅館】迪士尼時代度假飯店 - 萊克布埃納維斯塔分享訂房
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商品訊息功能:
商品訊息描述:
主要設施
- 免費無線上網
熱情款待
- 免費搖籃/嬰兒床
- 兒童游泳池
- 飯店內附設遊樂場
- 客房內托兒服務 (付費)
- 保母或托兒服務 (付費)
- 沙發床
附近景點
- 位於貝湖
- 迪士尼棕櫚樹高爾夫球場 (步行 37 分鐘)
- 迪士尼木蘭花高爾夫球場 (步行 39 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
瘋素肉！美漢堡王素漢堡 拚牛肉堡口感
現在越來越多人為了健康或環保，減少肉類消費，美國速食連鎖漢堡王，從中西部的聖路易開始，推出素肉漢堡，預計年內擴展到全美七千多家分店，素肉排則由矽谷創投企業「不可能食品」提供。而「不可能食品」最大的競爭對手「超越肉類」(Beyond Meat)，則是搶先在美股那斯達克上市，且掛牌首日股價就翻兩倍。
速食連鎖店廣告：「他們其實不知道，他們正在吃的肉排是植物做的。你在開玩笑吧？我們沒有。植物？你在說什麼啊？沒有動物，只有植物。真的嗎？它吃起來像牛肉漢堡，它是用牛肉做的，你看看，是牛肉！我們發誓，那不是牛肉。」
這是美國速食連鎖店漢堡王的宣傳影片，從上個月開始，漢堡王推出使用「素肉」製作的漢堡，如今美國消費者健康風氣盛，為健康，也為環保、保護動物，讓肉類替代品成為市場一大商機。
美國新興食品商Beyond Meat，2號更在紐約那斯達克上市，掛牌首日股價就一路走高，第一天收盤價是發行價格的2.6倍，相當上漲163%！十年前成立的這家公司，上市前就因微軟創辦人比爾蓋茲及好萊塢名人李奧納多狄卡皮歐出資，而聲名大噪。
Beyond Meat創辦人兼執行長 布朗：「你不需要動物來製造肉，肉的核心成分，胺基酸、脂肪、微量礦物質、水分，這些都可以從動物以外取得。」
Beyond Meat強調，他們的「肉」是用豆類蛋白質，「肥肉」則是來自椰子油。美國大型肉品商泰森食品(Tyson Foods)6號也宣布，正在開發完全沒有肉的素肉，預計今年夏天開始販售，不過這波無肉風，其實是源自美國西岸的矽谷。
肉排煎得焦黃，肉汁四溢的漢堡，這是美國「不可能食品」(Impossible Foods)的「Impossible Burger」。
餐廳店長：「感覺這就是未來食物。」
這家創投企業的素肉漢堡是科學家的智慧結晶，員工三分之二都是科學家，他們花了五年的時間，從食物分子徹底分析「肉」到底是什麼，發現關鍵就是這個深紅色液體，名為「黃豆血紅蛋白」(soy leghemoglobin)的成分。
試吃者：「吃起來鹹鹹的，有金屬味，你可以吃出鐵味。」
「黃豆血紅蛋白」類似血液中的蛋白質成分，能產生牛肉特有的顏色和香氣，研究結果顯示大豆基因加上酵素，就能成功製造出這種豆血紅蛋白，漢堡王的素肉就是由他們提供。有專家估計，全球肉類替代品市場規模，將從2018年的46億美金，增加到2022年的64億，相當台幣2千億。
NHK記者 高橋篤史：「這裡是新宿歌舞伎町，在世界日漸普及的『假肉』──肉類替代品，日本也開始有類似商品。」
東京新宿這家漢堡店，就推出大豆肉素漢堡，一個要價約台幣270，大受外國觀光客歡迎。
NHK記者 高橋篤史：「外觀看起來完全是肉，味道如何呢？我來吃吃看。嗯嗯... 味道和口感都是肉的感覺，不說還真的不知道。」
這家店的肉排從荷蘭進口，原料是大豆、小麥，未來也希望能吸引日本消費者。
漢堡店人員 扇谷厚搶先看熱銷排行榜子：「日本顧客也有很多注重身體健康，有在鍛鍊身體或維持身材的人都可以享用。」
現在東京部分超市也看得到這款，寫著「雖然不是肉，但也還算美味」的冷凍素漢堡。
大塚食品新事業企劃部部長 嶋裕之：「真正的漢堡是什麼味道，我們要盡可能地接近。」
日本大塚食品利用大豆等，進行反覆科學分析，要做出漢堡肉的味道和口感。
大塚食品新事業企劃部部長 嶋裕之：「不只日本，日美歐，全球這個市場將成長120%到150%，為了讓消費者有更多選項，希望研發出各式各樣的商品。」
接下來不只漢堡王要賣素漢堡，瑞典家具商Ikea暢銷餐點肉丸子，計畫最快明年二月推出素食版；麥當勞也已經在德國推出素漢堡，由雀巢供應素肉排，這股無肉風將持續席捲全球食品市場。
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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