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下面附上一則新聞讓大家了解時事
翹班追劇！《權力遊戲》終章引爆曠職潮
HBO自製影集《冰與火之歌：權力遊戲》，從2011年開播以來，最後的第八季最後一集，終於在今天完結，還沒看的劇迷們不用緊張，我們沒有要劇透爆雷，而是來探討這部美劇引發的熱潮和各種怪象！調查顯示，全美在星期天晚間播出完結篇後，估計高達1千萬人，因為熬夜追劇，會選擇在周一請特休假，沒有特休假的人也會請病假。其實這部美劇從推出以來，每一季埋的伏筆都出人意表，加上每季的間隔幾乎長達1年，讓劇迷們相當投入之餘，對於第八季的劇情也有很多意見，很多人不滿編劇讓太多主要角色，在最後關鍵時刻「領便當」，竟有上百萬人連署，要求HBO把第八季重拍！
《權力遊戲》片段 ：「龍焰！」
HBO自製影集《冰與火之歌：權力遊戲》，一轉眼8年過去，最終章、最後一集，在今天畫下句點！
《權力遊戲》片段 ：「夜王要來了。」
《權力遊戲》改編自美國作家喬治馬丁代表作，講述一個虛幻大陸上，七大王國爭奪繼承鐵王座，北方神秘種族異鬼的入侵，造就一場人類、龍族與妖魅的奇幻戰爭，吸引全球億萬觀眾追劇，還意外成為脫口秀最愛的笑梗。
脫口秀片段 ：「我只想知道......大家討厭我嗎？」
影集最大的魅力，在於每個角色個性刻劃完整，爭奪王位、勾心鬥角之餘，沒有絕對的壞人，也沒有永遠的好人。(04*)精緻的電腦特效和各種戰爭場景，平均一集成本就高達台幣4.6億。但編劇向來不按牌理出牌，幾乎每一集都有演員「領便當」，在第八季推上高峰，主要角色幾乎死光，讓劇迷們氣得跳腳。請願網站Change.org上出現，要求HBO重拍第八季的連署，已經突精選特賣破100萬人次；甚至有心理諮商中心，推出專門服務，為心碎的戲迷療傷。
CNN媒體評論員 洛瑞 ：「這是一部很多人相當投入的影集，人們花很多時間推斷故事如何發展，當劇情不如他們的意，劇迷們在回應上也很不客氣。」
不過怨歸怨，守在電視機前看完最後一集的人，足以影響美國企業的產值！
CNN主播 ：「美國播映時間為周日晚間，調查顯示多達1千萬人會在周日和周一不上班，請病假或是用年假，還有上百萬人會因此遲到。」
全美追劇代價驚人，根據統計，第八季播出以來，美國企業因此損失33億美元的生產力，《權力遊戲》創下的紀錄，是美國電視劇史上的耀眼之星！
艾美獎&金球獎頒獎典禮片段 ：「(得獎的是)權力遊戲！」
8年來一共入圍132項艾美獎，成為獲獎紀錄最多的大贏家；在全球207個國家播出，第八季首播時，光是北美線上串流平台，創下1740萬人同時觀看。
美國民眾 ：「劇情讓人興奮、既戰慄又危險，你永遠不知道接下來會怎樣。」
8年來從未改變的片頭曲，7大家族扣人心弦的演出，在劇迷心中地位崇高，也帶動一股「冰火商機」；從吃的餅乾、汽水，到化妝品或刷具，甚至連第八季劇組出包，其中一幕不小心冒出了星巴克咖啡杯，只要搭上《權力遊戲》的梗，就能創造話題。
《權力遊戲》執行製作 考菲爾德 ：「我們角色不是美國人，也不是歐洲人，這個世界讓任何人都能有歸屬感。」
不分文化和國籍，這就是《權力遊戲》劇本下暗藏的驚人魅力。
CNN主播 庫柏 ：「我很著迷《權力遊戲》。」
CNN當家主播安德森庫柏，不惜花4個小時上妝，也要在節目上過過當異鬼的乾癮。
CNN主播 庫柏 ：「我是安德森‧庫柏，凜冬將至！」
連美國總統川普，也搶搭熱潮，無論是邊境築牆還是通俄門，結合《權力遊戲》梗的海報，吸睛度十足！
主持人vs.美國前國務卿 希拉蕊柯林頓 ：「與政治生活最相近的電視劇是哪一部？應該是《權力遊戲》吧！」
對於8年來努力的演員們，也將卸下「冰火」光環，飾演「龍母」的女主角艾米莉亞‧克拉克，在最後一集登場時推文，表示深愛劇中的角色個性，也感謝所有劇迷一直以來的支持，沒有觀眾，就沒有今日的《權力遊戲》；結局好壞沒人說得準，但可以確定的是，《權力遊戲》在美劇史上寫下前無古人的紀錄，也將讓後來者難以追隨。
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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