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蘿蔔看世足》搶救阿根廷三件事要緊

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商品訊息描述: 中國時報【李弘斌】

「藍白軍團」阿根廷27日凌晨背水一戰對決「非洲雄鷹」奈及利亞，獲勝才有機會搶進16強。如何擺脫前兩戰不勝的低迷，特別是上役被克羅埃西亞3比0打得潰不成軍的慘狀，總教練桑保利至少有3件事情得做。

一、撤下門將卡巴耶洛

4年前，羅梅羅證明即使沒有在母隊穩定出賽，他仍能扛起阿根廷的大門。但羅梅羅只有一個，卡巴耶洛已經證明他沒有同樣的能力，從今年的友誼賽到世足賽都是如此，更不用說對克羅埃西亞那個低級失誤，不但是他揮之不去的陰影，也失去了隊友的信任。

阿根廷能頂的兩個門將都沒大賽經驗，河床隊的阿馬尼獲得不少國內媒體力挺。桑保利不妨順水推舟，他已經夠頭大了，不必再製造另一個麻煩。

二、球給梅西

有人會說：「這還要講嗎？」但上役阿根廷真的沒做到，被克羅埃西亞切斷了供輸線，讓梅西全場僅有1次射門，比首戰冰島少了10次之多。桑保利對奈及利亞必須找到一個合適的陣型和配置，不能再讓梅西連球都拿不到了。

無論陣型怎麼排，桑保利上役的3-4-3已被證明完全行不通，必須揚棄。更不要忘記，桑保利就是去年11月友誼賽2比4不敵奈及利亞，暴露後衛速度太慢的問題，才決定捨棄3後衛陣式。看看穆薩上役如何用速度撕裂冰島防線，桑保利乖乖踢4後衛吧！

三、啟用狄巴拉

要把球給梅西，而且讓他拿球位置離門愈近愈好，阿根廷需要一個傳球好手，這人最好也有出色的個人能力，如果梅西真的被重兵包夾，他還能另起爐灶發動攻擊。

綽號「寶石」的狄巴拉，應是桑保利的最佳人選。不要再擔心所謂「兩個太陽」、他和梅西搭不起來的理論。狄巴拉的能力和天分就是擺在那裡，阿根廷已退無可退，豈能繼續將「梅西接班人」放在板凳上？（作者為3屆世足轉播講評）

?? 逗陣瘋世足 ????

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從一開始的遊戲繪圖卡、專業繪圖卡，到開始布局自動駕駛、人工智慧等市場，到今年宣布朝向醫療領域、智慧城市等應用發展之餘，NVIDIA更宣布與ARM合作，預期未來將會擴大更多元的機器人應用發展。NVIDIA預期將擴大機器人應用市場發展分享 facebook NVIDIA在很早之前就已經開始布局機器人市場，從先前推出的Jetson系列開發板應用，讓更多人可藉由此開發套件設計機器人、無人機，甚至是機器手臂，同時藉由電腦視覺演算方式讓機器人可以「看見」物品，進而產生影像識別學習效果，並且帶動後續功能或自動化作動效果，例如讓機器手臂能正確夾取貨品、讓空拍機在飛行過程能產生自動避障效果，或是讓小型外送機器人知道如何配合GPS定位行走到指定位置。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }

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.innity-apps-reset { padding: 20px 0 0 !important; margin: -20px auto -10px !important; } 從終端運算到整合雲端平台的學習加速在此之前，NVIDIA主要還是聚焦在裝置端的學習運算，因此除了讓機器人或自動駕駛車輛能藉由持續學習知道如何在正確道路轉彎、碰到障礙時自動停下，甚至藉由Isaac虛擬化平台讓機器人能以大量「分身」快速累積學習經驗。但在去年GTC 2017宣布推出NVIDIA GPU Cloud (以下簡稱NGC)服務，同時今年也宣布與ARM攜手合作Project Trillium，讓更多基於ARM架構的處理器可整合開放架構深度學習加速器NVDLA，即可透過雲端連接或裝置端學習運算方式加快導入人工智慧應用，而所採用設計甚至不需要直接使用NVIDIA提供硬體。相比過往透過Jetson系列開發板推動機器人應用，NVIDIA打造NGC服務、開放NVDLA深度學習加速器，並且與ARM深度合作，目的便是為了推動更廣大的智慧物聯網市場，使更多非NVIDIA處理器產品應用設備，也能藉由NVIDIA提供技術達成加速學習效果，甚至也能讓處理器廠商針對物聯網應用打造「AI IoT SoC (人工智慧物聯網系統晶片)」，進而讓更多裝置如手機、平板也能有人工智慧技術應用效果，甚至無需像蘋果、華為特別打造獨立學習晶片也能透過連線獲得相同，甚至更明顯的運算效率。可藉由學習模式知道如何在室內行進方向閃避他人，並且順利抵達指定目的地的機器人分享 facebook 預期未來幾年內開始蓬勃發展的機器人應用，或許內部並不一定採用NVIDIA處理器產品，但背後卻可能是以NVIDIA技術加速學習運算。但為了達成這樣的目的，NVIDIA必須透過各類實例證明所言不需，因此在先前推動Jetson開發板之餘，後續開始進駐的自動駕駛應用除了每年讓電腦視覺運算能力倍增之外，更逐漸整合過去曾經提出的繪圖虛擬化技術平台GRID等資源結合，讓自動駕駛車輛不但可透過虛擬化方式持續縮短前期學習訓練所需時間，實際上路測試過程中也會持續累積學習經驗，並且透過NGC服務協助加速學習，最終即可讓自動駕駛車輛學習各類經驗後，更可藉由雲端同步方式讓自動駕駛效果精準度持續提昇。藉由自動駕駛應用模式成功，NVIDIA即可將相同模式，但或許無需提供更高視覺演算能力即可達成更好效果，即可讓更多物聯網應用設備獲得人工智慧應用能力，進而驅動更多機器人進入市場應用。NVIDIA持續投入自動駕駛車輛技術應用分享 facebook 整合兩組Xavier運算架構，以及兩組Tesla V100顯示架構的超級車載電腦Drive Pegasus已經有相當驚人的運算能力，預期下一款「Orin」將帶來更高演算效能表現分享 facebook 往更深層的人工智慧應用前進從GTC 2018強調遊戲依然是重要發展項目，同時也表明將深入醫療領域、智慧城市等應用，並且繼續藉由下一款超級電腦平台「Orin」提昇自動駕駛運作能力之餘，NVIDIA執行長黃仁勳更說明，目前NVIDIA不但已經是全球最大GPU供應商，更是全球最大規模區塊鏈技術提供者，因此可以預期NVIDIA未來將往更深層、更複雜的運算加速應用領域發展，而如何讓合作夥伴能以更簡單、直覺方式使用這些資源，顯然也是NVIDIA著重發展方向。至於NVIDIA的下一個發展重心會是什麼？黃仁勳已經預測具有全自動駕駛能力的自駕車將會在2019年進入市場應用，但Level 3或Level 4等級的自駕車反而要等到2020年，甚至更久之後才能順利普及，原因就在於其中涉及仍有人為介入操作的情況，進而干預自動駕駛系統的判斷。因此，預期NVIDIA下一階段將會朝向更深層、複雜的人工智慧技術布局，藉由將算力持續推進、攜手更多合作資源，使人工智慧「思考」能力能進一步提昇。不過，當話題再次回到人工智慧、機器人是否取代傳統人力，是否造成更大災難等影響，NVIDIA的想法始終基於新技術並非為了取代誰而產生，例如送貨機器人就是為了填補快遞人力不足問題而產生，因此始終相信技術成長能夠持續創造更多機會，同時也能在技術持續精進下讓生活變得更好。此次在GTC 2018揭曉的「全球最大GPU」DGX-2 分享 facebook

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