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因應中國遊客銳減，國內旅遊告急，各大旅行業，飯店、餐飲等 【羅開新聞中心Minsey Weng綜合報導】不管怎樣，Roberto Castro（羅貝托?卡斯卓）兩週後都會出現在亞特蘭大，差別在於只是待在家裡，或者還可以前往離家十五分鐘車程的East Lake Golf Club（東湖高爾夫俱樂部）。顯然，這位聯邦快遞盃積分榜暫居五十三名的美國選手，更渴望參加Tour Championship（巡迴錦標賽），而週四在Crooked Stick Golf Club（曲棍高爾夫俱樂部）的突出表現，也點燃了他挺進年終三十強的信心。 （中央社記者韋樞台北21日電）Nvidia的超級電腦開發平台PX2，配上工研院的影像感測器及交通資料庫深習模型，為自駕車感知系統添翼，未來再搭配定位、決策、控制系統，不久就有自駕車在工研院內趴趴走。
台中旅展開跑，民眾搶優惠，氣氛熱烈，因應中國客十一長假，只有4000、5000件申請，9月截至25日，中國客入境總人數，比2015年同期減少46.6%，其中團客減少65.4%，創單月最大減幅。旅遊業者搶救國內旅遊，不冬季嚴選手軟，部分下殺2.6折，還推出包車遊新玩法。
國外旅遊部分，業者也配合蔡英文政府南向政策，強打東南亞旅遊，澳門3天不到5000元，海南島4天8000元有找，挑戰海外旅遊新低價。
旅展祭優惠，全力促銷，預期4天展期，將可帶來2億元商機。（民視新聞林子翔許佳詩台中報導）
卡斯卓趕在雨神攪局之前，結束BMW Championship（寶馬錦標賽）的首回合賽事，最後繳交低於標準桿七桿的六十五桿，一桿領先同樣定居在喬治亞州的同胞選手Brian Harman（布萊恩?哈曼），而Jason Dufner（傑森?達夫納）、Dustin Johnson（達斯汀?強森）和Chris Kirk（柯瑞斯?柯克）另以一桿在後。
現年三十一歲的卡斯卓，還在追求生涯首座美巡賽冠軍，不過已經愈來愈接近目標了，像今年五月就打出足以贏得Wells Fargo Championship（富國錦標賽）的桿數，可惜最後在延長賽敗北。沒關係，就在季後賽的三部曲，卡斯卓飆進八記博蒂，美中不足在收尾洞吞下柏忌。
儘管如此，還是足夠取得一桿領先，只要繼續保持下去，就有機會繼2013年後，再次打進年終大賽，他說道：「這是我的家鄉公開賽，但很不幸的是，卻是一場非常難打進去的比賽，我真的很想回來。」
目前名列積分榜五十七位的哈曼，其實在Deutsche Bank Championship（德銀錦標賽）就能夠提前預約三十強的門票，沒想到決賽日慘爆七十七桿，從原本的第二名重挫至並列二十四，不過來到印第安那又有絕佳的開始，繳出一張四博蒂和一老鷹的六十六桿。
這場只有六十九位選手參加的賽事，受到雨勢影響，首回合只有三十三位選手完成比賽，其中美國公開賽冠軍強森打下七記博蒂，付出兩個柏忌的代價，而達夫納的計分榜也是同樣的內容。至於柯克僅僅打了九洞，就攻下五記博蒂，三人同為低於標準桿五桿。
阿根廷選手Fabian Gomez（法比安?葛梅茲）收下六十八桿，不過未完成比賽的低於標準桿四桿族群中還有松山英樹（Hideki Matsuyama）、Paul Casey（保羅?凱西）和Adam Scott（亞當?史考特）。
以低於標準桿三並列第十的選手就更多了，包括剛剛在波士頓演出六桿大逆轉的Rory McIlroy（羅瑞?麥克羅伊），明天一早還有七洞補賽要打。
下面附上一則新聞讓大家了解時事
工研院今天下午與Nvidia（輝達）攜手簽署合作備忘錄，結合雙方優勢成為人工智慧發展與應用策略合作夥伴，將深度學習技術、人工智慧(AI)導入自動駕駛車輛與機器人智慧化，為優先合作標的。
工研院機械與機電系統研究所所長胡竹生表示，工研院 1年多前開始發展自駕車技術，工研院的專長領域涵蓋資訊、通訊、電子、機械等，工研院先在內部開發技術，並與清大、交大合作，向外進一步形成更大的聯盟。
胡竹生指出，這次和Nvidia合作，是將Nvidia推出世界最先進AI超級電腦開發平台Nvidia DRIVE PX2，再搭配專為自駕車開發人員提供的DriveWorks軟體開發套件(SDK)，配合工研院的影像感測器及台灣交通資料庫的深度學習模型，提升自駕車的感知系統。
Nvidia PX2平台可融合12支攝影機、光達、雷達，以及超音波感測器的資料，得以進行龐大的影像運算；同時運用Nvidia的雲端運算伺服器，將這些影像及運算結果儲存在雲端，並精確了解汽車四周環境並推算出安全行車的最佳路徑。
胡竹生說，此次雙方策略合作得以發展自動駕駛及人工智慧等技術，將車輛自我學習經驗匯集於雲端資料庫，讓車輛能夠藉由深度學習平台相互學習。逐步累積深度學習及人工智慧的技術能量，不但把深度學習技術擴展於提升工業型機器人的智慧能力，更將運用於服務型機器人營造人機互動體驗等不同領域的應用，讓系統價值再提升，幫助台灣產業進化。
經過數個月的自駕車模組辨識訓練，目前工研院自動駕駛原型車已能順利行駛於固定道路。初期將選定固定路線且車速較慢的自動駕駛車輛為應用場域，如遊樂區遊園車、高鐵、捷運的巡軌車等。
未來再搭配更強化的定位系統（知道自己的位置）、決策系統（快速駕駛路徑決策）、行駛控制系統（安全轉彎與加減速）等，將在數年內，完成工研院內自動接駁車服務，屆時，車輛將能自動判斷路線行駛、定點供乘客上下車，並於終點站時自動返回最近站點，自駕車技術落實到民生相關應用將正式成形。1050921
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