1.

選舉屆滿1週年，跟過去幾年相比，到底表現好不好呢？如何讓生硬的數據，變的有趣好記?

沃草團隊沃草透過比較從扁政府、馬政府到蔡政府第一年的各項數據，先讓大家自己畫出心中的感受，再來看看你跟真實數據的差異有多少吧！

*讓無趣的數字變得讓讀者覺得好玩的遊戲，使社群的使用者在不知覺中吸收或比較正確的數據，並試圖進一步分享給自己的朋友，擴大社群參與度

https://musou.watchout.tw/draw/tsai-first-year/

2.

edges2cats https://affinelayer.com/pixsrv/index.html→http://fotogenerator.npocloud.nl/

Google的開源機械學習計劃Tensorflow曾發布過類似的圖像生成AI，它的名字叫做edge2cats，能將你畫的任何線條強行變成一隻貓，當時許多人故意將自己的拙劣塗鴉變成看起來蠢到家的貓咪照片，PO上推特讓網友笑一笑

而當時的那款工具是 pix2pix 項目的第一次疊代，學習了數千隻貓的顏色和紋路特徵。現在，新的版本接受了人像的訓練，荷蘭公共廣播公司NPO，近日推出自行研發的AI系統「Pix2Pix」，能將你繪製的線條圖案化成人物油畫

Pix2pix 是一種「生成對抗式網絡」（GAN）機械學習模型建立的AI，簡單來說，它透過繪製大量的圖案，並由演算法後續部份來判斷畫的好還不好，不斷經由這樣的程序來進行學習，這就是為什麼只需要線條草稿，就能生成極為寫實的畫作

在這項技術當中，兩個神經網絡相互對抗，生成器（Generator）隨機生成一張圖片，鑑別器（Discriminator）則要判斷生成的圖片和真實的樣本孰真孰假。二者相互博弈，砥礪相長，最終人工智慧學會生成仿真照片，甚至能用照片合成視頻。

數據龐大的情況下，GAN 可以從零開始繪製圖片。但在數據比較少時，則能像Pix2Pix一樣進行圖像轉換，在這個過程中，AI會將塗鴉的特徵與資料庫的數據進行比對，試圖找出符合其特徵的圖形，並檢視轉換結果。

pix2pix 只要經過訓練，就可以模仿任何風格，比如把電影變成繪畫。儘管它顯示了機器學習對圖像識別和處理的能力，但要想讓生成的結果更為準確，仍然需要大量的數據和時間來訓練神經網絡。
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