英伟达研究人员用于一对分解的对付网络（GAN）和一些无监督自学来创立一个图像到图像的翻译成网络，可以增加人工智能（AI）的训练时间。在一篇博文中，该公司说明了其GAN是如何在有所不同的数据集上展开训练的，他们共享了一个“潜在的空间假设”，容许将图像从一个GAN传送到下一个，从而分解图像。该公司回应，在非监督式自学中，GAN的用于并不精致，但英伟达的研究产生了新的结果：在部分多云的天空下，阴影从茂盛的树叶中明晰表明，相比之下多达以往任何时候。

这项工作的益处可以让网络培训必须较少的标签数据。英伟达说道：“对于分开的自动驾驶驾车，训练数据可以被捕捉一次，然后在各种虚拟世界条件下展开仿真：晴天，阴天，下雨，大雨，夜间等。英伟达展出了冬天摄制的照片如何被“想象”为一个夏日，以及一只猫的形象如何被用来分解狮子，老虎和美洲狮的图像。

英伟达公司近不是一家专心于游戏的GPU公司，而是企图将其硬件推上边缘计算出来设备，并用于人工智能作为其工具。上周，该公司宣告与GE医疗集团达成协议，通过RevolutionFrontierCT改版全球部署的500，000台医疗光学设备，以便在医院展开更佳的光学。通用电气公司回应，更慢的边缘计算能力，在肝脏恶性肿瘤检测和肾脏恶性肿瘤特征方面不会更佳，并有可能增加先前任命的数量和不能说明的扫瞄数量。

在第三季度，英伟达发布的季度营收为26．4亿美元，其中数据中心部门的销售额比起去年同期销售额翻了一番，收益从2．40亿美元超过了5．01亿美元。

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