NVIDIA Canvas是一款使用AI将简单的笔触变成逼真的风景图像的工具。
它允许用户使用各种真实世界的材质进行绘制，例如草、雪和云。它还支持360°全景，用户可以将他们的作品导出到Adobe Photoshop或3D应用程序中，如NVIDIA Omniverse™ USD Composer。
NVIDIA Canvas适用于Windows，需要NVIDIA GeForce RTX、NVIDIA RTX或TITAN RTX GPU，标准版需要4 GB RAM，全景版需要6 GB RAM。
NVIDIA Canvas：https://www.nvidia.cn/studio/canvas/
Deep Learning是一种人工智能和机器学习的子领域，利用人工神经网络在任务中提供准确性。它可以自动从数据中学习表示，无需引入手工编码规则或人类领域知识。Deep Learning广泛应用于计算机视觉、对话式人工智能和推荐系统等应用中。
Deep Learning：NVIDIA Developer
NVIDIA Clara AI有哪些功能？
1. 多层人工神经网络：Deep Learning使用多层人工神经网络进行训练，可以从原始数据中学习并提取特征，实现高精度的预测。
2. 自动学习表示：Deep Learning可以直接从原始数据如图像、视频或文本中学习表示，无需手动编码规则或领域知识。
3. 高度灵活的架构：Deep Learning的架构非常灵活，可以根据不同任务的需求设计和训练自定义的深度神经网络。
4. 高效训练：借助NVIDIA GPU加速的深度学习框架，研究人员和数据科学家可以大大加快深度学习的训练速度，从而将训练时间从几天或几周缩短到几小时或几天。
5. 高性能推理：当模型准备部署时，开发人员可以依靠GPU加速的推理平台，为云端、嵌入式设备或自动驾驶汽车提供高性能、低延迟的推理服务。
产品特点：
1. 高精度：Deep Learning利用多层神经网络进行训练，可以实现在各种任务中的高精度预测。
2. 自动学习：Deep Learning可以自动从原始数据中学习表示，无需手动编码规则或领域知识。
3. 灵活性：Deep Learning的架构非常灵活，可以根据不同任务的需求进行自定义设计和训练。
4. 高效性：借助NVIDIA GPU加速的深度学习框架，可以大大加快深度学习的训练速度，提高工作效率。
5. 高性能推理：GPU加速的推理平台可以为各种应用场景提供高性能、低延迟的推理服务。
应用场景：
1. 计算机视觉：Deep Learning可以从数字图像和视频中获取知识，实现图像分类、目标检测、人脸识别等计算机视觉任务。
2. 对话式人工智能：Deep Learning可以帮助计算机理解和使用自然语言，实现智能语音助手、聊天机器人等对话式人工智能应用。
3. 推荐系统：Deep Learning可以利用图像、语言和用户兴趣等信息，提供有意义和相关的搜索结果和服务。
NVIDIA Clara AI如何使用？
1. 训练深度神经网络：使用GPU加速的深度学习框架，设计和训练自定义的深度神经网络，提供大规模数据集进行训练。
2. 部署推理服务：使用GPU加速的推理平台，将训练好的模型部署到云端、嵌入式设备或自动驾驶汽车中，提供高性能、低延迟的推理服务。
