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当我们研究表征的时候，我们可以研究是哪个损失函数、哪个网络架构、哪个学习特性可能导致了检测到的表征的变化。当我们尝试研究大脑如何运行而遇到困难的时候，我们完全可以研究大脑是如何学习运行的。
正如 Hinton 等人在 AlexNet 论文中，以及 DeepMind 在 AlphaGo 论文中展示的，一个人工神经网络可以被清晰地分成先天（原理）与后天（参数）两部分：为网络提供任务和有关的数据源（供网络从其中提取出绝大部分无法压缩也难以描述的参数值），同时记录下使用的网络架构（卷积网络 / 残差网络）、损失函数（L2 / 交叉熵）、学习规则（SGD / Adam）、优化手段（蒙特卡洛树搜索）。后面的这四点可以简单且严谨地表达为人类能够理解的方程，而且可以指导我们开发未来更多的人工神经网络系统。
在统计物理中，一团气体可以由温度、压强等不多的几个变量描述，然后在这几个变量基础之上继续进行的预测和控制也都可以准确地进行。神经科学研究中也倾向于相信人类大脑中也存在这样的描述方式。但气体分子互相都是一样的、可交换的、只有短期记忆，而人类大脑中的细胞是各自具有独特性、具有长期记忆能力的（这也从另一个角度印证了上文提到的「难以被压缩」）。所以，神经科学研究中期待的这种描述方法很可能起到了误导的作用。
RTI顾问委员会成员倪凯铭（Karl Thomas Neumann）指出，“我相信汽车工业正在经历着第二次电子革命，这就是汽车互联网。由此开始，车辆正在与整个世界连为一体——这就必然需要新的概念、新的技术和新的服务。RTI已经站在了创新的前沿。通过Connext 6，自主车辆开发商就能够应对行业严峻的技术挑战，并且加速其车辆的开发与应用。RTI的先进技术和行业专业真正经验正在实实在在地推动着汽车的未来。”如果想要确保液晶拼接屏的高效应用，周围环境的温度是个不容忽视的因素。一般来说，液晶拼接屏的佳使用温度在0至40摄氏度之间，因为，液晶屏使用的热致液晶是由温度的变化而衍生出来，并且其光电效应受温度控制，如果温度不在其使用温度范围之内，就等于摆脱了电场控制而不会有光电效应，会出现各种问题。在时下的液晶拼接领域，大尺寸和节能环保成为了不相伯仲的热门潮流。不过，对于不少行业用户来说，这却成为了“鱼与熊掌不可兼得”的无奈，因为，在不少人的潜在意识里，大尺寸就会带来大功耗？事实并非如此。资料显示在当前三大主流大屏显示技术中，DLP拼接屏的市场份额占到整体市场的48%，LCD液晶拼接占到44%，几乎赶上DLP的市占率，PDP拼接份额下滑，仅占6%，还有小间距LED点阵拼接屏占据2%;随着三星、LG等厂商接连推出小拼缝的拼接屏，加之终端高清、超高清处理设备的推出，如欧帝推出的3.5mm拼缝的液晶拼接屏和16倍超高清方案(分辨率可达7680*4320)，LCD液晶拼接屏市场发展潜力被业界看好。
