类脑计算
在当今快速发展的数字化时代，企业面临着越来越多复杂的任务和挑战。为了提高效率和减少人为错误，越来越多的公司开始采用智能自动化技术。其中，神经网络作为深度学习的关键组成部分，正逐渐成为推动智能自动化的核心动力。本篇文章将探讨神经网络在智能自动化中的应用、架构设计、工具选择及未来展望。什么是神经网络？神经网络是一种模仿生物神经系统的信息处理模型，它由多个相互连接的节点或“神经元”组成。这些神经元通过权
导读
本文以实战拆解为角度，讨论如何将一个实验级的3D重建系统，打造成可投入生产、可观测、可治理的自动化平台。面向三类读者：普通读者将理解为何3D数据正在改变行业；工程师将得到架构与运维要点；产品与行业从业者将看到ROI、厂商对比与落地风险。
为什么要重视3D重建：一个故事与类比
想象一家中型建筑公司，每周要对在建工地进行进度检查。传统流程是人工拍照、人工评估、交付PPT。引入3D重
导语：为什么要把可解释性当作第一性问题
在企业把AI嵌入业务流程、自动化重复决策与自动写作环节时，透明性不再是学术兴趣，而是合规、可运营和信任的核心要素。可解释性AI并不是单纯的可视化或一个“开关”，而是一套贯穿数据、模型、推理、部署和运维的工程实践。本文面向不同受众：给初学者解释概念、给工程师提供架构与集成模式、给产品与业务负责人呈现ROI与落地挑战。
对初学者：用故事理解可解释性AI