WiMi Công bố thuật toán học đại diện đa góc nhìn cho phân cụm dữ liệu luồng
(SeaPRwire) – Bắc Kinh, ngày 05/02/2024 — WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” hoặc “Công ty”), nhà cung cấp Công nghệ Thực tế tăng cường Hologram (“AR”) toàn cầu hàng đầu, hôm nay thông báo rằng một thuật toán học biểu diễn đa dạng được phát triển để xử lý vấn đề phân cụm luồng dữ liệu. Thuật toán học biểu diễn đa dạng có thể cung cấp một giải pháp hiệu quả cho vấn đề phân cụm luồng dữ liệu. Thuật toán học biểu diễn đa dạng là một phương pháp học và hợp nhất dữ liệu từ nhiều góc nhìn để có thể có được một biểu diễn toàn diện hơn. Trong việc phân cụm luồng dữ liệu, nhiều góc nhìn có thể được sử dụng để biểu diễn các khía cạnh khác nhau của luồng dữ liệu, chẳng hạn như góc nhìn theo chuỗi thời gian, góc nhìn theo không gian, v.v., và mỗi góc nhìn có thể cung cấp thông tin khác nhau.
Bằng cách học các tính năng của từng góc nhìn, các mẫu tiềm ẩn và cấu trúc của dữ liệu được khám phá và hợp nhất lại để cải thiện tính chính xác và sự ổn định của việc phân cụm luồng dữ liệu để hiểu và phân tích tốt hơn luồng dữ liệu. Hiện nay, các thuật toán học biểu diễn đa dạng đã được sử dụng rộng rãi và triển vọng của chúng rất hứa hẹn. Ví dụ, trong lĩnh vực tài chính, nó có thể được sử dụng để phân khúc khách hàng, v.v. Trong lĩnh vực y tế, nó có thể được sử dụng để chẩn đoán bệnh, theo dõi bệnh nhân, v.v. Trong lĩnh vực thương mại điện tử, nó có thể được sử dụng để phân tích hành vi của người dùng, đề xuất sản phẩm, v.v.
Thuật toán học biểu diễn đa dạng có thể tổng hợp thông tin từ nhiều góc nhìn để cung cấp một mô tả toàn diện hơn về dữ liệu. Các góc nhìn khác nhau cung cấp các tính năng và quan điểm khác nhau và bằng cách kết hợp chúng, chúng ta có thể có được một biểu diễn chính xác và toàn diện hơn về dữ liệu. Vì thuật toán học biểu diễn đa dạng có thể tận dụng thông tin từ nhiều góc nhìn nên nó có thể cung cấp một biểu diễn phong phú hơn cho dữ liệu. Bằng cách hợp nhất nhiều góc nhìn, thuật toán có thể nắm bắt được nhiều thông tin chi tiết và mối tương quan hơn trong dữ liệu, do đó cải thiện biểu diễn dữ liệu. Các thuật toán học biểu diễn đa dạng có thể cải thiện hiệu quả hiệu suất của việc phân cụm dữ liệu. Bằng cách tổng hợp thông tin từ nhiều góc nhìn, thuật toán có thể giảm các hạn chế của các góc nhìn riêng lẻ và cải thiện tính chính xác và sự ổn định của việc phân cụm nhìn chung. Thuật toán học biểu diễn đa dạng có thể xử lý tốt hơn nhiễu và điểm bất thường trong dữ liệu, giúp kết quả phân cụm đáng tin cậy hơn. Thuật toán học biểu diễn đa dạng có thể thích ứng với các loại dữ liệu khác nhau. Vì các góc nhìn khác nhau có thể chứa các loại tính năng khác nhau nên thuật toán học biểu diễn đa dạng có thể linh hoạt xử lý các tình huống có các loại dữ liệu khác nhau. Điều này làm cho thuật toán trở nên linh hoạt hơn và thích ứng hơn khi xử lý nhiều dữ liệu.
Có thể thấy rằng các thuật toán học biểu diễn đa dạng có những ưu điểm là tổng hợp thông tin đa dạng, tăng cường biểu diễn dữ liệu, cải thiện hiệu suất phân cụm và thích ứng với các loại dữ liệu khác nhau. Những ưu điểm này khiến các thuật toán học biểu diễn đa dạng có tiềm năng được sử dụng rộng rãi trong các tác vụ phân cụm dữ liệu.
Đầu tiên, thu thập tập hợp dữ liệu, bao gồm dữ liệu từ nhiều góc nhìn. Sau đó, tiền xử lý dữ liệu, bao gồm làm sạch dữ liệu, trích xuất tính năng và chuyển đổi dữ liệu. Sau đó, sử dụng thuật toán học biểu diễn đa dạng để học dữ liệu nhằm có được các biểu diễn đa dạng của dữ liệu. Cuối cùng, phân cụm các góc nhìn đã học để có được nhiều kết quả phân cụm. Các kết quả phân cụm nhiều lần được tích hợp lại để có được kết quả phân cụm cuối cùng.
Thuật toán học biểu diễn đa dạng có thể được phân loại thành các phương pháp dựa trên phân tích ma trận, các phương pháp dựa trên học sâu, các phương pháp dựa trên đồ thị, v.v. Các phương pháp dựa trên phân tích ma trận có thể biểu diễn nhiều góc nhìn của dữ liệu thành một ma trận, sau đó sử dụng phân tích ma trận để học dữ liệu. Các phương pháp dựa trên học sâu có thể sử dụng các mô hình như mạng lưới nơ-ron học tập sâu để học dữ liệu và có được một biểu diễn chính xác hơn. Các phương pháp dựa trên đồ thị có thể sử dụng các ý tưởng của lý thuyết đồ thị để học từ dữ liệu và có được một biểu diễn toàn diện hơn.
Thuật toán học biểu diễn đa dạng có thể xử lý hiệu quả vấn đề phân cụm luồng dữ liệu bằng cách đồng thời học các biểu diễn đa dạng và kết hợp chúng với các thuật toán phân cụm truyền thống. Ý tưởng cốt lõi của nó là sử dụng thông tin do các góc nhìn khác nhau cung cấp để nắm bắt cấu trúc nội tại của dữ liệu để cải thiện tính chính xác và sự ổn định của việc phân cụm.
Trong tương lai, với sự phát triển liên tục của công nghệ dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo, thuật toán học biểu diễn đa dạng sẽ được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực hơn. Đồng thời, với sự tối ưu hóa và cải tiến liên tục của thuật toán, độ chính xác của nó sẽ được cải thiện thêm.
Giới thiệu về WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ: WIMI) là nhà cung cấp giải pháp kỹ thuật toàn diện về đám mây ba chiều chuyên về các lĩnh vực chuyên môn bao gồm phần mềm HUD ô tô AR ba chiều, LiDAR xung ba chiều, thiết bị ba chiều lắp đầu, bán dẫn ba chiều, phần mềm đám mây ba chiều, dẫn đường ô tô ba chiều và các lĩnh vực khác. Các dịch vụ và công nghệ AR ba chiều của công ty bao gồm ứng dụng ô tô AR ba chiều, công nghệ LiDAR xung ba chiều, công nghệ bán dẫn thị giác ba chiều, phát triển phần mềm ba chiều, công nghệ quảng cáo AR ba chiều, công nghệ giải trí AR ba chiều, SDK AR ba chiều, truyền thông tương tác ba chiều và các công nghệ AR ba chiều khác.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm
Bản thông cáo báo chí này có chứa “tuyên bố hướng tới tương lai” theo Đạo luật cải cách kiện tụng chứng khoán tư nhân năm 1995. Các tuyên bố hướng tới tương lai này có thể được nhận dạng bằng cách sử dụng các thuật ngữ như “sẽ”, “dự kiến”, “dự đoán”, “tương lai”, “dự định”, “kế hoạch”, “tin rằng”, “ước tính” và các tuyên bố tương tự. Các tuyên bố không phải là sự kiện lịch sử, bao gồm các tuyên bố về niềm tin và kỳ vọng của Công ty, là các tuyên bố hướng tới tương lai. Trong số những nội dung khác, triển vọng kinh doanh và báo giá của ban giám đốc trong thông cáo báo chí này và kế hoạch hoạt động và chiến lược của Công ty có chứa các tuyên bố hướng tới tương lai. Công ty cũng có thể đưa ra các tuyên bố hướng tới tương lai bằng văn bản hoặc bằng lời trong các báo cáo định kỳ gửi tới Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Kỳ (“SEC”) theo Biểu mẫu 20-F và 6-K, trong báo cáo thường niên gửi cổ đông, trong các thông cáo báo chí và các tài liệu viết khác, và trong các tuyên bố bằng lời do các cán bộ, giám đốc hoặc nhân viên của công ty đưa ra với bên thứ ba. Các tuyên bố hướng tới tương lai liên quan đến các rủi ro và bất trắc vốn có. Một số yếu tố có thể khiến kết quả thực tế khác đáng kể so với kết quả nêu trong bất kỳ tuyên bố hướng tới tương lai nào, bao gồm nhưng không giới hạn: mục tiêu và chiến lược của Công ty, tình hình phát triển kinh doanh trong tương lai, tình hình tài chính và kết quả hoạt động của Công ty, mức tăng trưởng dự kiến của ngành AR, kỳ vọng của Công ty về nhu cầu và mức độ chấp nhận sản phẩm và dịch vụ của mình trên thị trường.
Bài viết được cung cấp bởi nhà cung cấp nội dung bên thứ ba. SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) không đưa ra bảo đảm hoặc tuyên bố liên quan đến điều đó.
Lĩnh vực: Tin nổi bật, Tin tức hàng ngày
SeaPRwire cung cấp phát hành thông cáo báo chí thời gian thực cho các công ty và tổ chức, tiếp cận hơn 6.500 cửa hàng truyền thông, 86.000 biên tập viên và nhà báo, và 3,5 triệu máy tính để bàn chuyên nghiệp tại 90 quốc gia. SeaPRwire hỗ trợ phân phối thông cáo báo chí bằng tiếng Anh, tiếng Hàn, tiếng Nhật, tiếng Ả Rập, tiếng Trung Giản thể, tiếng Trung Truyền thống, tiếng Việt, tiếng Thái, tiếng Indonesia, tiếng Mã Lai, tiếng Đức, tiếng Nga, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Bồ Đào Nha và các ngôn ngữ khác.
Có thể tìm thấy thêm thông tin về những rủi ro này và các rủi ro khác trong báo cáo thường niên của Công ty theo Biểu mẫu 20-F và báo cáo hiện tại theo Biểu mẫu 6-K cùng các tài liệu khác do Công ty nộp cho Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch. Mọi thông tin được cung cấp trong thông cáo báo chí này đều tính đến ngày của thông cáo báo chí này. Công ty không có