WiMi Umum Algoritma Pembelajaran Representasi Berbilang-Pandangan untuk Pengelompokan Aliran Data

(SeaPRwire) –   WiMi umum algoritma pembelajaran perwakilan pandangan berbilang untuk pengelompokan stram data

Beijing, 5 Feb. 2024 – – WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” atau “Syarikat”), penyedia Teknologi Realiti Augmented (“AR”) Hologram global terkemuka, hari ini mengumumkan algoritma pembelajaran perwakilan pandangan berbilang untuk menangani masalah pengelompokan stram data. Algoritma pembelajaran perwakilan pandangan berbilang dapat memberikan penyelesaian yang efektif kepada masalah pengelompokan stram data. Algoritma pembelajaran perwakilan pandangan berbilang adalah suatu kaedah pembelajaran dan penggabungan data dari berbilang pandangan untuk mendapatkan perwakilan yang lebih komprehensif. Dalam pengelompokan stram data, berbilang pandangan dapat digunakan untuk mewakili beberapa aspek stram data, seperti pandangan siri masa, pandangan spasial, dll., dan setiap pandangan dapat memberikan informasi yang berbeza.

Dengan mempelajari ciri-ciri setiap pandangan, corak dan struktur data yang ada ditemui dan digabungkan untuk meningkatkan ketepatan dan kestabilan pengelompokan stram data bagi pemahaman dan penganalisisan stram data yang lebih baik. Ketika ini, algoritma pembelajaran perwakilan pandangan berbilang telah digunakan secara meluas dan prospeknya sangat memberangsangkan. Sebagai contoh, dalam bidang kewangan, ia dapat digunakan untuk segmentasi pelanggan dan sebagainya. Dalam bidang perubatan, ia dapat digunakan untuk diagnosis penyakit, pemantauan pesakit, dll. Dalam bidang e-dagang, ia dapat digunakan untuk analisis tingkah laku pengguna, cadangan produk dan sebagainya.

Algoritma pembelajaran perwakilan pandangan berbilang dapat mensintesis maklumat daripada berbilang pandangan untuk memberikan penerangan data yang lebih komprehensif. Pandangan berbeza memberikan ciri-ciri dan perspektif yang berbeza, dan dengan menggabungkannya, perwakilan data yang lebih tepat dan komprehensif dapat diperoleh. Oleh kerana algoritma pembelajaran perwakilan pandangan berbilang dapat memanfaatkan maklumat daripada berbilang pandangan, ia dapat memberikan perwakilan data yang lebih kaya. Dengan menggabungkan berbilang pandangan, algoritma dapat menangkap lebih banyak butiran dan korelasi dalam data, dengan demikian meningkatkan perwakilan data. Algoritma pembelajaran perwakilan pandangan berbilang dapat meningkatkan prestasi pengelompokan data secara efektif. Dengan mensintesis maklumat daripada berbilang pandangan, algoritma dapat mengurangkan kekurangan pandangan individu dan meningkatkan ketepatan dan kestabilan pengelompokan secara keseluruhan. Algoritma pembelajaran perwakilan pandangan berbilang dapat menangani hingar dan luar biasa dalam data dengan lebih baik, menjadikan keputusan pengelompokan lebih boleh dipercayai. Algoritma pembelajaran perwakilan pandangan berbilang dapat menyesuaikan dengan berbagai jenis data. Oleh kerana berbilang pandangan dapat mengandungi berbagai jenis ciri, algoritma pembelajaran perwakilan pandangan berbilang dapat menangani situasi dengan berbagai jenis data secara fleksibel. Ini menjadikan algoritma lebih versatil dan mudah beradaptasi ketika menangani berbilang data.

Dapat dilihat bahawa algoritma pembelajaran perwakilan pandangan berbilang mempunyai kelebihan mensintesis maklumat berbilang pandangan, meningkatkan perwakilan data, meningkatkan prestasi pengelompokan dan menyesuaikan dengan berlainan jenis data. Kelebihan ini menjadikan algoritma pembelajaran perwakilan pandangan berbilang mempunyai potensi untuk digunakan secara meluas dalam tugas pengelompokan data.

Data set, termasuk data dari berbilang pandangan, pertama kali dikumpulkan. Pra-proses data, termasuk pembersihan data, pengekstrakan ciri, dan transformasi data. Kemudian data tersebut dipelajari menggunakan algoritma pembelajaran perwakilan pandangan berbilang untuk mendapatkan perwakilan pandangan berbilang terhadap data. Berbilang pandangan yang dipelajari kemudian dikelompokkan untuk mendapatkan berbilang keputusan pengelompokan. Berbilang keputusan pengelompokan diintegrasikan untuk mendapatkan keputusan pengelompokan akhir.

Algoritma pembelajaran perwakilan pandangan berbilang dapat dikategorikan ke dalam kaedah berasaskan penguraian matriks, kaedah berasaskan pembelajaran mendalam, kaedah berasaskan graf, dll. Kaedah berasaskan penguraian matriks dapat mewakili beberapa pandangan data sebagai matriks, dan kemudian menggunakan penguraian matriks untuk mempelajari data. Kaedah berasaskan pembelajaran mendalam dapat memanfaatkan model seperti jaringan neural mendalam untuk mempelajari data dan mendapatkan perwakilan yang lebih tepat. Kaedah berasaskan graf dapat memanfaatkan idea teori graf untuk belajar dari data dan memperoleh representasi yang lebih komprehensif.

Algoritma pembelajaran perwakilan pandangan berbilang dapat menangani masalah pengelompokan stram data secara efektif dengan mempelajari bersama perwakilan berbilang pandangan dan menggabungkannya dengan algoritma pengelompokan tradisional. Idea intinya adalah untuk memanfaatkan maklumat yang diberikan oleh berlainan pandangan untuk menangkap struktur intrinsik data agar dapat meningkatkan ketepatan dan kestabilan pengelompokan.

Pada masa akan datang, dengan perkembangan berterusan teknologi data raya dan kecerdasan buatan, algoritma pembelajaran perwakilan pandangan berbilang akan diterapkan dalam lebih banyak bidang. Sementara itu, dengan pengoptimuman dan peningkatan algoritma yang berterusan, ketepatannya akan ditingkatkan lagi.

Mengenai WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ: WIMI) adalah penyedia penyelesaian teknikal komprehensif awan holografik yang memberi tumpuan kepada bidang profesional termasuk perisian HUD automotif AR holografik, LiDAR denyutan 3D holografik, peralatan holografik medan cahaya yang dipasang di kepala, semikonduktor holografik, perisian awan holografik, navigasi kereta holografik dan lain-lain. Perkhidmatan dan teknologi AR Holografik termasuk aplikasi automotif AR holografik, teknologi LiDAR denyutan 3D holografik, teknologi semikonduktor penglihatan holografik, pembangunan perisian holografik, teknologi pengiklanan AR holografik, teknologi hiburan AR holografik, pembayaran ARSDK holografik, komunikasi holografik interaktif dan teknologi AR holografik lain.

Penyataan Tempat Selamat
Siaran akhbar ini mengandungi “penyataan pandangan ke hadapan” dalam Akta Pembaharuan Litigasi Sekuriti Swasta tahun 1995. Penyataan pandangan ke hadapan ini dapat dikenal pasti dengan terminologi seperti “akan,” “mengharapkan,” “mengantisipasi,” “masa depan,”” berhasrat,”” berencana,”” percaya, “”memperkirakan,”” dan penyataan serupa. Penyataan yang bukan fakta sejarah, termasuk penyataan tentang keyakinan dan ekspektasi Syarikat, adalah penyataan pandangan ke hadapan. Antara lain, prospek bisnis dan kutipan dari manajemen dalam siaran pers ini serta rencana strategis dan operasional Perusahaan berisi pernyataan berwawasan ke depan. Perusahaan juga dapat membuat pernyataan pandangan ke depan secara tertulis atau lisan dalam laporan berkala kepada Komisi Sekuritas dan Bursa AS (“SEC”) pada Formulir 20-F dan 6-K, dalam laporan tahunan kepada pemegang saham, dalam siaran pers, dan materi tertulis lainnya, dan dalam pernyataan lisan yang dibuat oleh pejabat, direktur atau karyawannya kepada pihak ketiga. Penyataan berwawasan ke depan melibatkan risiko dan ketidakpastian yang melekat. Beberapa faktor dapat menyebabkan hasil aktual berbeda secara material dari yang tercantum dalam pernyataan pandangan ke depan apa pun, termasuk namun tidak terbatas pada yang berikut: tujuan dan strategi Perusahaan; pengembangan bisnis masa depan, kondisi keuangan, dan hasil operasi Perusahaan; pertumbuhan industri AR holografik yang diharapkan; dan ekspektasi Perusahaan mengenai permintaan dan penerimaan pasar terhadap produk dan layanannya.

Informasi lebih lanjut mengenai ini dan risiko lainnya tercakup dalam laporan tahunan Perusahaan pada Formulir 20-F dan laporan terkini pada Formulir 6-K dan dokumen lainnya yang diajukan ke SEC. Semua informasi yang diberikan dalam siaran pers ini adalah sejak tanggal siaran pers ini. Perusahaan tidak berkewajiban untuk memperbarui pernyataan berwawasan ke depan apa pun kecuali sebagaimana diwajibkan oleh undang-undang yang berlaku.

Hubungan
WIMI Hologram Cloud Inc.
E-mel: pr@wimiar.com
TEL: 010-53384913

ICR, LLC
Robin Yang
Tel: +1 (646) 975-9495
E-mel: wimi@icrinc.com