(SeaPRwire) – BEIJING, Nobyembre 16, 2023 — Ang WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” o ang “Kompanya”), isang nangungunang global na tagapagbigay ng teknolohiya ng Hologram Augmented Reality (“AR”), ay inanunsyo na itinatag nito ang isang rekonstruksyon ng acoustic hologram na batay sa di-pinangangasiwaang field ng alon ng deep learning upang tugunan ang mga limitasyon ng tradisyonal na paraan ng rekonstruksyon ng acoustic hologram at pataasin ang kahusayan at tumpak ng pagproseso ng datos akustiko.
Ang susi sa di-pinangangasiwaang field ng alon ng deep learning-batay na rekonstruksyon ng acoustic hologram ng WiMi ay maaari itong awtomatikong marekonstruk ang mga hologram ng datos akustiko nang walang pinangangasiwaan o pakikialam ng tao. Ito ay natatangi dahil ginagamit nito ang isang di-pinangangasiwaang pagkatuto upang awtomatik na matutunan ang mga pattern at tampok sa datos ng field ng alon akustiko sa pamamagitan ng mga algoritmo ng deep learning. Ito ay hindi lamang nakapagpapabuti sa kahusayan ng pagproseso ng datos akustiko, ngunit nagbibigay din ng mga aplikasyon sa iba’t ibang larangan, kabilang ang medikal na diagnostiko, pagsubok ng materyales, at hindi-destruktibong pagsubok.
Ang prinsipyo ng teknik ng rekonstruksyon ng acoustic hologram na batay sa di-pinangangasiwaang field ng alon ng deep learning ay ganito:
Pagkuha ng datos: Una, kailangan kumuha ng datos akustiko, na maaaring makuha ang pagbalik, pagkalat o pagkalat ng mga alon ng tunog sa pamamagitan ng mga sensor. Kasama sa datos ang impormasyon tulad ng amplitude, frequency, at phase ng alon ng tunog, karaniwang naitala bilang isang serye ng oras. Bumubuo ang mga datos na ito ng datos ng field ng alon akustiko.
Paghahanda ng datos: Karaniwang nadaraanan ng pre-processing ang datos ng field ng alon akustiko upang alisin ang ingay, ayusin ang amplitude range ng datos, atbp. Ito ay tiyakin ang kalidad at konsistensiya ng datos.
Modelong deep learning ng field ng alon: Ito ang pangunahing bahagi ng teknolohiya. Ginagamit ang isang modelong deep learning upang prosesohin ang datos ng field ng alon akustiko. Maaaring isang convolutional neural network (CNN) o iba pang istraktura ng neural network na angkop sa pagproseso ng field ng alon ang modelong ito.
Di-pinangangasiwaang pagkatuto: Susi dito ang paggamit ng paraan ng di-pinangangasiwaang pagkatuto. Hindi tulad ng tradisyonal na pinangangasiwaang pagkatuto, hindi kinakailangan ng di-pinangangasiwaang pagkatuto ng datos na may label upang gabayan ang pagsasanay ng model. Ang sarili lamang ng datos ng field ng alon akustiko ang naglalaman ng yaman ng impormasyon kung saan kailangan lamang matutunan ng model.
Pagkatuto ng tampok: Unti-unting natututunan ng model ang mga tampok at pattern sa datos sa pamamagitan ng pagbaluktot ng datos ng field ng alon akustiko. Kabilang dito ang frequency, wavelength, phase, amplitude, atbp. ng mga alon ng tunog. Awtomatikong nakikilala ng model kung aling tampok ang pinakamahalaga para sa rekonstruksyon ng acoustic hologram.
Rekonstruksyon ng acoustic hologram: Kapag natuto na ng sapat ang model ng mga tampok at pattern, maaari nito gamitin ang impormasyong ito upang lumikha ng mga acoustic hologram. Ang acoustic hologram ay isang representasyong biswal kung paano nag-iinterak at nagpapalaganap ang mga alon ng tunog sa iba’t ibang bagay o midya. Maaaring tingnan ang proseso bilang isang proseso ng pagbawas ng impormasyon ng mga alon ng tunog mula sa raw na datos.
Pag-optimize at pagtungo ng model: Sa panahon ng pagsasanay, maaaring kailanganin ng model na i-optimize at i-tune upang tiyakin ang mataas na kalidad at tumpak ng mga nalilikhang acoustic hologram. Maaaring kailanganin ang paggamit ng mga algoritmo ng backpropagation at mga loss functions upang itungo ang mga parameter ng model.
Gumagamit ang di-pinangangasiwaang field ng alon ng deep learning-batay na rekonstruksyon ng acoustic hologram ng WiMi ng isang modelong deep learning upang awtomatik na matutunan ang mga pattern at tampok sa datos ng field ng alon akustiko, at pagkatapos ay gumamit ng impormasyong ito upang lumikha ng mga acoustic hologram. Dahil sa paggamit ng di-pinangangasiwaang pagkatuto, maaaring gamitin ito sa malawak na hanay ng mga gawain ng rekonstruksyon ng datos akustiko nang walang kailangan ng malalaking halaga ng datos na may label para sa pagsasanay. Inaasahang pataasin nito ang kahusayan at tumpak ng rekonstruksyon ng acoustic hologram, na nagdadala ng mas mabilis, tumpak at binuong paraan ng pag-analisa ng datos akustiko sa iba’t ibang industriya, na nagpapakita ng pag-unlad ng agham at teknolohiya, pagsusuri sa medikal, pagpapabuti ng kalidad ng produksyon industriyal, paglalaan ng pananaliksik agham, at pagbubukas ng higit pang oportunidad at potensyal para sa mga aplikasyon tulad ng eksplorasyon ng mapagkukunan.
Mahalaga ang rekonstruksyon ng acoustic hologram sa pananaliksik agham para alamin ang mga katangian ng materyales, diagnostiko medikal at eksplorasyon heolohikal. Magpapatuloy ang pag-unlad ng teknolohiyang ito sa pagharap sa mga hangganan ng pananaliksik agham at tulungan ang paglutas ng mga komplikadong problema. Sa larangan ng medikal, maaaring pahusayin nito ang medikal na imahinhing ultrasound, dagdagan ang tumpak ng diagnostiko ng sakit, at tulungan ang mga manggagamot na mas maintindihan ang kalagayan ng kanilang pasyente. Mahalaga ito para mapabuti ang kalusugan ng pasyente at kalidad ng pangangalagang pangkalusugan. Sa inhinyeriya at pagmamanupaktura, maaaring gamitin ang rekonstruksyon ng acoustic hologram upang matukoy ang mga kahinaan sa materyales at istraktura, mapabuti ang kontrol sa kalidad sa mga linya ng produksyon, at bawasan ang mga pagkawala at gastos sa pagpapanatili. Sa larangan ng eksplorasyong heolohikal, maaaring tulungan ng teknolohiya ang pag-imbistiga sa mga mapagkukunan sa ilalim ng lupa, mapabuti ang kahusayan ng eksplorasyon at bawasan ang mga nawawalang mapagkukunan. Kinakatawan ng teknolohiyang ito ang hinaharap na trend ng awtomasyon at katalinuhan. Ginagamit nito nang buo ang mga konsepto ng deep learning at di-pinangangasiwaang pagkatuto upang higit pang matalino at awtomatiko ang pagproseso ng datos akustiko sa iba’t ibang industriya.
Dadalhin ng di-pinangangasiwaang field ng alon ng deep learning-batay na rekonstruksyon ng acoustic hologram ng WiMi ang mas mabilis, tumpak at binuong paraan ng pag-analisa ng datos akustiko sa iba’t ibang industriya, na nagpapakita ng pag-unlad ng agham at teknolohiya, pagsusuri sa medikal, pagpapabuti ng kalidad ng produksyon industriyal, paglalaan ng pananaliksik agham, at pagbubukas ng higit pang oportunidad at potensyal para sa mga aplikasyon tulad ng eksplorasyon ng mapagkukunan.
Tungkol sa WiMi Hologram Cloud
Ang WiMi Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ: WIMI) ay isang komprehensibong tagapagbigay ng solusyong teknikal na nakatutok sa mga propesyonal na larangan kabilang ang software ng automobil na AR hologramiko, 3D hologramikong pulse LiDAR, kagamitang head-mounted na light field na hologramiko, semiconductor na hologramiko, software na hologramikong cloud, navigasyon ng kotse na hologramiko at iba pa. Kasama sa mga serbisyo at teknolohiya ng AR na hologramiko nito ang aplikasyon ng automobil na AR na hologramiko, teknolohiya ng 3D hologramikong pulse LiDAR, teknolohiya ng semiconductor na hologramikong biswal, pagbuo ng software na hologramiko, teknolohiya ng pagpapalabas na AR na hologramiko, teknolohiya ng libangan na AR na hologramiko, pagbabayad ng ARSDK na hologramiko, interaktibong komunikasyong hologramiko at iba pang teknolohiya ng AR na hologramiko.
Safe Harbor Statements
Naglalaman ang pahayag na pamamahayag na ito ng “pahayag sa hinaharap” sa ilalim ng Private Securities Litigation Reform Act of 1995. Maaaring mahulihan ang mga pahayag sa hinaharap na ito ng terminolohiyang “magiging”, “inaasahan”, “inaasahang”, “sa hinaharap”, “ninais”, “planuhin”, “naniniwala”, “tinataya”, at katulad na mga pahayag. Hindi kasaysayan ng mga kaganapan, kabilang ang mga pahayag tungkol sa paniniwala at inaasahan ng Kompanya, ay mga pahayag sa hinaharap. Kasama sa iba pa ang outlook sa negosyo at mga talata mula sa pamamahala sa pahayag na pamamahayag na ito at operasyunal at estratehikong plano ng Kompanya na naglalaman ng mga pahayag sa hinaharap. Maaaring gumawa rin ang Kompanya ng nakasulat o nakasalitang mga pahayag sa hinaharap sa kanyang mga ulat sa SEC sa Forms 20-F at 6-K, sa kanyang taunang ulat sa mga shareholder, sa mga pahayag sa pamamahayag, at sa iba pang nakasulat na materyal, at sa nakasalitang mga pahayag na ginagawa ng kanyang mga opisyal, direktor o empleyado sa iba’t ibang partido. Naglalaman ang mga pahayag sa hinaharap ng mga panganib at kawalan ng katiyakan. Ilan sa mga bagay na maaaring magdulot ng aktuwal na resulta na mapangib sa maraming aspeto mula sa anumang pahayag sa hinaharap ay kabilang ang mga sumusunod: ang mga layunin at estratehiya ng Kompanya; ang negosyo sa hinaharap, kondisyon pinansyal, at resulta ng operasyon ng Kompanya; ang inaasahang paglago ng industriya ng AR na hologramiko; at ang mga inaasahan ng Kompanya tungkol sa pangangailangan at pagtanggap ng merkado sa kanyang mga produkto at serbisyo.
Karagdagang impormasyon tungkol sa mga ito at iba pang panganib ay kasama sa taunang ulat ng Kompanya sa Form 20-F at kasalukuyang ulat sa Form 6-K at iba pang dokumento na naisumite sa SEC. Lahat ng impormasyon sa pahayag na pamamahayag na ito ay bilang ng petsa ng pahayag na pamamahayag na ito. Hindi gumagawa ng anumang obligasyon ang Kompanya upang baguhin ang anumang pahayag sa hinaharap maliban kung kinakailangan sa ilalim ng mga batas.
Ang artikulo ay ibinigay ng third-party content provider. Walang garantiya o representasyon na ibinigay ng SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) kaugnay nito.
Mga Sektor: Pangunahing Isturya, Balita Araw-araw
Nagbibigay ang SeaPRwire ng mga serbisyo sa pagpapamahagi ng press release sa mga global na kliyente sa maraming wika(Hong Kong: AsiaExcite, TIHongKong; Singapore: SingdaoTimes, SingaporeEra, AsiaEase; Thailand: THNewson, THNewswire; Indonesia: IDNewsZone, LiveBerita; Philippines: PHTune, PHHit, PHBizNews; Malaysia: DataDurian, PressMalaysia; Vietnam: VNWindow, PressVN; Arab: DubaiLite, HunaTimes; Taiwan: EAStory, TaiwanPR; Germany: NachMedia, dePresseNow)
