Nagpahayag si WiMi ng Multi-View Representation Learning Algorithm para sa Data Stream Clustering

(SeaPRwire) –   Inihayag ng Beijing, Pebrero 05, 2024 — Ang WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” o ang “Kompanya”), isang nangungunang provider ng Hologram Augmented Reality (“AR”) Technology sa buong mundo, ngayon ay inihayag na ang isang multi-view representation learning algorithm ay gagamitin upang lumutas sa problema ng data stream clustering. Ang multi-view representation learning algorithm ay makakapagbigay ng epektibong solusyon sa problema ng data stream clustering. Ang multi-view representation learning algorithm ay isang paraan ng pag-aaral at pag-pagurin ng data mula sa maraming views upang makuha ang isang mas malawak na representasyon. Sa data stream clustering, maraming views ang maaaring gamitin upang ipakita ang iba’t ibang aspeto ng data stream, tulad ng time series view, spatial view, at iba pa, at bawat view ay maaaring magbigay ng iba’t ibang impormasyon.

Sa pamamagitan ng pag-aaral ng mga tampok ng bawat view, natuklasan at pinag-ugnay ang mga potensyal na pattern at istraktura ng data upang pahusayin ang tumpak at katatagan ng data stream clustering para sa mas mainam na pag-unawa at pag-aanalisa ng data stream. Kasalukuyan, malawakang ginagamit na ang mga multi-view representation learning algorithms at napakapangakong kinabukasan nito. Halimbawa, sa larangan ng pinansya, ito ay maaaring gamitin para sa customer segmentation at iba pa. Sa larangan ng medisina, ito ay maaaring gamitin para sa diagnosis ng sakit, pagbabantay sa pasyente, at iba pa. Sa larangan ng e-commerce, ito ay maaaring gamitin para sa user behavior analysis, product recommendation at iba pa.

Ang multi-view representation learning algorithm ay kayang mag-synthesize ng impormasyon mula sa maraming views upang magbigay ng mas malawak na paglalarawan ng data. Ang iba’t ibang views ay nagbibigay ng iba’t ibang tampok at pananaw, at sa pamamagitan ng pag-ugnay nito, mas tumpak at malawak na representasyon ng data ang maaaring makuha. Dahil kayang gamitin ng multi-view representation learning algorithm ang impormasyon mula sa maraming views, mas yaman ang representasyon ng data na maaaring ibigay nito. Sa pamamagitan ng pag-ugnay ng maraming views, ang algorithm ay maaaring makuha ang higit pang detalye at ugnayan sa data, dahilan upang pahusayin ang representasyon ng data. Ang mga multi-view representation learning algorithms ay epektibong mapapahusay ang performance ng clustering ng data. Sa pamamagitan ng pag-synthesize ng impormasyon mula sa maraming views, ang algorithm ay maaaring bawasan ang mga kahinaan ng bawat views at mapahusay ang tumpak at katatagan ng clustering sa kabuuan. Ang multi-view representation learning algorithm ay mas maaaring hawakan ang ingay at outliers sa data, ginagawang mas mapagkakatiwalaan ang mga resulta ng clustering. Ang multi-view representation learning algorithm ay maaaring mag-adapt sa iba’t ibang uri ng data. Dahil ang iba’t ibang views ay maaaring maglaman ng iba’t ibang uri ng tampok, ang multi-view representation learning algorithm ay maluwag na makakaharap ng mga sitwasyon na may iba’t ibang uri ng data. Ito ang nagiging mas bersatil at maaasahan kapag hinaharap ang maraming data.

Maaaring makita na ang mga multi-view representation learning algorithms ay may mga kahalagahan ng pag-synthesize ng impormasyon mula sa maraming views, pagpapahusay ng representasyon ng data, pagpapahusay ng performance ng clustering at pag-aangkop sa iba’t ibang data. Ang mga kahalagahang ito ang nagpapakita ng potensyal nitong malawakang gamitin sa mga gawain ng data clustering.

Ang dataset, kabilang ang data mula sa maraming views, ay unang kinokolekta. Pinroseso ang data, kabilang ang paglilinis ng data, pag-ekstrak ng tampok, at pagbabago ng data. Pagkatapos ay tinuturuan ang data gamit ang multi-view representation learning algorithm upang makuha ang maraming representasyon ng views ng data. Ang natutunang maraming views ay pagkatapos ay nakluster upang makuha ang maraming resulta ng clustering. Ang maraming resulta ng clustering ay pinag-ugnay upang makuha ang pinal na resulta ng clustering.

Ang multi-view representation learning algorithm ay maaaring kategoryuhin sa matrix decomposition-based methods, deep learning-based methods, graph-based methods, at iba pa. Ang matrix decomposition-based methods ay maaaring ipakita ang maraming views ng data bilang isang matrix, at pagkatapos ay gamitin ang matrix decomposition upang matutunan ang data. Ang deep learning-based methods ay maaaring gamitin ang mga modelo tulad ng deep neural networks upang matutunan ang data at makakuha ng mas tumpak na representasyon. Ang graph-based methods ay maaaring gamitin ang mga ideya ng graph theory upang matutunan mula sa data at makakuha ng mas malawak na representasyon.

Ang multi-view representation learning algorithm ay epektibong makakasagot sa problema ng data stream clustering sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng pag-aaral ng maraming representasyon ng views at pag-ugnay nito sa mga tradisyonal na clustering algorithms. Ang pangunahing ideya nito ay ang paggamit ng impormasyon na ibinibigay ng iba’t ibang views upang mahuli ang ugnayan sa loob ng data upang pahusayin ang tumpak at katatagan ng clustering.

Sa hinaharap, sa tuloy-tuloy na pag-unlad ng big data at sining pandayang artificial intelligence, ang multi-view representation learning algorithm ay aaplay sa higit pang mga larangan. Samantala, sa tuloy-tuloy na pag-optimize at pagpapahusay ng algorithm, lalo pang tataas ang tumpak nito.

Tungkol sa WIMI Hologram Cloud
Ang WIMI Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ: WIMI) ay isang komprehensibong tagapagbigay ng solusyon sa teknikal na holographic cloud na nakatutok sa propesyonal na larangan kabilang ang software ng holographic AR para sa automobil na HUD, 3D holographic pulse LiDAR, head-mounted na light field na kasangkapang holographico, semiconductor na holographic, software na holographic cloud, navigasyon ng kotse na holographic at iba pa. Kasama sa kanyang mga serbisyo at teknolohiyang holographic AR ang aplikasyon ng holographic AR para sa automobil, teknolohiyang 3D holographic pulse LiDAR, teknolohiyang semiconductor na holographic, pagbuo ng software na holographic, teknolohiyang pag-anunsyo ng holographic AR, teknolohiyang pagbibigay saya ng holographic AR, pagbabayad ng holographic ARSDK, interaktibong komunikasyong holographic at iba pang mga teknolohiyang holographic AR.

Mga Safe Harbor Statements
Ang press release na ito ay naglalaman ng “mga pahayag na panghinaharap” sa ilalim ng Private Securities Litigation Reform Act of 1995. Ang mga pahayag na panghinaharap na ito ay maaaring makilala sa terminolohiyang “magiging”, “inaasahan”, “sa hinaharap”, “namamahala”, “planuhin”, “paniniwala”, “tantiya” at katulad na mga pahayag. Ang mga pahayag na hindi historikal na katotohanan, kabilang ang mga pahayag tungkol sa paniniwala at inaasahan ng Kompanya, ay mga pahayag na panghinaharap. Kasama sa iba pa ang outlook sa negosyo at mga kutip mula sa pamamahala sa press release na ito at sa mga estratehiko at operasyonal na plano ng Kompanya na naglalaman ng mga pahayag na panghinaharap. Maaari ring gumawa ng nakasulat o nakausap na mga pahayag na panghinaharap ang Kompanya sa mga periodic reports nito sa US Securities and Exchange Commission (“SEC”) sa Mga Form 20-F at 6-K, sa taunang ulat nito sa mga shareholder, sa mga press release, at sa iba pang nakasulat na materyal, at sa nakausap na pahayag ng mga opisyal, direktor o empleyado nito sa ikatlong partido.

Ang mga pahayag na panghinaharap ay naglalaman ng mga panganib at kawalan ng katiyakan. Maraming factor ang maaaring magdulot ng materyal na pagkakaiba sa anumang pahayag na panghinaharap, kabilang ang ngunit hindi limitado sa mga sumusunod: ang mga layunin at estratehiya ng Kompanya; ang hinaharap na pag-unlad ng negosyo, kondisyon pinansyal, at resulta ng operasyon ng Kompanya; ang inaasahang paglago ng industriya ng AR na holographic; at ang mga inaasahan ng Kompanya tungkol sa demand at pagtanggap ng merkado sa kanyang mga produkto at serbisyo.

Karagdagang impormasyon tungkol dito 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 inihain sa SEC. Lahat ng impormasyon sa press release na ito ay batay sa petsa ng press release na ito. Ang Kompanya ay hindi nangangako ng anumang obligasyon upang baguhin anumang pahayag na panghinaharap maliban sa kinakailangan sa ilalim ng mga batas.

Contacts
WIMI Hologram Cloud Inc.
Email: pr@wimiar.com
TEL: 010-53384913

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