WiMi Umumkan Algoritma Pembelajaran Representasi Multi-View untuk Clustering Data Stream

(SeaPRwire) –   Beijing, 05 Februari 2024 — WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” atau “Perusahaan”), penyedia Teknologi Realitas Tertambah (“AR”) Hologram global yang terdepan, hari ini mengumumkan bahwa algoritma pembelajaran representasi multi-tampilan digunakan untuk menangani masalah pengelompokan aliran data. Algoritma pembelajaran representasi multi-tampilan dapat memberikan solusi yang efektif untuk masalah pengelompokan aliran data. Algoritma pembelajaran representasi multi-tampilan adalah metode untuk mempelajari dan menggabungkan data dari berbagai tampilan guna memperoleh representasi yang lebih komprehensif. Dalam pengelompokan aliran data, beberapa tampilan dapat digunakan untuk merepresentasikan berbagai aspek aliran data, seperti tampilan deret waktu, tampilan spasial, dsb., dan setiap tampilan dapat memberikan informasi yang berbeda.

Dengan mempelajari berbagai fitur dari setiap tampilan, pola dan struktur potensial data ditemukan dan digabungkan untuk meningkatkan akurasi dan stabilitas pengelompokan aliran data untuk pemahaman dan analisis aliran data yang lebih baik. Saat ini, berbagai algoritma pembelajaran representasi multi-tampilan telah banyak digunakan dan prospeknya sangat menjanjikan. Misalnya, dalam bidang keuangan, ini dapat digunakan untuk segmentasi pelanggan dan lain sebagainya. Dalam bidang medis, ini dapat digunakan untuk diagnosis penyakit, pemantauan pasien, dsb. Dalam bidang e-commerce, ini dapat digunakan untuk analisis perilaku pengguna, rekomendasi produk, dan lain sebagainya.

Algoritma pembelajaran representasi multi-tampilan mampu mensintesis informasi dari berbagai tampilan untuk memberikan deskripsi data yang lebih komprehensif. Berbagai tampilan memberikan fitur dan perspektif yang berbeda, dan dengan menggabungkannya, representasi data yang lebih akurat dan komprehensif dapat diperoleh. Karena algoritma pembelajaran representasi multi-tampilan dapat menggunakan informasi dari berbagai tampilan, algoritma tersebut dapat memberikan representasi data yang lebih kaya. Dengan menggabungkan beberapa tampilan, algoritma tersebut dapat menangkap lebih banyak detail dan korelasi dalam data, sehingga meningkatkan representasi data. Algoritma pembelajaran representasi multi-tampilan dapat secara efektif meningkatkan kinerja pengelompokan data. Dengan mensintesis informasi dari berbagai tampilan, algoritma tersebut dapat mengurangi berbagai kekurangan dari pandangan individu dan meningkatkan akurasi dan stabilitas pengelompokan secara keseluruhan. Algoritma pembelajaran representasi multi-tampilan dapat menangani noise dan pencilan dalam data dengan lebih baik, menjadikan hasil pengelompokan lebih andal. Algoritma pembelajaran representasi multi-tampilan dapat beradaptasi dengan berbagai jenis data. Karena berbagai tampilan mungkin memuat berbagai jenis fitur, algoritma pembelajaran representasi multi-tampilan dapat secara fleksibel menangani berbagai situasi dengan berbagai jenis data. Hal ini menjadikan algoritma lebih serbaguna dan mudah beradaptasi saat menangani berbagai data.

Terlihat bahwa algoritma pembelajaran representasi multi-tampilan memiliki keunggulan mensintesis informasi multi-tampilan, meningkatkan representasi data, meningkatkan kinerja pengelompokan, dan beradaptasi dengan berbagai jenis data. Berbagai keunggulan ini membuat algoritma pembelajaran representasi multi-tampilan berpotensi digunakan secara luas dalam berbagai tugas pengelompokan data.

Berbagai kumpulan data, termasuk data dari berbagai tampilan, pertama dikumpulkan. Pra-pemrosesan data, termasuk pembersihan data, pengekstrakan fitur, dan transformasi data. Kemudian data dipelajari menggunakan algoritma pembelajaran representasi multi-tampilan untuk memperoleh representasi multi-tampilan dari data. Berbagai tampilan yang dipelajari tersebut kemudian dikelompokkan untuk memperoleh berbagai hasil pengelompokan. Berbagai hasil pengelompokan tersebut diintegrasikan untuk memperoleh hasil akhir pengelompokan.

Algoritma pembelajaran representasi multi-tampilan dapat dikategorikan ke dalam berbagai metode berbasis dekomposisi matriks, metode berbasis pembelajaran mendalam, metode berbasis grafik, dsb. Berbagai metode berbasis dekomposisi matriks dapat merepresentasikan berbagai tampilan data sebagai matriks, dan kemudian menggunakan dekomposisi matriks untuk mempelajari data. Berbagai metode berbasis pembelajaran mendalam dapat menggunakan model seperti berbagai jaringan saraf mendalam untuk mempelajari data dan memperoleh representasi yang lebih akurat. Berbagai metode berbasis grafik dapat menggunakan berbagai gagasan teori grafik untuk mempelajari data dan memperoleh representasi yang lebih komprehensif.

Algoritma pembelajaran representasi multi-tampilan dapat secara efektif menangani masalah pengelompokan aliran data dengan mempelajari representasi multi-tampilan secara bersama dan menggabungkannya dengan algoritma pengelompokan tradisional. Ide utamanya adalah menggunakan informasi yang diberikan oleh berbagai tampilan untuk menangkap struktur intrinsik data guna meningkatkan akurasi dan stabilitas pengelompokan.

Di masa depan, dengan pengembangan teknologi big data dan kecerdasan buatan yang berkelanjutan, algoritma pembelajaran representasi multi-tampilan akan diterapkan di lebih banyak bidang. Sementara itu, dengan optimalisasi dan peningkatan algoritma yang berkelanjutan, akurasinya juga akan terus ditingkatkan.

Tentang WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ:WIMI) adalah penyedia solusi teknis komprehensif cloud hologram yang berfokus pada berbagai bidang profesional, termasuk perangkat lunak HUD otomotif AR hologram, LiDAR pulsa hologram 3D, peralatan holografik bidang cahaya yang dipasang di kepala, semikonduktor holografik, perangkat lunak cloud holografik, navigasi mobil holografik, dan lain sebagainya. Berbagai layanan dan teknologi AR hologramnya meliputi aplikasi otomotif AR hologram, teknologi LiDAR pulsa hologram 3D, teknologi semikonduktor visi hologram, pengembangan perangkat lunak hologram, teknologi iklan AR hologram, teknologi hiburan AR hologram, pembayaran ARSDK hologram, komunikasi holografik interaktif, dan berbagai teknologi AR hologram lainnya.

Pernyataan Safe Harbor
Rilis pers ini berisi “pernyataan berwawasan ke depan” dalam Private Securities Litigation Reform Act of 1995. Pernyataan berwawasan ke depan ini dapat diidentifikasi berdasarkan terminologi seperti “akan,” “mengharapkan,” “mengantisipasi,” “masa depan,” “berniat,” “merencanakan,” “meyakini,” “memperkirakan,” dan pernyataan serupa. Pernyataan yang bukan fakta historis, termasuk pernyataan tentang keyakinan dan harapan Perusahaan, adalah pernyataan berwawasan ke depan. Selain hal-hal lain, prospek bisnis dan kutipan dari manajemen dalam rilis pers ini serta berbagai rencana strategis dan operasional Perusahaan memuat pernyataan berwawasan ke depan. Perusahaan juga dapat membuat pernyataan berwawasan ke depan tertulis atau lisan dalam berbagai laporan berkala ke Komisi Sekuritas dan Bursa AS (“SEC”) dalam Formulir 20−F dan 6−K, dalam laporan tahunan kepada pemegang saham, dalam rilis pers, dan berbagai bahan tertulis lainnya, dan dalam pernyataan lisan yang dibuat oleh para pejabat, direktur, atau karyawan kepada pihak ketiga. Pernyataan berwawasan ke depan melibatkan berbagai risiko dan ketidakpastian yang melekat. Beberapa faktor dapat menyebabkan hasil aktual berbeda secara material dari hasil yang terkandung dalam pernyataan berwawasan ke depan apa pun, termasuk, namun tidak terbatas pada, hal-hal berikut: berbagai tujuan dan strategi Perusahaan; pengembangan bisnis Perusahaan di masa depan, kondisi keuangan, dan hasil operasional; pertumbuhan industri AR holografik yang diharapkan; dan berbagai harapan Perusahaan terkait permintaan dan penerimaan pasar terhadap berbagai produk dan layanannya.

Informasi lebih lanjut terkait ini dan risiko lainnya dimuat dalam laporan tahunan Perusahaan dalam Formulir 20-F dan laporan terkini dalam Formulir 6-K dan berbagai dokumen lain yang diajukan ke SEC. Semua informasi yang diberikan dalam rilis pers ini merupakan informasi per tanggal rilis pers ini. Perusahaan tidak berkewajiban untuk memperbarui pernyataan berwawasan ke depan apa pun kecuali sebagaimana diwajibkan oleh undang-undang yang berlaku.

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

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

Artikel ini disediakan oleh penyedia konten pihak ketiga. SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) tidak memberikan jaminan atau pernyataan sehubungan dengan hal tersebut.

Sektor: Top Story, Daily News

SeaPRwire menyediakan distribusi siaran pers real-time untuk perusahaan dan lembaga, menjangkau lebih dari 6.500 toko media, 86.000 editor dan jurnalis, dan 3,5 juta desktop profesional di 90 negara. SeaPRwire mendukung distribusi siaran pers dalam bahasa Inggris, Korea, Jepang, Arab, Cina Sederhana, Cina Tradisional, Vietnam, Thailand, Indonesia, Melayu, Jerman, Rusia, Prancis, Spanyol, Portugis dan bahasa lainnya.