2024 NASDAQ:WIMI 주가(WiMi Hologram Cloud) WiMi 홀로그램 클라우드 주식 데이터 스트림 클러스터링을 위한 다중 뷰 표현 학습 알고리즘발표

ryohwa
/ 2월 8, 2024

WiMi Hologram Cloud(NASDAQ:WIMI), 데이터 스트림 클러스터링을 위한 다중 뷰 표현 학습 알고리즘발표

베이징, Feb. 05, 2024 (GLOBE NEWSWIRE) — 선도적인 글로벌 홀로그램 증강 현실(“AR”) 기술 공급업체인 WiMi Hologram Cloud Inc.(NASDAQ: WIMI)(“WiMi” 또는 “회사”)가 오늘 발표했습니다. 다중 시점 표현 학습 알고리즘은 데이터 스트림 클러스터링 문제를 다루는 것입니다. 다중 시점 표현 학습 알고리즘은 데이터 스트림 클러스터링 문제에 대한 효과적인 솔루션을 제공할 수 있습니다. 다중 시점 표현 학습 알고리즘은 보다 포괄적인 표현을 얻기 위해 다중 시점의 데이터를 학습하고 융합하는 방법입니다. 데이터 스트림 클러스터링에서는 여러 보기를 사용하여 시계열 보기, 공간 보기 등과 같은 데이터 스트림의 다양한 측면을 나타낼 수 있으며 각 보기는 서로 다른 정보를 제공할 수 있습니다.

각 뷰의 기능을 학습함으로써 데이터의 잠재적 패턴과 구조를 발견하고 융합하여 데이터 스트림 클러스터링의 정확성과 안정성을 향상시켜 데이터 스트림을 더 잘 이해하고 분석합니다. 현재 다중 시점 표현 학습 알고리즘이 널리 사용되고 있으며 그 전망은 매우 밝습니다. 예를 들어 금융 분야에서는 고객 세분화 등에 활용될 수 있습니다. 의료 분야에서는 질병 진단, 환자 모니터링 등에 활용될 수 있습니다. 전자상거래 분야에서는 사용자 행동 분석, 상품 추천 등에 활용될 수 있습니다.

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다중 시점 표현 학습 알고리즘은 다중 시점의 정보를 합성하여 데이터에 대한 보다 포괄적인 설명을 제공할 수 있습니다. 서로 다른 보기는 서로 다른 기능과 관점을 제공하며, 이를 결합함으로써 데이터를 보다 정확하고 포괄적으로 표현할 수 있습니다. 다중 시점 표현 학습 알고리즘은 다중 시점의 정보를 활용할 수 있으므로, 데이터에 대한 보다 풍부한 표현을 제공할 수 있습니다. 여러 보기를 융합함으로써 알고리즘은 데이터에서 더 많은 세부 정보와 상관 관계를 캡처할 수 있으므로 데이터 표현이 향상됩니다. 다중 시점 표현 학습 알고리즘은 데이터의 클러스터링 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 알고리즘은 여러 뷰의 정보를 종합함으로써 개별 뷰의 단점을 줄이고 전체적으로 클러스터링의 정확성과 안정성을 향상시킬 수 있습니다. 다중 뷰 표현 학습 알고리즘은 데이터의 노이즈와 이상값을 더 잘 처리할 수 있으므로 클러스터링 결과의 신뢰성이 높아집니다.

다중 뷰 표현 학습 알고리즘은 다양한 유형의 데이터에 적응할 수 있습니다. 다양한 뷰에는 다양한 유형의 특징이 포함될 수 있으므로 다중 뷰 표현 학습 알고리즘은 다양한 데이터 유형의 상황을 유연하게 처리할 수 있습니다. 이는 여러 데이터를 처리할 때 알고리즘을 더욱 다양하고 적응력 있게 만듭니다.

다시점 표현 학습 알고리즘은 다시점 정보를 합성하고, 데이터 표현을 향상시키며, 클러스터링 성능을 향상시키고, 다양한 데이터 유형에 적응할 수 있는 장점이 있음을 알 수 있습니다. 이러한 장점으로 인해 다중 시점 표현 학습 알고리즘은 데이터 클러스터링 작업에 널리 사용될 가능성이 있습니다.

여러 보기의 데이터를 포함한 데이터 세트가 먼저 수집됩니다. 데이터 정리, 특징 추출, 데이터 변환을 포함한 데이터 전처리. 그런 다음 다중 시점 표현 학습 알고리즘을 사용하여 데이터를 학습하여 데이터의 다중 시점 표현을 얻습니다. 학습된 다중 뷰는 클러스터링되어 다중 클러스터링 결과를 얻습니다. 여러 클러스터링 결과를 통합하여 최종 클러스터링 결과를 얻습니다.

멀티 뷰 표현 학습 알고리즘은 행렬 분해 기반 방법, 딥 러닝 기반 방법, 그래프 기반 방법 등으로 분류할 수 있습니다. 행렬 분해 기반 방법은 데이터의 여러 뷰를 행렬로 표현한 후 행렬을 사용할 수 있습니다. 데이터를 학습하기 위해 분해합니다. 딥러닝 기반 방법은 심층 신경망과 같은 모델을 활용하여 데이터를 학습하고 보다 정확한 표현을 얻을 수 있습니다. 그래프 기반 방법은 그래프 이론의 아이디어를 활용하여 데이터로부터 학습하고 보다 포괄적인 표현을 얻을 수 있습니다.

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다중 시점 표현 학습 알고리즘은 다중 시점 표현을 공동으로 학습하고 이를 기존 클러스터링 알고리즘과 결합함으로써 데이터 스트림 클러스터링 문제를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 핵심 아이디어는 클러스터링의 정확성과 안정성을 향상시키기 위해 다양한 뷰에서 제공되는 정보를 활용하여 데이터의 본질적인 구조를 캡처하는 것입니다.

앞으로 빅데이터와 인공지능 기술이 지속적으로 발전함에 따라 다시점 표현 학습 알고리즘은 더 많은 분야에 적용될 예정이다. 한편, 알고리즘의 지속적인 최적화와 개선을 통해 정확도는 더욱 향상될 것입니다.

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WiMi Hologram Cloud(NASDAQ:WIMI) 주식 정보

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WiMi Hologram Cloud Inc.는 중국에서 증강현실(AR) 기반 홀로그램 서비스와 제품을 제공하고 있습니다. AR 광고 서비스, AR 엔터테인먼트, 반도체 관련 제품 및 서비스의 세 가지 부문으로 운영됩니다. 이 회사는 주로 홀로그램 AR 광고 서비스와 홀로그램 AR 엔터테인먼트 제품을 제공합니다. 홀로그램 AR 광고 소프트웨어를 사용하면 사용자는 비디오 영상에 실제 또는 애니메이션 3차원 개체를 삽입할 수 있습니다. 온라인 홀로그램 AR 광고 솔루션은 홀로그램 AR 광고를 영화와 쇼에 삽입합니다.

이 회사의 홀로그램 AR 엔터테인먼트 제품은 주로 결제 미들웨어 소프트웨어, 게임 배포 플랫폼, 홀로그램 혼합 현실 소프트웨어로 구성됩니다. 또한 중앙 처리 알고리즘 서비스 제공에 참여하고 기업 고객에게 컴퓨터 칩 제품을 제공할 뿐만 아니라 소프트웨어 및 하드웨어 통합을 통해 중앙 처리 알고리즘 및 관련 서비스에 대한 포괄적인 솔루션을 판매합니다. 또한 회사의 홀로그램 AR 기술은 소프트웨어 엔지니어링, 콘텐츠 제작, 클라우드, 빅데이터 및 인공 지능에 사용됩니다. 또한 온라인 게임 개발자 및 게임 배급사에게 하드웨어 성능 최적화 및 소프트웨어 알고리즘 최적화 서비스를 제공합니다. 이 회사는 제조, 부동산, 엔터테인먼트, 기술, 미디어 및 통신, 여행, 교육, 소매 등 다양한 산업 분야에 서비스를 제공하고 있습니다. WiMi Hologram Cloud Inc.는 2015년에 설립되었으며 중국 베이징에 본사를 두고 있습니다.

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관계자가 바라보는 수익전망

WiMi 홀로그램 클라우드의 IPO

(WIMI)는 2020년 4월 1일 수요일 IPO를 통해 3,200만 달러를 모금했습니다. 회사는 주당 5.50~7.50달러의 가격으로 5,000,000주를 발행했습니다. Benchmark Company, Valuable Capital Limited 및 Maxim Group LLC가 IPO 인수자로 활동했으며 China Merchants Securities(HK), AMTD 및 BOC International이 공동 관리자로 활동했습니다.