全息数据

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正在被“全息”数据化的人

虎嗅网 • 1年前

今天，从画像、身体、位置、行为到情绪与心理、关系、评价，人的多种维度都有可能被数据化，甚至思维方式受到数据化的影响。一、“画像”的数据化对于网络服务的提供者来说，用户数据主要的使用方向之一，是对用户画像的描绘。用户画像（persona）这一概念最早源于交互设计/ 产品设

微美全息研究用于图像数据增强的特征变换技术，提升机器学习算法模型的性能

砍柴网 • 1年前

图像数据增强是一种在计算机视觉和深度学习领域中广泛使用的技术，它通过对原始图像进行变换操作来扩充训练数据集。这个过程可以增加数据的多样性，提高深度学习模型的泛化能力，并有效解决数据稀缺问题。据报道，微美全息正在研究用于图像数据增强的特征变换技术，在图像数据增强中，特征变换技术是一种常用的方法，通过对图像进行一系列的特征

挖掘数据潜在价值,微美全息推出基于人工智能机器学习的多视图融合算法

砍柴网 • 1年前

随着互联网和信息技术的快速发展，数据的多样性和复杂性越来越高。多模态数据的兴起，图像、文本、音频等多模态数据也得到越来越广泛的应用，传统的单一视图算法难以充分利用多种数据源提供的信息，也难以有效地处理不同类型的数据。为了解决这些问题，微美全息（NASDAQ:WIMI)将机器学习算法运用到图

融合全息数据和云计算的优势，微美全息开发基于全息云计算的分布式计算技术

砍柴网 • 1年前

随着计算机硬件和软件技术的不断发展，人们开始尝试将单个计算机的计算能力拆分成多个计算节点，通过并行计算来提高计算效率和性能。这一思想逐渐演变成分布式计算技术。分布式计算技术最初主要应用于科学计算领域，伴随着互联网的普及和信息化的加速发展，分布式计算技术开始向更广泛的应用领域渗透。例如，搜索

微美全息研究基于云计算的全息数据压缩算法，实现高效的全息数据压缩和传输

砍柴网 • 1年前

随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大量的数据被产生和积累。这些数据规模庞大、复杂多样，对存储、传输和处理提出了巨大的挑战。为了有效管理和利用这些数据，人们开始寻求更高效的数据压缩和存储技术。云计算作为一种基于网络的计算模式，提供了强大的计算和存储能力，可以满足大规模数据处理的需求，而全

微美全息研发基于多模态数据的个性化学习模型，推进ELA结合生理数据的自适应学习

砍柴网 • 1年前

在当今信息时代，学习技术的发展已经成为教育领域的重要议题。传统的学习方法和教学模式面临着许多挑战，例如学习者的个体差异、学习效果的评估和个性化学习支持的需求。为了解决这些问题，研究者和教育机构开始关注学习技术的发展，并尝试利用计算机科学、数据分析和人工智能等技术手段来改进学习过程和学习效果。随着计算机技术的发展和脑机接

微美全息探索基于数据驱动的虚拟数字人构建技术

砍柴网 • 1年前

随着计算机技术的不断发展和普及，虚拟数字人模型构建技术已成为计算机图形学和计算机动画学领域的热门话题。虚拟数字人模型具有广泛的应用领域，包括游戏、动画、影视、虚拟现实、医疗等领域。虚拟数字人模型可以通过计算机生成的三维模型来模拟真实人物的外貌、动作、表情等，具有高度的逼真性和可操作性。

微美全息开发虚拟数字人多通道数据管理系统，实现虚拟人的智能交互

砍柴网 • 1年前

虚拟人是一种基于计算机程序和人工智能技术构建的人工智能实体，可与人类进行语言交互和情感交流。它可以在虚拟世界的场景中扮演不同的角色，例如聊天机器人、游戏角色、虚拟助手等。虚拟人可以模拟人类的思维、情感、意识等方面，在很多场景下可以替代人类与人类进行沟通和交流。近年来，虚拟人技术得到了广泛应

微美全息开发基于数据挖掘和神经网络的数据分析与监测算法系统

砍柴网 • 1年前

近年来，互联网及其相关技术促进了计算机、网络和通信的整合，数据处理总量越来越大，各产业的信息化程度越来越高，社会的数据化趋势越来越明显。面对海量数据，决策者很难直接从中提取有价值的知识，这导致对数据分析工具的强烈需求。数据挖掘是信息技术自然演进产生的高级数据分析工具。数据挖掘是从庞

微云全息点云降噪算法为单光子激光雷达数据进行实时3D全息重建

砍柴网 • 1年前

微云全息在全息激光雷达的点云算法领域一直处于行业领先地位，微云全息服务众多知名的新能源汽车企业以及ADAS汽车控制系统集成商或设备研发企业。随着汽车制造商和领先的移动技术领域，寻求全面的数字感知解决方案以加速和规模化其自动驾驶技术的应用。微云全息全息激光雷达利用这一市场趋势为大规模自动驾驶