(SeaPRwire) – BERLIN, 16. November 2023 — WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” oder das “Unternehmen”), ein führender globaler Anbieter von Hologram Augmented Reality (“AR”)-Technologie, gab heute bekannt, dass es eine akustische Hologramm-Rekonstruktion auf der Grundlage von unüberwachtem Wellenfeld-Deep-Learning entwickelt hat, um die Einschränkungen traditioneller Methoden der akustischen Hologramm-Rekonstruktion zu beheben und die Effizienz und Genauigkeit der akustischen Datenverarbeitung zu verbessern.
Der Schlüssel zu WiMis unüberwachtem Wellenfeld-Deep-Learning-basierter akustischer Hologramm-Rekonstruktion ist, dass es Hologramme akustischer Daten automatisch ohne überwachtes oder menschliches Eingreifen rekonstruieren kann. Es ist einzigartig darin, dass es einen unüberwachten Lernansatz verwendet, um automatisch Muster und Merkmale in akustischen Wellenfelddaten durch Deep-Learning-Algorithmen zu erlernen. Dies verbessert nicht nur dramatisch die Verarbeitungseffizienz akustischer Daten, sondern ermöglicht auch Anwendungen in einer Vielzahl von Bereichen, einschließlich medizinischer Diagnostik, Materialprüfung und zerstörungsfreier Prüfung.
Das Prinzip der auf unüberwachtem Wellenfeld-Deep-Learning basierenden akustischen Hologramm-Rekonstruktionstechnik ist folgendes:
Datenerfassung: Zunächst müssen akustische Daten erfasst werden, die die Reflexion, Streuung oder Ausbreitung von Schallwellen durch Sensoren aufzeichnen können. Diese Daten enthalten Informationen wie Amplitude, Frequenz und Phase der Schallwelle, in der Regel als Zeitreihe aufgezeichnet. Diese Daten bilden die akustischen Wellenfelddaten.
Datenvorverarbeitung: Akustische Wellenfelddaten durchlaufen in der Regel eine Reihe von Vorverarbeitungsschritten, um Rauschen zu entfernen, den Amplitudenbereich der Daten anzupassen usw. Dies gewährleistet die Qualität und Konsistenz der Daten.
Wellenfeld-Deep-Learning-Modell: Dies ist der Kernbereich der Technologie. Ein Deep-Learning-Modell wird verwendet, um die akustischen Wellenfelddaten zu verarbeiten. Dieses Modell kann ein Convolutional Neural Network (CNN) oder eine andere neuronale Netzstruktur sein, die für die Verarbeitung von Wellenfelddaten geeignet ist.
Unüberwachtes Lernen: Der Schlüssel hierzu ist die Verwendung der Methode des unüberwachten Lernens. Im Gegensatz zum traditionellen überwachten Lernen erfordert das unüberwachte Lernen keine mit Etiketten versehenen Daten, um das Training des Modells zu lenken. Die akustischen Wellenfelddaten selbst enthalten eine Fülle von Informationen, von denen das Modell nur lernen muss.
Merkmallernen: Das Deep-Learning-Modell lernt schrittweise die Merkmale und Muster in den Daten, indem es die akustischen Wellenfelddaten verformt. Diese Merkmale können Frequenz, Wellenlänge, Phase, Amplitude usw. der Schallwellen umfassen. Das Modell erkennt automatisch, welche Merkmale für die Rekonstruktion des akustischen Holograms am wichtigsten sind.
Akustische Hologramm-Rekonstruktion: Sobald das Modell genügend Merkmale und Muster gelernt hat, kann es diese Informationen verwenden, um akustische Hologramme zu generieren. Ein akustisches Hologramm ist eine visuelle Darstellung davon, wie sich Schallwellen in verschiedene Objekte oder Medien ausbreiten und wechselwirken.
Modelloptimierung und -abstimmung: Während des Trainings kann das Modell optimiert und abgestimmt werden, um sicherzustellen, dass die generierten akustischen Hologramme hohe Qualität und Genauigkeit aufweisen. Dies kann die Verwendung von Backpropagation-Algorithmen und Verlustfunktionen zur Abstimmung der Modellparameter erfordern.
WiMis auf unüberwachtem Wellenfeld-Deep-Learning basierende akustische Hologramm-Rekonstruktion verwendet ein Deep-Learning-Modell, um automatisch Muster und Merkmale in akustischen Wellenfelddaten zu erlernen und diese Informationen dann zur Generierung akustischer Hologramme zu verwenden. Aufgrund der Anwendung des unüberwachten Lernens kann sie auf eine breite Palette akustischer Datenrekonstruktionsaufgaben angewendet werden, ohne dass große Mengen etikettierter Trainingsdaten erforderlich sind. Dieser Ansatz soll die Effizienz und Genauigkeit der akustischen Hologramm-Rekonstruktion verbessern und mehr Innovation und Anwendungspotenzial in den wissenschaftlichen Bereich bringen.
Die akustische Hologramm-Rekonstruktion hat einen wichtigen Platz in der wissenschaftlichen Forschung zur Erforschung von Materialeigenschaften, medizinischen Diagnosen und geologischen Explorationen. Die Entwicklung dieser Technologie wird die Grenzen der wissenschaftlichen Forschung vorantreiben und helfen, komplexe Probleme zu lösen. Im medizinischen Bereich kann die Technologie die Ultraschall-Medizinbildgebung verbessern, die Genauigkeit der Krankheitsdiagnose erhöhen und Ärzten helfen, den Zustand ihrer Patienten besser zu verstehen. Dies ist wichtig, um die Gesundheit der Patienten zu verbessern und die Qualität der Gesundheitsversorgung zu erhöhen. In der Ingenieur- und Fertigungstechnik kann die akustische Hologramm-Rekonstruktion zur Erkennung von Material- und Strukturfehlern, zur Verbesserung der Qualitätskontrolle in Produktionslinien und zur Verringerung von Verlusten und Wartungskosten verwendet werden. Auf dem Gebiet der geologischen Exploration kann die Technologie helfen, unterirdische Ressourcen zu erkunden, die Explorationseffizienz zu verbessern und verschwendete Ressourcen zu reduzieren. Diese Technologie repräsentiert den zukünftigen Trend von Automatisierung und Intelligenz. Sie nutzt voll die Konzepte des Deep Learning und des unüberwachten Lernens, um die Verarbeitung akustischer Daten intelligenter und automatisierter zu gestalten.
WiMis auf unüberwachtem Wellenfeld-Deep-Learning basierende akustische Hologramm-Rekonstruktion ermöglicht effizientere, genauere und innovativere Methoden zur Analyse akustischer Daten in mehreren Branchen und verspricht, wissenschaftliche und technologische Innovationen voranzutreiben, die medizinische Diagnostik zu verbessern, die Qualität der industriellen Produktion zu erhöhen, die wissenschaftliche Forschung zu erleichtern und mehr Möglichkeiten und Potenzial für Anwendungen wie die Ressourcenerkundung zu erschließen. Die Entwicklung dieser Technologie ist wichtig, um komplexe Probleme zu lösen und das Wohlergehen der Gesellschaft zu verbessern.
Über WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ: WIMI) ist ein umfassender technischer Lösungsanbieter für holografische Cloud, der sich auf professionelle Bereiche wie holografische AR-Automobil-HUD-Software, 3D-holografische Puls-LiDAR, head-mounted Light Field-holografische Ausrüstung, holografische Halbleiter, holografische Cloud-Software, holografische Auto-Navigation und andere konzentriert. Zu ihren Dienstleistungen und holografischen AR-Technologien gehören die holografische AR-Automobil-Anwendung, die 3D-holografische Puls-LiDAR-Technologie, die holografische Halbleiter-Vision-Technologie, die Entwicklung holografischer Software, die holografische AR-Werbetechnologie, die holografische AR-Unterhaltungstechnologie, die holografische ARSDK-Zahlung, die interaktive holografische Kommunikation und andere holografische AR-Technologien.
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