بكين، 9 نوفمبر 2023 – أعلنت شركة WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” أو “الشركة”)، مقدم رائد عالمي لتقنية الواقع المعزز بالهولوغرام (“AR”)، اليوم أنها استخدمت بيانات متعددة الوسائط لتعويض نقص البيانات من وسيط واحد، تم اقتراح طريقة تقسيم دلالي قائم على اندماج بيانات متعددة الوسائط لتحسين دقة التقسيم الدلالي. يشير اندماج البيانات متعددة الوسائط إلى اندماج البيانات من أجهزة استشعار مختلفة أو وسائط مختلفة لتوفير معلومات أكثر شمولية ودقة.
لاندماج البيانات متعددة الوسائط أهمية كبيرة في التقسيم الدلالي، حيث يمكن لاندماج البيانات متعددة الوسائط استخدام البيانات من أجهزة استشعار أو وسائط مختلفة، ومن خلال دمج المعلومات من وسائط مختلفة، يمكنه إفادة الأفضل من البيانات من وسائط مختلفة لتوفير تمثيل أكثر شمولية وتنوعًا للميزات، للحصول على فهم أكثر شمولية للمشهد، ولتحسين دقة التقسيم الدلالي. على سبيل المثال، في التقسيم الدلالي، يمكن استخدام كل من الصور الرقمية الملونة وصور العمق كبيانات مدخلة. توفر الصور الرقمية الملونة معلومات عن اللون والنسيج، في حين توفر صور العمق معلومات عن هندسة الأجسام والمسافة. من خلال اندماج المعلومات من هاتين الوسيطين، يمكن فهم فئات الأجسام الدلالية في الصور بشكل أفضل والقيام بعملية التقسيم بشكل أدق.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن لاندماج البيانات متعددة الوسائط تحسين دقة التقسيم الدلالي. في المشاهد الحقيقية، قد تتأثر الصور بعوامل مثل تغيرات الإضاءة والإخفاء والضوضاء، مما يؤدي إلى انخفاض دقة البيانات من وسيط واحد. من خلال اندماج البيانات من وسائط متعددة، يمكن الحد من تأثير البيانات من وسيط واحد بهذه العوامل المشوشة، مما يحسن استقرار التقسيم الدلالي ويوفر دعمًا أفضل وحلولًا للمهام ذات الصلة في مجال رؤية الحاسوب.
تقنية اندماج البيانات متعددة الوسائط هي أداة مهمة لتحسين أداء التقسيم الدلالي. يمكن استخدام طرق اندماج على مستوى الميزات واتخاذ القرار وغيرها من طرق النمذجة المشتركة لاندماج البيانات متعددة الوسائط لتحسين دقة التقسيم الدلالي. في التطبيقات العملية، اختيار طرق اندماج مناسبة وتقنيات، وضبطها وتحسينها وفقًا لخصائص البيانات والمهام المحددة سيساعد على تحسين تأثير التقسيم الدلالي وتوفير المزيد من الإمكانات للتطور والتطبيق المستقبلي لمهام التقسيم الدلالي.
يقوم WiMi بمعالجة البيانات مسبقًا واستخراج الميزات واندماج البيانات وتدريب نموذج التقسيم لتحقيق التقسيم الدلالي لاندماج البيانات متعددة الوسائط. أولاً، يتعين معالجة البيانات المجموعة من أجهزة استشعار مختلفة، وتشمل هذه العمليات عمليات مثل تطبيع البيانات وإزالة الضوضاء وتعزيزها لتحسين جودة البيانات وصلاحيتها للاستخدام. ثم يتم استخراج الميزات من بيانات كل جهاز استشعار. بالنسبة لبيانات الصور، يمكن استخدام شبكة عصبية متكاملة لاستخراج تمثيل الميزات للصور؛ بالنسبة لبيانات النص، يمكن استخدام نموذج تمثيل الكلمات لتحويل النص إلى تمثيل قياسي. ثم على أساس استخراج الميزات، يتم دمج الميزات من بيانات أجهزة استشعار مختلفة. أخيرًا، سيتم استخدام الميزات المدمجة لتدريب نموذج التقسيم الدلالي.
للتقسيم الدلالي لاندماج البيانات متعددة الوسائط أهمية كبيرة في العديد من المجالات بما في ذلك رؤية الحاسوب ومعالجة اللغة الطبيعية والتفاعل الذكي. ومع ذلك، لا تزال هناك بعض التحديات والمشكلات في هذا المجال التي تتطلب مزيدًا من البحث والاستكشاف. لا يزال لدى التقسيم الدلالي على أساس اندماج البيانات متعددة الوسائط الكثير من المجال للتطور في البحوث المستقبلية، ومن خلال حل مشكلات اندماج البيانات متعددة الوسائط وتحسين كفاءة ودقة الخوارزمية، يمكن تعزيز تطور وتطبيق التقسيم الدلالي.
في المستقبل، ستستكشف WiMi تقنيات اندماج البيانات متعددة الوسائط أكثر تقدمًا، مثل النمذجة المشتركة للصور والنصوص ونماذج التقسيم الدلالي أكثر تعقيدًا. بالإضافة إلى ذلك، تطبق WiMi أيضًا التقسيم الدلالي لاندماج البيانات متعددة الوسائط على نطاق أوسع من المجالات، مثل تحليل الصور الطبية والنقل الذكي وما إلى ذلك، من أجل حل المشكلات في العالم الحقيقي وتعزيز تطور العلم والتكنولوجيا.
حول سحابة هولوغرام WiMi
شركة WiMi Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ: WIMI) هي مزود حلول تقنية شاملة للواقع الافتراضي الهولوغرافي السحابي التي تركز على المجالات المهنية بما في ذلك برمجيات HUD الواقع الافتراضي الهولوغرافي للسيارات، وتقنية ليدار النبض ثلاثي الأبعاد، ومعدات الحقل الهولوغرافي ذات الحقل الضوئي المثبت على الرأس، وشبه الموصلات الهولوغرافية، وبرمجيات السحابة الهولوغرافية، وتطبيقات الواقع الافتراضي الهولوغرافي للسيارات وغيرها. وتشمل تقنيات وخدمات الواقع الافتراضي الهولوغرافي تطبيق الواقع الافتراضي الهولوغرافي للسيارات وتقنية ليدار النبض ثلاثي الأبعاد وتقنية شبه الموصلات الهولوغرافية وتطوير البرمجيات الهولوغرافية وتقنية الإعلان بالواقع الافتراضي الهولوغرافي وتقنية الترفيه بالواقع الافتراضي الهولوغرافي ودفع الواقع الافتراضي الهولوغرافي والاتصال التفاعلي الهولوغرافي وتقنيات الواقع الافتراضي الهولوغرافي الأخرى.
بيانات الميناء الآمن
يحتوي هذا البيان على “بيانات تحتوي على معلومات تنبؤية” ضمن قانون إصلاح الأوراق المالية الخاصة لعام 1995. يمكن تحديد هذه البيانات التنبؤية بمصطلحات مثل “سوف” و”من المتوقع” و”سي” وغيرها. لا تعتبر البيانات التاريخية