(SeaPRwire) – أعلنت شركة ويمي هولوغرام كلاود إنك. (ناسداك: WIMI) (“ويمي” أو “الشركة”)، وهي أحد أبرز مزودي تقنية الواقع الافتراضي المعزز بالهولوغرام في العالم، اليوم عن اقتراح فريق البحث والتطوير لها خوارزمية شبكة طيفية غير متماثلة. تستخدم الخوارزمية اندماج ميزات الطيف المكاني غير المتماثل لتوفير طريقة تعلم ميزات طرفية جديدة وشاملة لمهام تصنيف الصور الطيفية الهائلة. يمكن لطريقة اندماج الميزات المرنة التي يقدمها الخوارزمي إستخلاص ميزات طيفية مكانية تمييزية، وعلى عكس طرق اندماج الميزات الشائعة، فإن الخوارزمي أكثر مرونة لمهام الاتصال متعدد الخطوات مع التخلص من الحاجة إلى البرمجة اليدوية للمعلمات.
تحل خوارزمية الشبكة الطيفية غير المتماثلة لشركة ويمي مشكلة الضوضاء الطيفية من خلال اندماج الميزات المرن. يسمح الخوارزمي للشبكة بالاندماج التكيفي لعدة قطع من المعلومات لاستخلاص ميزات طيفية مكانية تمييزية. على عكس اندماج الميزات التقليدي، لا يتطلب هذا الخوارزمي البرمجة اليدوية وهو ملائم لمهام الاتصال متعدد الخطوات. هذه المرونة تساعد على التعامل بكفاءة مع البيانات الطيفية المعقدة وتحسن قدرة الخوارزمي على التعرف على الإشارات الحقيقية.
فيما يتعلق بمشكلة ارتباط النطاق، يقدم خوارزمية الشبكة الطيفية غير المتماثلة وحدة تجميع تناسقية وشريطية. تستخدم الإحداثيات للحصول على معلومات إحداثية وقناة دقيقة، مما يساعد الشبكة على فهم البنية المكانية للبيانات بشكل أفضل. في الوقت نفسه، تستخدم وحدة التجميع الشريطية لتجنب إدخال معلومات غير ذات صلة. يجعل هذا الجمع بين التقنيتين الشبكة أكثر مرونة وقدرة أفضل على التعامل مع ارتباطات النطاق المعقدة الحاضرة في الصور الطيفية الهائلة.
تركز خوارزمية الشبكة الطيفية غير المتماثلة لشركة ويمي على البساطة، وهو ما يقلل من تعقيد النموذج مع وقت تدريب أقل وأداء أعلى. نجح الخوارزمي في تقليل تعقيده من خلال نموذج تعلم غير متماثل واندماج مرن للميزات بينما يحافظ على أداء تصنيف عال. هذا يجعل الخوارزمي أكثر ملاءمة لسيناريوهات التطبيق الحقيقية ويوفر كفاءة أعلى لمهام تصنيف الصور الطيفية الهائلة.
تركز خوارزمية الشبكة الطيفية غير المتماثلة لشركة ويمي ليس فقط على المشاهد الثابتة ولكن أيضًا على المشاهد الديناميكية. يمكن لنهج التعلم الميزات طرفيًا وطريقة اندماج الميزات المرنة اللذان تقدمهما الخوارزمية تكييف الخوارزمية بشكل أفضل مع المعلومات المتغيرة باستمرار في الصور الطيفية، مما يحسن دقة التصنيف في المشاهد الديناميكية. فهو يتغلب بشكل فعال على التحديات التقنية في مهام تصنيف الصور الطيفية الهائلة ويقدم حلاً أكثر كفاءة ودقة.
بالإضافة إلى ذلك، فإنه يقدم تقنية الرئيسية لاندماج ميزات الطيف المكاني غير المتماثل. تتعلم الخوارزمية تمثيل الميزات للصور الطيفية الهائلة طرفيًا من خلال نموذج تعلم غير متماثل. مقارنة بالطرق التقليدية، يمكن لهذا النهج غير المتماثل في التعلم استيعاب العلاقات المعقدة بين البكسلات بشكل أفضل، مما يتيح للنموذج فهم عدم تجانس التوزيع المكاني بشكل أدق، وبالتالي تحسين دقة التصنيف.
توفر التنمية الناجحة لخوارزمية الشبكة الطيفية غير المتماثلة لشركة ويمي إمكانية أكبر لسيناريوهات التطبيق الحقيقية. من خلال تقليل تعقيد النموذج وتحسين كفاءة التدريب والاستدلال، يمكن تكييف الخوارزمي أفضل للمتطلبات الحقيقية، خاصة في سيناريوهات اتخاذ القرار والمراقبة التي تتطلب استجابة سريعة، مما يظهر ميزات ملحوظة. ستدفع إدخال الخوارزمي تقنية تصنيف الصور الطيفية الهائلة إلى مرحلة جديدة من التطور. من المتوقع أن يحفز هذا المزيد من البحث والابتكار ويدفع المجال ككل قدما.
توفر خوارزمية الشبكة الطيفية غير المتماثلة لشركة ويمي حلاً أكثر دقة وكفاءة لتحليل ومعالجة البيانات الطيفية في مجالات اكتشاف المحاصيل الزراعية والاستكشاف الجيولوجي. في المستقبل، مع مزيد من تحسين الخوارزمية، سيتم تطبيقها على نطاق أوسع من المجالات، مثل الرصد البيئي والتنبؤ الجوي وغيرها، مما يوفر دعمًا قويًا لمختلف الصناعات. ستعجل خوارزمية الشبكة الطيفية غير المتماثلة الاندماج العميق للبحث العلمي والصناعة.
بالنظر إلى انتشار المشاهد الديناميكية في مهام تصنيف الصور الطيفية الهائلة، ستواصل شركة ويمي تحسين مرونة خوارزمية الشبكة الطيفية غير المتماثلة. من خلال تحسين نهج التعلم طرفيًا وطريقة اندماج الميزات المرنة بشكل أكبر، تكون الخوارزمية أكثر تكيفًا مع البيئات سريعة التغير وتحسين دقة التصنيف في المشاهد الديناميكية. تفتح خوارزمية الشبكة الطيفية غير المتماثلة لشركة ويمي آفاقًا جديدة في مجال تصنيف الصور الطيفية الهائلة، وستواصل لعب دور مهم في البحث العلمي والتطبيقات الصناعية والابتكار التقني.
يتم توفير المقال من قبل مزود محتوى خارجي. لا تقدم SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) أي ضمانات أو تصريحات فيما يتعلق بذلك.
القطاعات: العنوان الرئيسي، الأخبار اليومية
يوفر SeaPRwire تداول بيانات صحفية في الوقت الفعلي للشركات والمؤسسات، مع الوصول إلى أكثر من 6500 متجر إعلامي و 86000 محرر وصحفي، و3.5 مليون سطح مكتب احترافي في 90 دولة. يدعم SeaPRwire توزيع البيانات الصحفية باللغات الإنجليزية والكورية واليابانية والعربية والصينية المبسطة والصينية التقليدية والفيتنامية والتايلندية والإندونيسية والملايو والألمانية والروسية والفرنسية والإسبانية والبرتغالية ولغات أخرى.
حول شركة ويمي هولوغرام كلاود
تعد شركة ويمي هولوغرام كلاود إنك. (ناسداك: WIMI) مزودًا تقنيًا شاملاً للحلول التقنية الهولوغرافية السحابية التي تركز على المجالات الاحترافية بما في ذلك برمجيات نظام عرض معلومات الركاب المتقدم للسيارات بالواقع الافتراضي المعزز، ليدار ليزر بالسير الضوئي ثلاثي الأبعاد، معدات الحقل الضوئي الهولوغرافي المثبت على الرأس، شبه موصل هولوغرافي، برمجيات السحابة الهولوغرافية، تطبيقات الملاحة في السيارات بالواقع الافتراضي المعزز، وغيرها. وتشمل تقنيات وحلول الواقع الافتراضي المعزز لها: تطبيق الواقع الافتراضي المعزز للس
