(SeaPRwire) – 北京, 2023年11月16日 — WiMi Hologram Cloud Inc.(纳斯达克股票交易所代码:WIMI)(“WiMi”或“公司”)是一家领先的全球虚拟增强现实(AR)技术提供商,今天宣布开发了基于无监督波场深度学习的声学全息重建来解决传统声学全息重建方法的限制,提高声学数据处理的效率和准确性。
WiMi基于无监督波场深度学习的声学全息重建的关键是它可以在没有监督或人工干预的情况下自动重建声学数据的全息图。它之所以独特,是因为它利用无监督学习方法来自动通过深度学习算法学习声波场数据中的模式和特征。这不仅极大提高了声学数据处理的效率,还使其在医疗诊断、材料测试和非破坏测试等各个领域找到应用。基于无监督波场深度学习的声学全息重建技术原理如下:
数据采集:首先需要采集声学数据,可以捕获声波通过传感器的反射、散射或传播信息。这些数据包括声波的振幅、频率和相位信息,通常记录为时间序列。这些数据构成声波场数据。
数据预处理:声波场数据通常需要经过一些预处理步骤来去除噪声,调整数据振幅范围等,以确保数据的质量和一致性。
波场深度学习模型:这是该技术的核心部分。使用深度学习模型来处理声波场数据。该模型可能是卷积神经网络(CNN)或其他适用于处理波场数据的神经网络结构。
无监督学习:关键在于使用无监督学习方法。与传统的监督学习不同,无监督学习不需要带标签的数据来指导模型的训练。声波场数据本身就包含了丰富的信息,模型只需要学习这些信息。
特征学习:深度学习模型通过变换声波场数据,逐步学习数据中的模式和特征。这些特征可能包括声波的频率、波长、相位、振幅等。模型自动识别哪些特征对声学全息重建最重要。
声学全息重建:一旦模型学习到足够的特征和模式,它就可以利用这些信息生成声学全息图。声学全息图是声波如何相互作用和在不同物体或介质中传播的可视化表示。这个过程可以看作是从原始数据中减少声波信息的一个过程。
模型优化和调整:在训练过程中,模型可能需要优化和调整,以确保生成的声学全息图质量高和准确性强。这可能需要使用反向传播算法和损失函数来调整模型参数。
WiMi基于无监督波场深度学习的声学全息重建利用深度学习模型自动学习声波场数据中的模式和特征,然后利用这些信息生成声学全息图。由于应用了无监督学习,它可以应用于各种声学数据重建任务,而无需大量带标签的训练数据。这种方法预计可以提高声学全息重建的效率和准确性,为科学领域带来更高效、更准确和更具创新性的声学数据分析方法,有望推动科技创新,改进医疗诊断,提高工业生产质量,促进科学研究,开拓更多应用领域,如资源勘探。该技术的发展对解决复杂问题和增进社会福祉都很重要。
声学全息重建在探索材料性质、医疗诊断和地质勘探等科学研究中占有重要地位。该技术的发展将推动科学研究的前沿,帮助解决复杂问题。在医疗领域,该技术可以改进超声医学成像,提高疾病诊断的准确性,帮助医生更好地了解患者的状况,这对于改善患者健康和提高医疗质量很重要。在工程和制造领域,声学全息重建可以用于检测材料和结构中的缺陷,提高生产线质量控制,减少损失和维护成本。在地质勘探领域,该技术可以帮助勘探地下资源,提高勘探效率,减少浪费资源。这是自动化和智能化的未来趋势。它充分利用深度学习和无监督学习的概念,使声学数据的处理更智能和自动化。
WiMi基于无监督波场深度学习的声学全息重建,可以在多个行业更高效、更准确和更具创新性地分析声学数据,有望推动科技创新,改进医疗诊断,提高工业生产质量,促进科学研究,开拓更多应用领域,如资源勘探。该技术的发展对解决复杂问题和增进社会福祉都很重要。
关于WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc.(纳斯达克股票交易所代码:WIMI)是一家专注于专业领域的全息云计算技术全面解决方案提供商,包括全息增强现实汽车头上显示(HUD)软件、3D全息脉冲LiDAR、头戴式光场全息设备、全息半导体、全息云软件、全息汽车导航等。其服务和全息AR技术包括全息AR汽车应用、3D全息脉冲LiDAR技术、全息视觉半导体技术、全息软件开发、全息AR广告技术、全息AR娱乐技术、全息ARSDK支付、互动全息通信等全息AR技术。
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