BEIJING, 14 September 2023 – WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” atau “Syarikat”), pembekal Teknologi Hologram Augmented Reality (“AR”) terkemuka global, hari ini mengumumkan bahawa antara muka otak komputer (BCI) berasaskan integrasi data multi-modal EEG-fNIRS dibangunkan untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan integrasi data multi-modal EEG-fNIRS.
Integrasi data multi-modal telah menjadi topik panas dalam bidang kecerdikan buatan dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dan matlamat utamanya adalah untuk menggabungkan data atau maklumat dari sumber yang berbeza secara berkesan untuk memberikan asas yang lebih baik untuk membuat keputusan daripada satu sumber data. Elektroensefalografi (EEG) dan spektroskopi inframerah berfungsi dekat (fNIRS) adalah dua teknik yang biasa digunakan untuk mengesan isyarat saraf di otak, dan masing-masing mempunyai kelebihan dan batasannya.
EEG boleh memberikan maklumat aktiviti saraf otak resolusi tinggi, tetapi resolusi ruangnya agak rendah; Walaupun fNIRS mempunyai resolusi temporal yang rendah, ia boleh memberikan maklumat hemodinamik serebral resolusi ruang yang tinggi. Pasukan WiMi telah mendapati bahawa menggabungkan kedua-dua teknologi ini boleh mengimbangi kekurangan masing-masing dan memberikan maklumat saraf otak yang lebih komprehensif dan tepat.
WiMi menggunakan algoritma penambahbaikan binari untuk mencapai integrasi data EEG dan fNIRS yang berkesan. Ini adalah model pembelajaran mendalam dengan mekanisme perhatian-diri yang secara automatik mempelajari korelasi intrinsik data, meningkatkan kualiti dan kecekapan integrasi data. Di samping itu, WiMi telah mereka bentuk rangka kerja algoritma unik yang boleh mengendalikan data multi-modal berskala besar dan memenuhi keperluan aplikasi dalam senario yang berbeza.
Proses ini boleh dibahagikan kepada langkah-langkah berikut:
Pengumpulan data: Pertama, kita perlu mengumpul data pada sasaran yang sama pada masa yang sama menggunakan kedua-dua peranti EEG dan peranti fNIRS. peranti EEG akan merakam aktiviti elektrik otak, sementara peranti fNIRS akan memantau perubahan aliran darah di otak.
Pra-pemprosesan data: Data yang dikumpul perlu dipra-pemproses untuk data EEG dan fNIRS, termasuk penapisan, nyahhingar, dan nyah-artefak untuk meningkatkan kualiti data. Ini biasanya termasuk langkah-langkah seperti penapisan dan penormalan. Di samping itu, disebabkan resolusi temporal yang berbeza bagi peranti EEG dan fNIRS, operasi penjajaran temporal juga diperlukan.
Pengekstrakan ciri: Dengan gabungan data, kita boleh mengekstrak ciri aktiviti saraf otak yang lebih kaya dan tepat. Ciri-ciri berguna diekstrak daripada data pra-diproses. Untuk data EEG, ciri-ciri seperti domain masa, domain frekuensi, dan domain masa-frekuensi boleh diekstrak, seperti purata ketumpatan kuasa spektrum, ciri domain masa (contohnya, min, varians), pekali transformasi wavelet, dan sebagainya. Untuk data fNIRS adalah variasi fluks luminus, dan lain-lain.
Integrasi data: Dalam integrasi data multi-modal EEG-fNIRS, ciri-ciri digabungkan untuk mendapatkan perwakilan ciri multi-modal yang komprehensif. Integrasi ciri multi-modal terutamanya untuk menggabungkan ciri-ciri yang diekstrak daripada data EEG dan fNIRS untuk mendapatkan maklumat yang lebih komprehensif dan tepat tentang aktiviti otak. Melalui algoritma penambahbaikan binari, model pembelajaran mendalam berdasarkan mekanisme perhatian-diri, ia boleh secara automatik mempelajari korelasi intrinsik data, dengan itu merealisasikan pemprosesan data berdimensi tinggi dan berstruktur kompleks yang berkesan.
Latihan model: Proses latihan model, menggunakan kaedah seperti pengesahan silang untuk pemilihan parameter model dan penilaian prestasi.
Realisasi aplikasi: Berdasarkan ciri-ciri yang diekstrak, pelbagai aplikasi direalisasikan. Sebagai contoh, menggunakan ciri-ciri ini untuk melatih model pembelajaran mesin untuk ramalan dan kawalan aktiviti saraf otak.
Teknologi ini akan memberikan sokongan teknikal yang kukuh untuk penyelidikan dan aplikasi dalam bidang sains otak, kejuruteraan saraf, dan penjagaan kesihatan klinikal. Ia boleh membantu para penyelidik memahami undang-undang aktiviti saraf otak dengan lebih mendalam, memberi klinikus asas diagnosis dan rawatan yang lebih tepat, dan juga boleh digunakan dalam antara muka otak-komputer, realiti maya dan bidang teknologi tinggi lain untuk menggalakkan kemajuan teknologi mereka.
Mengenai WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ: WIMI) adalah pembekal penyelesaian teknikal awan holografik komprehensif yang memberi tumpuan kepada bidang profesional termasuk perisian HUD automotif holografik AR, LiDAR denyut holografik 3D, peralatan medan cahaya kepala terpasang holografik, semikonduktor holografik, perisian awan holografik, navigasi kereta holografik dan lain-lain. Perkhidmatan dan teknologi AR holografik termasuk aplikasi automotif AR holografik, teknologi LiDAR denyut holografik 3D, teknologi semikonduktor penglihatan holografik, pembangunan perisian holografik, teknologi pengiklanan AR holografik, teknologi hiburan AR holografik, pembayaran ARSDK holografik, komunikasi holografik interaktif dan teknologi AR holografik lain.
Penafian Bertanggungjawab
Siaran akhbar ini mengandungi “kenyataan prospektif” dalam lingkungan Akta Reformasi Litigasi Sekuriti Swasta 1995. Kenyataan prospektif ini boleh dikenal pasti melalui terminologi seperti “akan,” “menjangkakan,” “menjangka,” “masa depan,” “berniat,” “merancang,” “percaya,” “anggaran,” dan kenyataan serupa. Kenyataan yang bukan fakta sejarah, termasuk kenyataan tentang kepercayaan dan jangkaan Syarikat, adalah kenyataan prospektif. Antara perkara lain, tinjauan perniagaan dan petikan daripada pengurusan dalam siaran akhbar ini dan rancangan strategik dan operasi Syarikat mengandungi kenyataan prospektif. Syarikat juga boleh membuat kenyataan prospektif secara bertulis atau lisan dalam laporan berkala kepada Suruhanjaya Sekuriti dan Bursa AS (“SEC”) pada Borang 20-F dan 6-K, dalam laporan tahunan kepada pemegang saham, dalam siaran akhbar, dan bahan bertulis lain, dan dalam kenyataan lisan yang dibuat oleh pegawai, pengarah atau kakitangannya kepada pihak ketiga. Kenyataan prospektif melibatkan risiko dan ketidakpastian intrinsik. Beberapa faktor boleh menyebabkan keputusan sebenar berbeza secara material daripada yang terkandung dalam mana-mana kenyataan prospektif, termasuk tetapi tidak terhad kepada yang berikut: matlamat dan strategi Syarikat; pembangunan perniagaan, keadaan kewangan, dan keputusan operasi masa depan Syarikat; pertumbuhan industri AR holografik yang dijangka; dan jangkaan Syarikat mengenai permintaan dan penerimaan pasaran produk dan perkhidmatannya.
Maklumat lanjut mengenai risiko ini dan risiko lain dimasukkan dalam laporan tahunan Syarikat pada Borang 20-F dan laporan semasa pada Borang 6-K dan dokumen lain yang difailkan dengan SEC. Semua maklumat yang diberikan dalam siaran akhbar ini adalah setakat tarikh siaran akhbar ini. Syarikat tidak mengambil apa-apa kewajipan untuk mengemas kini mana-mana kenyataan prospektif melainkan diperlukan di bawah undang-undang yang berkenaan.