北京，2023年8月11日/PRNewswire/-全球領先的全息增強現實（“AR”）技術提供商WiMi全息雲股份有限公司（NASDAQ:WiMi）（“WiMi”或“公司”）今天宣布，它開發了基于人工智能數據建模算法的數據采集系統。該系統是一個集人工智能、數據建模、算法和數據收集于一體的綜合系統。它可以以不同的方式收集和集成數據，并使用數據模型和算法處理和分析數據，以獲得有價值的信息和知識，提高數據的價值和利用率。此外，采集系統還能夠在保證數據安全、隐私和保密的前提下，為企業提供更智能、更便捷的數據服務，促進各行業數字化轉型升級。
數據采集系統包括數據采集、數據預處理、數據分析、分布式計算、數據可視化等核心技術模塊，這些核心模塊是采集系統實現高效信息采集和高精度數據分析預測的關鍵。
數據收集：主要負責從各種數據源收集數據并進行初步處理。實現高效的信息采集是前提，因此數據采集模塊的設計至關重要。
數據預處理：随着數據規模的增大，數據中可能存在許多垃圾信息和重複數據，這将影響後續的分析和預測。數據預處理是對采集到的原始數據進行過濾、去噪、變換、減少重複等操作，以确保數據的質量，用于後續的數據分析和挖掘。
數據分析：數據分析是系統的核心功能之一，數據分析主要負責使用機器學習算法對數據進行分析和建模，以更好地了解數據的特征和關系，并預測未來趨勢。然後，通過選擇适當的算法（如聚類、分類、推薦等）來處理和分析建模數據，并不斷優化算法以提高預測精度。
分布式計算：由于數據的規模和複雜性不斷增加，有必要使用分布式計算技術将任務分配給多個節點進行并行處理，以提高計算效率，并具有高度的容錯性和可靠性。因此，分布式計算模塊的設計也是系統中非常重要的一部分。
數據可視化：數據分析結果需要以可視化的形式顯示給用戶。該模塊以直觀的圖表、熱圖等形式顯示數據，幫助用戶更好地了解數據分析的結果。
WiMi基于AI數據模型算法的數據采集系統的開發具有深遠的意義和價值，将推動各行業數字化轉型升級，為企業帶來更大的商機和競争優勢。它可以處理大量數據，包括結構化和非結構化數據，從不同來源獲取數據，并集成數據。然後，它使用各種機器學習、深度學習和其他算法收集和分析數據，自動發現數據之間的聯系和潛在規律，增加數據的價值，這可以幫助決策者更準确地理解和掌握複雜的業務場景，從而做出更好的決策，幫助企業完成數字化轉型，實現數字化經營管理。此外，它還具有自适應能力，可以根據實際情況調整算法參數，優化算法性能。它還利用分布式計算等技術來提高系統的并行處理能力，提高數據處理效率。它減少了手動幹預，提高了自動化程度，并降低了企業運營成本和風險。同時，采集系統也有嚴格的數據安全和保密措施，以确保數據隐私和安全。
