北京, 2023年8月11日 — WiMi虚拟现实云股份有限公司(纳斯达克股票交易所代码:WIMI)(“WiMi”或”公司”)今天宣布,它开发了一套基于AI数据建模算法的数据收集系统。该系统是一个全面系统,将AI、数据建模、算法和数据收集相结合。它可以通过不同方式收集和整合数据,并利用数据模型和算法对数据进行处理和分析,从而提取有价值的信息和知识,提升数据的价值和利用率。此外,该收集系统还能在保证数据安全、隐私和机密性的前提下,为企业提供更智能便捷的数据服务,促进各行各业的数字转型和升级。
数据收集系统包括数据收集、数据预处理、数据分析、分布式计算、数据可视化等核心技术模块。这些核心模块是收集系统实现高效信息获取和高精度数据分析预测的关键。
数据收集:主要负责从各种数据源收集数据并进行初步处理。高效信息获取是前提,所以数据收集模块的设计至关重要。
数据预处理:随着数据量的增加,原始数据中可能存在大量杂质信息和重复数据,这将影响后续分析预测。数据预处理是对收集得到的原始数据进行过滤、去噪、转换、减少重复等操作,以保证后续数据分析挖掘的数据质量。
数据分析:数据分析是系统核心功能之一,主要利用机器学习算法对数据进行分析建模,以更好地了解数据的特征和关系,预测未来趋势。经过建模处理的数据再通过选择合适的算法如聚类、分类、推荐等进行分析处理,不断优化算法提升预测准确率。
分布式计算:由于数据量和复杂度不断增大,需要利用分布式计算技术将任务分配给多个节点进行并行处理,提升计算效率,具有高容错性和可靠性。所以分布式计算模块设计也是系统很重要的一环。
数据可视化:数据分析结果需要通过可视化的形式展示给用户,以直观图表、热力图等形式帮助用户更好地了解数据分析结果。
WiMi开发的数据收集系统对AI数据建模算法具有深远意义和价值,将推动各行各业数字转型升级,为企业带来更大商机和竞争优势。它能处理海量结构化和非结构化数据,从不同源头获取数据,整合数据,然后利用各种机器学习、深度学习等算法对数据进行收集和分析,自动发现数据之间的联系和潜在规律,提升数据价值,帮助决策者更准确地了解和把握复杂商业场景,做出更好的决定,助力企业完成数字转型实现数字运营管理。此外,它具有自适应能力,能根据实际情况调整算法参数优化算法性能。它还利用分布式计算等技术提升系统并行处理能力,加速数据处理效率,减少人工干预,提升自动化程度,降低企业运营成本和风险。同时,该收集系统对数据安全和保密也有严格要求,保证数据隐私安全。
该系统应用范围很广,覆盖金融、医疗、广告、智慧城市、工业制造等行业领域。根据市场研究机构预测,全球大数据和AI市场规模在未来几年将持续增长,预计到2025年将达到数百亿美元规模。随着数据收集系统技术逐步成熟和应用场景不断扩大,其市场前景将越来越广阔。
