- 微美全息研究基于生成对抗网络（GAN）的多模态全息图像融合算法
- 全息成像是一种记录和再现物体光学波场的技术，它可以提供具有立体感和真实感的图像。然而，传统的全息成像技术受到了硬件和算法的限制，无法实现高质量和实时的全息图像生成。随着深度学习和生成对抗网络的兴起，人们开始尝试将GAN应用于全息图像生成与融合，以改善全息图像的质量和逼真度。
- 微美全息开发基于神经信号的智能装配引导技术，引领智能装配未来
- 在现代制造业的不断演进中，基于技术创新的智能化方案成为提高生产效率、优化操作流程以及降低人为误差的重要途径。在这个背景下，WIMI微美全息提出基于神经信号的智能装配引导技术，以其前瞻性和实用性成为目标的创新成果。这项技术通过融合脑机接口神经科学和机器人控制，来实现智能装配。
- 微美全息探索基于深度学习的多视图点云重建算法的技术创新与应用
- 可以设计不同的网络结构来处理不同类型的点云数据，或者通过调整损失函数来优化算法的性能。这使得算法在应对不同的点云重建需求时更加灵活。深度学习算法还可通过学习大量的标注数据，能够学习到点云数据中的特征和规律，从而能够更准确地重建点云。相比于传统的基于规则或几何模型的算法，深度学习算法能够更好地捕捉到点云中的细节和复杂性。
- 微美全息开发基于多层网络通信技术的人工智能在物联网智慧城市中的应用
- 这项技术的核心是将多层网络通信技术与人工智能相融合，创造了一个智能、高效的城市生态系统。WIMI微美全息AEUN(AI-Enhanced Urban Nexus)的技术结构将物理传感器、无线通信模块和先进的通信协议融合在一起，通过多层次的数据处理和分析，实现了城市数据的智能化管理和优化。
- 微美全息研发OpenHoloFusion技术加速数字全息成像
- 数字全息(DH)技术自问世以来，一直备受科学家和工程师的关注。它通过光电传感器取代传统全息干板，实现了全息图的数字记录，然后借助计算机算法进行光的衍射模拟，从而实现物体的三维重建。这项技术的优势在于操作简便、成本低、成像效率高以及可以提供物体的三维结构信息。然而，由于数字全息图数据量庞大，重建算法的计算复杂度也相应增加，这对于实时应用提出了巨大挑战。
- 微美全息加速企业图像处理，探索ParallelMorphBoost技术的并行优势
- WIMI微美全息的ParallelMorphBoost技术的核心原理在于充分利用GPU的并行计算能力。传统的形态学重建过程需要对大量像素进行迭代操作，而每个像素的操作是相互独立的。通过将这些操作分配给GPU上的多个计算核心同时处理，ParallelMorphBoost能够实现多任务并行计算，GPU作为强大的并行计算平台就能够发挥巨大优势，显著加快处理速度。
- 引领全息视觉的前沿探索，微美全息研究基于全息光学元件的双目全息显示
- 微美全息研究的基于全息光学元件的双目全息显示技术便是将全息光学元件与双目成像技术相结合，可实现在不需要佩戴任何额外设备的情况下观看全息图像的可能。此技术利用了双目成像的原理，通过将两个不同视角的图像投射到全息光学元件上，再通过干涉和衍射的效应将图像合成为一个立体图像，使观看者能够在空间中看到真实的立体效果。
- 微美全息开发一种高效的深度自我监督遥感场景分类技术
- 遥感图像分析领域持续迎来创新突破，其中场景分类问题一直备受瞩目。为了应对遥感场景的复杂性、类别重叠和标记困难等挑战，研究人员们不断探索着解决方案。深度学习技术尤其是卷积神经网络（CNN）已然成为遥感场景分类的主流方法，然而，大量标记数据的需求使得该方法显得昂贵且耗时。针对这一问题，微美全息开发了一种高效深度自我监督遥感场景分类技术以解决该问题。
- 微美全息开发混合神经增强连接（HNL），引领脑机接口技术的创新突破
- 微美全息(NASDAQ:WIMI)开发了一种应用在混合脑机接口中的改进的信号处理方法——混合神经增强连接(Hybrid Neuroboost Link，简称：HNL)正引领着BCI技术的新一轮突破。通过将两种不同类型的大脑信号融合在一起，HNL为未来的脑机接口带来了更为广阔的前景。
- 2024年AI芯片市场规模达670亿美元，微美全息加码研发AI高效解决方案
- 2023年AI芯片市场规模将达到534亿美元，比2022年增长20.9%，2024年将增长25.6%，达到671亿美元。到2027年，AI芯片营收预计将是2023年市场规模的两倍以上，达到1194亿美元。Gartner分析师指出，未来大规模部署定制AI芯片将取代当前占主导地位的芯片架构(离散GPU)，以适应各种基于AI的工作负载，特别是那些基于生成式AI技术的工作负载。
