北京，2023年8月11日/PRNewswire/-全球领先的全息增强现实（“AR”）技术提供商WiMi全息云股份有限公司（NASDAQ:WiMi）（“WiMi”或“公司”）今天宣布，它开发了基于人工智能数据建模算法的数据采集系统。该系统是一个集人工智能、数据建模、算法和数据收集于一体的综合系统。它可以以不同的方式收集和集成数据，并使用数据模型和算法处理和分析数据，以获得有价值的信息和知识，提高数据的价值和利用率。此外，采集系统还能够在保证数据安全、隐私和保密的前提下，为企业提供更智能、更便捷的数据服务，促进各行业数字化转型升级。
数据采集系统包括数据采集、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，这些核心模块是采集系统实现高效信息采集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。实现高效的信息采集是前提，因此数据采集模块的设计至关重要。
数据预处理：随着数据规模的增大，数据中可能存在许多垃圾信息和重复数据，这将影响后续的分析和预测。数据预处理是对采集到的原始数据进行过滤、去噪、变换、减少重复等操作，以确保数据的质量，用于后续的数据分析和挖掘。
数据分析：数据分析是系统的核心功能之一，数据分析主要负责使用机器学习算法对数据进行分析和建模，以更好地了解数据的特征和关系，并预测未来趋势。然后，通过选择适当的算法（如聚类、分类、推荐等）来处理和分析建模数据，并不断优化算法以提高预测精度。
分布式计算：由于数据的规模和复杂性不断增加，有必要使用分布式计算技术将任务分配给多个节点进行并行处理，以提高计算效率，并具有高度的容错性和可靠性。因此，分布式计算模块的设计也是系统中非常重要的一部分。
数据可视化：数据分析结果需要以可视化的形式显示给用户。该模块以直观的图表、热图等形式显示数据，帮助用户更好地了解数据分析的结果。
WiMi基于AI数据模型算法的数据采集系统的开发具有深远的意义和价值，将推动各行业数字化转型升级，为企业带来更大的商机和竞争优势。它可以处理大量数据，包括结构化和非结构化数据，从不同来源获取数据，并集成数据。然后，它使用各种机器学习、深度学习和其他算法收集和分析数据，自动发现数据之间的联系和潜在规律，增加数据的价值，这可以帮助决策者更准确地理解和掌握复杂的业务场景，从而做出更好的决策，帮助企业完成数字化转型，实现数字化经营管理。此外，它还具有自适应能力，可以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来提高系统的并行处理能力，提高数据处理效率。它减少了手动干预，提高了自动化程度，并降低了企业运营成本和风险。同时，采集系统也有严格的数据安全和保密措施，以确保数据隐私和安全。
