北京，2023年7月13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”）今天宣布开发用于实时高效信号处理的数字水库（DR）计算系统。
DR技术是一种基于反馈的神经网络算法。它将输入信号作为初始状态，并将其投影到高维空间中，以便在连续迭代过程中进行处理。由于储层技术的高效性和可扩展性，它已被广泛应用于语音识别、图像处理、物联网等领域。DR技术是一种特殊的神经网络结构。蓄水池由一组随机连接的神经元组成，这些神经元随机连接且固定。在储池中，输入信号被映射到神经元的状态，然后在一段时间后，提取输出信号。储层池的状态可以被认为是高维空间中的点，因此可以使用动力学系统方法进行分析和处理。
DR技术的主要优点是具有良好的鲁棒性和泛化能力。鲁棒性意味着当输入信号中存在噪声或干扰时，该技术仍然可以准确地处理信号。泛化能力意味着该技术可以在不重新训练模型的情况下处理看不见的数据。
WiMi的计算系统将忆阻器电路与计算系统的DR技术相结合。在计算系统中，对实时和节能的信号处理的需求越来越大。忆阻器是一种新型的电子元件，可以模拟神经元的动态行为。这种计算系统的核心是基于忆阻器电路的储层池，它可以处理时间序列数据并实现高效的信号处理和计算。
与传统的数字油藏技术不同，WiMi的系统可以使用模拟电路来实现油藏技术的随机连接神经元结构。忆阻器能够实现高速、低功耗的模拟计算以及快速重置和初始化操作，非常适合建造储层池。
在该系统中，储层的输入信号可以是模拟的或数字的。储层的输出信号可用于分类、回归和时间序列预测等任务。此外，该系统还可以使用数字信号处理技术，如快速傅立叶变换和小波变换，对储层的输出信号进行进一步处理。
该系统的核心原理是通过存储器处理输入信号，并利用忆阻器的非线性动态特性，构建一个大规模、高维、随机的存储器，输出处理后的结果。水库是一个具有存储器的动态系统，可以非线性地变换和延迟输入信号，从而提高信号的处理效率和准确性。在该系统中，输入信号被预处理并被馈送到储存器中。储存器通过忆阻器的非线性动态响应来处理信号，并将处理后的结果输出到随后的神经网络或分类器以进行进一步处理。该系统具有以下优点：
高效：该系统可以快速有效地处理许多输入信号。
稳定性：DR技术具有存储器，可以对输入信号进行延迟和转换，从而提高系统的稳定性和准确性。
可扩展性：通过增加忆阻器的数量和调整储层的结构，系统可以适应不同的应用场景，具有良好的可扩展性。
低功耗：与传统计算系统相比，该系统利用忆阻器的非线性动态特性进行计算，功耗低。
WiMi开发的基于忆阻器的模拟数字油藏计算系统具有良好的实时性和能效。它可以在低功耗模式下进行高速计算，并处理大量的时间序列数据。它是一种高效、稳定、可扩展、低功耗的计算系统，具有广泛的应用前景。它可以应用于图像分类、视频处理、生物信号分析、语音识别、机器人控制和物联网。它是一种新兴的信号处理技术，可以在大数据和人工智能中发挥重要作用。
