(SeaPRwire) –   Beijing, 22 Januari 2024 — WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” atau “Syarikat”) penyedia teknologi Hologram Augmented Reality (“AR”) global terkemuka, hari ini mengumumkan sistem analisis data berasaskan LSTM untuk memberikan pelanggan alat terkini untuk berdagang dalam persekitaran mata wang kripto yang kompleks.

Sebagai mata wang digital terdesentralisasi, harga Bitcoin dipengaruhi oleh pelbagai faktor seperti permintaan pasaran, peraturan dasar dan inovasi teknologi. Oleh itu, ramalan trend harga perlu mempertimbangkan faktor-faktor ini secara menyeluruh dan mencari corak dari jumlah data yang besar. Kaedah analisis data tradisional menjadikannya sukar untuk menangani data sebegini rumit, tetapi algoritma LSTM dapat menyelesaikan masalah ini.

WiMi menggunakan algoritma LSTM (algoritma pembelajaran mesin) untuk meramal harga mata wang kripto, yang membolehkannya meramal harga Bitcoin dengan lebih tepat. Algoritma LSTM adalah rangkaian neural rekur. Sistem menggunakan pelbagai sumber data, termasuk harga sejarah, isi padu transaksi, data media sosial dan lain-lain. Sistem menggunakan algoritma LSTM untuk menganalisis data ini dan menjana ramalan trend harga bitcoin. LSTM adalah arsitektur RNN khas yang dapat menangani data bergantung pada masa dengan cekap. Ia mengelakkan masalah lenyap gradien atau letupan gradien ketika menangani ketergantungan jangka panjang dengan memperkenalkan struktur “gerbang” untuk mengawal aliran maklumat. Ini menjadikan LSTM banyak digunakan dalam bidang pengenalan pertuturan, pemprosesan bahasa semula jadi dan analisis siri masa.

Harga mata wang kripto adalah berjujukan, dengan setiap data bergantung kepada yang sebelumnya. Keupayaan LSTM untuk memproses dan mengingati maklumat selama tempoh yang lebih lama membolehkannya menangkap corak kompleks yang model tradisional mungkin akan luput. “Panjang” dalam LSTM merujuk kepada keupayaan model untuk mengekalkan maklumat selama tempoh yang lebih lama. Ini penting dalam pasaran mata wang kripto, dan ingatan jangka panjang LSTM menjadikannya cekap mengenal pasti dan memanfaatkan trend ini. Pasaran mata wang kripto bersifat bukan linear dan dinamik, dicirikan oleh perubahan tiba-tiba dan tidak diramalkan. Keupayaan LSTM untuk memodel hubungan bukan linear membolehkannya menyesuaikan diri dengan pasaran yang berubah. LSTM cekap secara automatik mempelajari dan mengekstrak ciri-ciri penting daripada data input. Dalam konteks harga Bitcoin yang boleh diramal, ini bermakna model dapat mengenal pasti dan menggunakan ukuran pasaran penting, dengan itu menyederhanakan proses pembangunan.

WiMi menggunakan algoritma LSTM untuk membina sistem analisis data cekap yang mampu mempelajari secara mendalam daripada data transaksi Bitcoin sejarah untuk mengekstrak faktor kunci yang mempengaruhi trend harga. Sistem terutamanya merangkumi modul berikut:

Pemprosesan pra-pemprosesan: Memproses data mentah untuk memastikan kualiti data. Ini termasuk membersihkan data, menangani nilai yang hilang dan menormalkan data untuk memastikan input ke algoritma adalah konsisten dan bermakna.

Arkitektur model: Arkitektur model LSTM adalah komponen penting keberkesanannya. WiMi memanfaatkan kepakaran dalam pembelajaran mendalam untuk merekabentuk arkitektur canggih yang menyeimbangkan kekompleksan model, mengoptimumkan ketepatan ramalan dan kebolehgunaan dunia sebenar.

Penalaan hiperparameter: Menambah baik parameter model LSTM adalah penting untuk mencapai prestasi optimum. Menggunakan teknik pengoptimuman maju, WiMi menyelidiki ruang hiperparameter secara sistematik untuk memastikan kekukuhan dan kebolehtoleranan model terhadap keadaan pasaran yang berubah.

Latihan dan pengesahan: Melatih model LSTM memerlukan jumlah data yang besar. WiMi memilih data dengan teliti dan membahagikannya kepada set latihan dan pengesahan untuk mengelakkan kelebihan pelajaran. Melatih model LSTM dengan data sejarah membolehkannya mempelajari dan memodelkan dinamik harga Bitcoin.

Ramalan dan Penilaian: Berdasarkan ciri-ciri diekstrak dan model dilatih, harga bitcoin diramal, dan ketepatan ramalan dievaluasi melalui salingan dan kaedah lain.

Kemas kini dan pengoptimuman masa nyata: Berdasarkan data pasaran terkini dan maklumbalas, model dikemas kini dan dioptimumkan secara berterusan untuk memastikan ketepatan ramalan.

Pembelajaran berterusan: Mengenal pasti sifat dinamik pasaran mata wang kripto, WiMi telah melaksanakan sistem pembelajaran berterusan. Ini membolehkan model LSTM menyesuaikan diri dengan pasaran yang berubah, memasukkan data baru dan meningkatkan keupayaan ramalannya.

Sistem analisis data WiMi mendapat manfaat daripada algoritma LSTM maju yang bukan sahaja mempunyai keupayaan pembelajaran dan ingatan yang unggul tetapi juga menggunakan pembelajaran mendalam untuk mengekstrak faktor kunci yang mempengaruhi harga Bitcoin daripada data kompleks, dengan itu memastikan ketepatan tinggi sistem ramalan. Sifat masa nyata sistem juga merupakan ciri menarik, membolehkannya memproses data pasaran terkini secara serta-merta dan memberikan pelabur ramalan trend harga yang dijana dengan pantas, membolehkan mereka membuat keputusan tajam dalam pasaran yang berubah dengan pantas.

Di satu pihak, sistem ini menunjukkan skalabiliti cemerlang, dengan keupayaan meluaskan secara fleksibel untuk menangani perubahan jumlah data untuk memenuhi analisis data pelbagai saiz dan keperluan. Kelenturan ini membolehkan sistem menyesuaikan diri dengan pelbagai pasaran dan taburan data, dengan itu mengekalkan ketepatan ramalan tinggi dalam pelbagai persekitaran. Pada masa yang sama, model LSTM dapat memberikan pelabur alasan yang lebih boleh dipercayai dan meningkatkan keyakinan dalam pengambilan keputusan berbanding model “kotak hitam” tradisional.

Sistem ramalan harga Bitcoin berasaskan LSTM WiMi penting untuk industri mata wang kripto dan lain-lain. Pelabur dan pedagang boleh menggunakan ramalan harga tepat untuk membuat keputusan bermaklumat dan mengurangkan risiko berkaitan kevolatilan pasaran. Sistem WiMi membolehkan pengguna membuat keputusan strategik berdasarkan wawasan bimbing data. Algoritma LSTM menjadikan strategi perdagangan algoritma kompleks menjadi mudah. Pedagang boleh mengotomatkan keputusan membeli dan jual berdasarkan ramalan model, memanfaatkan peluang pasaran secara masa nyata. Ramalan harga tepat membantu meningkatkan kecekapan pasaran dengan mengurangkan ketidaksamaan maklumat. Semakin ramai orang menggunakan model ramalan maju, pasaran cenderung menjadi lebih rasional dan kurang cenderung kepada keghairahan atau jualan panik yang tidak rasional.

Pasaran mata wang kripto, terutamanya Bitcoin, menyediakan persekitaran dinamik dan mencabar untuk pedagang. Dengan menangani cabaran unik pasaran mata wang kripto dan memanfaatkan kuasa LSTM, WiMi bertujuan merevolusikan cara pedagang memanfaatkan peluang yang ditawarkan oleh kevolatilan harga Bitcoin. Semakin WiMi terus memecahkan sempadan dalam inovasi teknologi, hasilnya bahkan mempengaruhi analisis ramalan dan perdagangan algoritma.

Mengenai WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ: WIMI) adalah penyedia penyelesaian teknikal hologram awan komprehensif yang memberi tumpuan kepada bidang profesional termasuk perisian HUD hologram AR untuk automotif, teknologi LiDAR pulsa hologram 3D, peralatan medan cahaya hologram yang dipasang pada kepala, semikonduktor hologram, perisian awan hologram, navigasi kereta hologram dan lain-lain. Perkhidmatan dan teknologi AR hologramnya termasuk aplikasi automotif AR hologram, teknologi LiDAR pulsa 3D hologram, teknologi semikonduktor penglihatan hologram, pembangunan perisian hologram, teknologi pengiklanan AR hologram, teknologi hiburan AR hologram, pembayaran ARSDK, komunikasi interaktif hologram dan teknologi AR hologram lain.

Kenyataan Selamat
Kenyataan pers ini mengandungi “kenyataan prospektif” dalam makna Private Securities Litigation Reform Act 1995. Kenyataan prospektif ini boleh dikenal pasti melalui istilah seperti “akan”, “dijangka”, “mengharapkan”, “masa depan”, “berniat”, “merancang”, “percaya”, “menganggarkan” dan ungkapan serupa. Kenyataan yang bukan fakta sejarah, termasuk kenyataan mengenai kepercayaan dan jangkaan Syarikat, adalah kenyataan prospektif. Antara lain, gambaran perniagaan dan kutipan pengurusan dalam kenyataan akhbar ini dan rancangan operasi dan strategik Syarikat mengandungi kenyataan prospektif. Syarikat juga mungkin membuat kenyataan prospektif secara lisan atau bertulis dalam laporan berkala kepada Suruhanjaya Sekuriti dan Bursa Amerika Syarikat (“SEC”) dalam Borang 20-F dan 6-K, laporan tahunan kepada pemegang saham, kenyataan akhbar dan bahan bertulis lain, dan maklumat yang didedahkan secara lain.