หางโจว จีน10 มีนาคม 2566 /พีอาร์นิวส์ไว ร์ / — Nano Labs Ltd (Nasdaq:NA) (“เรา” คือ “บริษัท” หรือ ” Nano Labs “) บริษัทออกแบบวงจรรวมแบบ fabless ชั้นนำและผู้ให้บริการโซลูชันผลิตภัณฑ์ในประเทศจีนประกาศในวันนี้ว่าจะรายงานผลประกอบการทางการเงินที่ยังไม่ผ่านการตรวจสอบสำหรับไตรมาสที่สี่ของปี 2022 ก่อนที่ตลาดสหรัฐจะเปิดในวันอังคารที่ 14 มีนาคม 2023บริษัทจะจัดการประชุมทางโทรศัพท์เพื่อหารือเกี่ยวกับผลประกอบการทางการเงินในเวลา08.30 น
ตามเวลาตะวันออกของสหรัฐอเมริกา ( 20.30 น. ตาม เวลาปักกิ่ง) ในวันที่ 14 มีนาคม 2023
ปักกิ่ง10 มีนาคม 2566 /พีอาร์นิวส์ไวร์/ — WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI ) ( “WiMi” หรือ “บริษัท”) ผู้ให้บริการเทคโนโลยี Hologram Augmented Reality (“AR”) ชั้นนำระดับโลก ได้ประกาศการพัฒนา ของ ANN (โครงข่ายประสาทเทียม)
ตามการทำเหมืองข้อมูลและระบบอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพการทำคลัสเตอร์ ในการวิเคราะห์การจัดกลุ่ม ข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นคลาสตามกฎเฉพาะ ดังนั้นจึงมีความคล้ายคลึงกันน้อยกว่าระหว่างประเภทและอื่นๆ ภายในหมวดหมู่ ผลการวิเคราะห์ข้อมูลเผยให้เห็นความเชื่อมโยงที่แท้จริงและความแตกต่างระหว่างข้อมูล และเป็นพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มเติมและการค้นพบความรู้+
การทำเหมืองข้อมูลตาม ANN ของ WiMi และอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพการทำคลัสเตอร์มีวิธีการดังต่อไปนี้
(1) การแบ่งพาร์ติชัน: วิธีนี้จะค้นหาคลัสเตอร์ที่พิเศษร่วมกันแบบทรงกลม โดยจุดศูนย์กลางของคลัสเตอร์จะแสดงเป็นวิธีการหรือเซนทรอยด์ อัลกอริทึมนี้เหมาะสำหรับปัญหาการจัดกลุ่มที่มีจำนวนคลัสเตอร์คงที่และชุดข้อมูลขนาดเล็ก กลยุทธ์การค้นหาแบบสุ่มทำให้การจัดกลุ่มข้อมูลขนาดใหญ่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้ดี
อัลกอริธึมการจัดกลุ่มแบบแบ่งพาร์ติชันสามารถขนานกันได้อย่างง่ายดายและใช้งานอย่างมากบนแพลตฟอร์มการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา(2) ลำดับชั้น: วิธีการนี้ขึ้นอยู่กับการจัดกลุ่มการสลายตัวตามลำดับชั้น ซึ่งดำเนินการแยกย่อยตามลำดับชั้นตามความคล้ายคลึงกันระหว่างจุดข้อมูลเพื่อสร้างต้นไม้การจัดกลุ่มซ้อนกันที่มีโครงสร้างแบบลำดับชั้น การสลายตัวแบบลำดับชั้นจากล่างขึ้นบนสอดคล้องกับวิธีการรวมตัวกัน ในขณะที่การสลายตัวจากบนลงล่างสอดคล้องกับวิธีการแยก
(3) ตามความหนาแน่น: อัลกอริทึมนี้ค้นหาคลัสเตอร์ที่มีรูปร่างต่างกันโดยไม่บังคับให้รูปร่างของกลุ่มเปลี่ยนแปลง เหมาะสำหรับคลัสเตอร์ที่มีตัวเลขไม่สม่ำเสมอและรูปร่างสุ่ม และสามารถลดหรือขจัดสัญญาณรบกวนได้ โดยจะแบ่งพื้นที่ที่มีความหนาแน่นเพียงพอออกเป็นกลุ่มๆ และค้นหากลุ่มที่มีรูปร่างตามอำเภอใจในฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ที่มีเสียงดัง มันกำหนดคลัสเตอร์เป็นชุดของจุดที่กว้างขวางที่สุดที่มีความหนาแน่นเชื่อมต่อตามความหนาแน่นของจุดสุ่มตัวอย่าง
credit : ฝากถอนไม่มีขั้นต่ำ / สล็อตแตกง่าย
