WiMi Hologram Cloud Inc.研究的ELM分片区块链数据存储模型 - WiMi Hologram Cloud Inc.宣布正在研究基于ELM分片的区块链优化数据存储模型[1] - ELM是一种基于人工神经网络的机器学习算法，具有快速训练速度和强大的泛化能力[1] - ELM分片区块链数据存储模型将区块链网络分割成多个片段，每个片段只需存储和处理部分区块链数据，从而降低存储需求、降低成本、提高数据同步效率和性能[2] - 每个片段可以使用ELM作为本地存储和计算单元，提高数据存储和处理效率，减少对全节点的依赖[2] 分片技术的优势 - 分片技术通过将原始区块链数据分割成多个片段并存储在不同节点上，实现数据的分布式管理和并行处理，每个节点只需存储其负责的分片数据，降低节点的存储压力[4] - ELM分片技术还可以提供更高的数据隐私和安全性，即使一个节点遭受攻击或数据泄露，也不会影响整个系统的数据完整性[5] 解决方案的优势 - WiMi研究的ELM分片区块链数据存储模型可以解决传统区块链数据存储模型面临的存储容量和交易速度问题，降低存储成本，提高数据同步效率和性能，为数据管理和访问提供更高效的方式，进一步提升区块链系统的性能和可扩展性[6]

技术研究 - WiMi Hologram Cloud Inc.宣布正在研究联邦区块链技术，以构建去中心化的文件存储和共享系统[1] - 联邦区块链是一种特殊类型的区块链，由多个组织管理和维护，相比公共区块链具有更高的性能和隐私保护[2] - 通过联邦区块链技术，WiMi致力于构建一个可信赖和安全的文件存储和共享系统，提供用户更好的文件管理和共享体验[4]

文章核心观点 公司开发基于Polygon区块链的新加密货币支付系统模型，结合比特币区块链安全性与Polygon分布式账本网络效率，为用户提供快速、安全、低成本支付选择，推动加密货币在电商领域广泛应用，未来将引领电商支付发展 [1][6][7] 公司业务介绍 - 公司是全球领先全息增强现实技术提供商，提供全息云综合技术解决方案，服务和技术涵盖全息AR汽车应用、3D全息脉冲激光雷达技术等多个专业领域 [1][8] 支付系统模型特点 - 注重支付效率，保护用户隐私和独立性，通过安全电子钱包管理用户交易数据，采用先进加密技术保护个人信息和交易数据 [2] - 支持多种加密货币，结合Polygon多链结构，增加系统灵活性和用户选择自由 [5] Polygon区块链优势 - 高吞吐量：采用侧链和多链结构，提高交易处理速度，短时间内确认小额支付，提升用户体验 [2] - 低交易费用：与主流区块链网络相比，交易费用较低，降低企业和用户数字支付成本 [3] - 支付多样性：支持多种加密货币，为用户提供更多支付选择，满足不同用户需求 [3] 支付系统模型关键组件 - 智能合约：处理支付系统核心逻辑，负责管理用户余额、处理交易请求、验证支付信息和与电子钱包交互，设计兼顾安全、效率和灵活性 [4] - 电子钱包系统：存储用户加密货币资产、管理交易记录并与智能合约安全通信，采用先进加密技术保护用户私钥和交易信息 [4] 支付系统模型机制 - 采用快速交易确认机制，在Polygon上确认交易，提高支付系统实时性，可能采用其他手段优化交易确保有效性和安全性 [5] 支付系统模型影响 - 为电商领域带来变革，利用Polygon优势实现快速、安全、便捷的小额支付，强调用户隐私和独立性，促进加密货币在电商中的广泛应用 [6] - 形成全面高效系统，通过安全审计和测试，满足用户对支付的期望，为企业提供更具竞争力的支付选择 [6] 未来展望 - 公司基于Polygon的支付系统模型将继续引领电商支付发展，推动加密货币在全球的广泛使用 [7]

加密货币价格预测模型 - WiMi是一家领先的全球全息增强现实技术提供商，专注于开发适用于加密货币市场的高效预测模型[1] - WiMi采用多尺度分析方法，将不同的机器学习算法与相应的多尺度组件匹配，构建更全面的加密货币价格预测模型[1] - WiMi的混合LSTM-ELM模型结合了多尺度分析、人工智能和信号分解等先进方法，通过处理原始加密货币价格数据，将时间序列分解为不同频率组件，以更好地理解和捕捉价格波动[2]

公司技术解决方案 - WiMi开发了基于区块链的大规模私有网络交易数据安全模型，重点保护用户数据隐私，利用比特币和以太坊区块链技术确保数据传输安全[1] - 该模型结合数字证书、RSA公钥基础设施和区块链技术，通过数字证书保障通信通道安全，区块链技术增强数据完整性和节点保护[2] - 技术架构采用比特币的工作量证明(PoW)和以太坊的权益证明(PoS)机制验证交易并生成新区块，确保交易合法性与网络健壮性[3] 技术实现细节 - 模型利用比特币的不可篡改特性保证交易数据完整性，每个区块包含交易信息形成防篡改链，同时引入以太坊智能合约实现自动化交易流程[3] - 通过比特币和以太坊的加密技术实现节点间点对点加密链接，分布式账本机制确保所有节点数据一致且可追溯[4] - PoW与PoS机制的结合提高了网络抗攻击能力，使大规模私有网络更安全可靠[4] 应用与未来发展 - 该模型适用于跨行业场景，包括金融、医疗、制造和零售等领域的安全私有网络建设[5] - 公司计划持续优化模型，未来将整合量子安全等新兴技术和高级加密算法以提升网络安全性[5] - 区块链技术在该模型中发挥核心作用，深度融合比特币和以太坊的关键技术特性，提供高效、安全且可扩展的技术框架[6] 公司业务背景 - WiMi是专注于全息AR技术的综合解决方案提供商，业务涵盖汽车HUD软件、3D全息激光雷达、头戴式光场设备、半导体及软件开发等领域[7][8]

文章核心观点 - 公司宣布改进的HBFT区块链共识算法“MHConsensus算法”，旨在实现更高效数据管理和选举策略，应对分布式系统中的拜占庭故障，确保交易一致性和安全性 [1] 算法提出背景 - 拜占庭故障是分布式系统中不可忽视的问题，涉及节点行为异常，威胁系统稳定性 [2] - 分布式系统中因网络延迟、节点故障等因素，不同节点间数据可能不一致，影响系统正确性和可靠性 [2] 算法解决问题方式 - 引入多个备份节点解决一致性问题，每个节点有备份节点，数据更新需获多数备份节点确认，备份节点数量应大于系统中可能故障的节点数 [2] 算法优势 共识过程 - 通过多通道和分层结构实现高效共识过程，主节点通过BFT进行交易确认并打包成块，广播给从节点验证和存储，提高系统吞吐量 [3] 安全性 - BFT算法中各通道主节点处理共识过程，节点通过相互验证和签名保证交易合法性，部分节点出错时其他节点可通过多数达成共识，确保系统安全 [4] 可扩展性 - 通过分层结构将节点分为主从节点实现系统可扩展性，主节点处理共识过程，从节点验证和存储交易数据，增加从节点可提高系统处理能力 [4] 算法作用 - 确保分布式系统中多节点间交易的一致性和安全性，保护交易中敏感信息不被篡改或泄露 [5] 公司简介 - 公司是全息云综合技术解决方案提供商，专注全息AR汽车HUD软件、3D全息脉冲LiDAR等专业领域 [5] - 公司服务和全息AR技术包括全息AR汽车应用、3D全息脉冲LiDAR技术等多种技术 [6]

技术介绍 - WiMi公司开发了基于K-Means算法的技术，用于提高比特币交易平台的安全性和用户信任[1] - K-Means算法是一种无监督学习聚类算法，有效地通过用户特征的相似性将异常用户分组[2] - WiMi公司的K-Means算法不需要预先标记的数据，能够更好地处理大规模数据，提高识别欺诈用户的效率[3] - 通过数据收集、特征选择、数据预处理、K-Means算法、异常用户识别、模型评估和调整等步骤，WiMi公司的技术能够准确识别欺诈用户并及时响应[4]

区块链共识算法优化 - WiMi Hologram Cloud Inc.宣布优化和改进了区块链的跨链共识算法，引入了加权PBFT算法，旨在提高吞吐量、降低延迟和增强容错性能[1] - 加权PBFT算法是一种有效的共识算法，通过引入节点权重，使得共识过程更加高效[4] - 通过加权PBFT共识机制，WiMi构建了区块链共识环境，并设计了基于节点分布的跨链共识优化算法，进一步降低了吞吐量和延迟，优化了共识效果[5] - WiMi提出的基于加权PBFT的区块链跨链共识算法具体步骤包括初始化节点操作、主节点接收请求并执行优化一致性协议、确认阶段判断一致性节点状态、主节点基于节点整合进行节点升级等，以确保高概率为诚实节点的共识节点[6]

公司股价表现 - WiMi Hologram Cloud股票在周四早盘上涨21.9% 但年初至今仅上涨13.4% [2] - 公司股票交易量出现惊人增长 当日换手量超过2300万股 远高于其日均约60.8万股的交易量 [2] - 截至发稿时公司流通股数量约为1.07亿股 [2] 股价上涨驱动因素 - 公司股价上涨主要受MicroCloud Hologram股票投机性上涨带动 HOLO股票在周三涨幅超过1000% [1] - 两家公司具有相似特征 均总部位于中国且专注于全息服务领域 [1] - WiMi Hologram Cloud主要将全息技术服务用于增强现实广告及类似产品 MicroCloud Hologram主要专注于用于自动驾驶汽车的激光雷达系统 [1]

WiMi Hologram Cloud Inc. - WiMi Hologram Cloud Inc.（NASDAQ:WIMI）是一家领先的全球全息增强现实（AR）技术提供商[1] 多视图表示学习算法 - 多视图表示学习算法可以有效解决数据流聚类问题[1] - 多视图表示学习算法可以提供更全面的数据描述[3] - 多视图表示学习算法可以合成多视图信息，增强数据表示，改善聚类性能[4] - 多视图表示学习算法可以适应不同类型的数据[4] - 多视图表示学习算法可以通过学习多视图表示并将其与传统聚类算法结合来有效处理数据流聚类问题[7] - 多视图表示学习算法将在更多领域得到应用，并且随着算法的不断优化和改进，其准确性将进一步提高[8]