微云全息（NASDAQ:HOLO）所研發其自有的全息數字人（Holo Digital Human）GPT， HDH-GPT技術，其基于人工智能深度學習技術打造的全息數字人GPT，是一種可通過全息數字顯示技術擁有的人工智能的聊天全息數字人。微云全息數字人是數字化外形的全息虛擬數字人物，存在于虛擬世界中，由計算機圖形學、圖形渲染、動作捕捉、深度學習、語音合成等計算機手段創造及使用，具有多重人類特征（如外貌、人類表演和交互能力等）的綜合產物。微云全息數字人GPT通過人工智能模型與用戶對話，自動理解用戶的問題，提供更精確、更有價值的信息。微云全息正在研發的全息數字人GPT技術可使虛擬世界中的人物對話更真實，更貼近人類，具備記憶能力，實現連續對話。

微云全息基于其在以往全息技術應用中積累的大量數據，構建其自有的專屬數據庫，應用于全息數字人GPT深度學習。微云全息擁有人工智能數據標注技術，通過數據標注生成適用于機器訓練的數據，來調優全息數字人GPT。

微云全息建立了結構化知識庫，基于知識庫內容間的關聯性，創建知識圖譜技術。基于經典的NLP（自然語言處理）對文字內容在語義上進行初步認知理解和自動抓取，通過知識圖譜對概念間的關系屬性進行聯結、轉換，進行知識融合與知識加工形成行業知識圖譜。微云全息創建的知識圖譜技術通過使用人工智能數據標注技術，不斷訓練全息數字人GPT模型，積累實現基礎詞庫儲備，并對垂直行業知識圖譜進行持續深化。

微云全息采用全息計算機視覺技術，視聽結合進行語義分析：通過計算機視覺技術，可以進行人臉識別、情緒識別，并可以進一步配合語音、語義技術對用戶語句進行深度分析。

微云全息（NASDAQ:HOLO）在全息技術領域深耕多年，擁有專業的全息虛擬技術，通過采用虛擬數字人形象打造全息數字人GPT聊天機器人，推進虛擬世界人工智能對話擬人化進展。微云全息數字人GPT聊天機器人技術將在航空航天、汽車、機械、家具等、服裝行業、電信、醫療等會有廣泛的應用，并且在直播、人物模擬、游戲互動、電影和電視制作、人體工程學等領域的可用性研究都將會取得突破。微云全息擁有GPT語音模型的全息虛擬數字人可為眾多行業領域賦能，并將逐漸向更多領域拓展。

微云全息（NASDAQ：HOLO）計劃將量子色動力應用于全息數據通信領域，利用它連接量子計算機等量子信息處理節點，構建QCD數據信息安全網絡，由此開發了全息量子色動力研究數據庫信息化管理系統并取得了軟件著作權。該系統利用光場二階或高階關聯出實物物體的圖像信息，轉換為三維、全息、超分辨或者非視域成像，利用量子糾纏光子將物體信息進行編碼生成全息圖，創建高分辨率、低噪聲的全息信息圖像進行信息傳輸。系統中包含量子安全直接通信 (OSDC)、量子數字簽名 (ODS)、量子密鑰分發(QKD)、量子隱形傳態(QT)等諸多協議與應用，同時結合量子數據存儲中繼和量子態轉換等技術，實現超光速傳輸通信0延遲，通信雙方可以通過分享糾纏或傳輸量子態來完成密鑰的完全加密，任何竊取行為都會因為干擾糾纏和量子態而被及時察覺。微云全息將量子色動力應用于全息數據通信領域，無需使用任何傳輸介質，不受距離的限制的進行"超空間"通信并保證信息的安全傳遞。與傳統數據加密相比，QCD加密是基于量子物理不可克隆原理產生高質量密鑰，密鑰的安全性更高。

微云全息利用QCD信息不可克隆的特性，當有竊取者試圖竊取量子通信信息時會對量子態造成不可逆轉的破壞。真正信息所有者的收發雙方只需要對比部分密鑰，就能斷定信息是否被竊取。因為在復制任何一個量子的狀態前，都需要先測量狀態，但是量子態非常脆弱，任何測量都會改變量子態本身，導致量子態坍縮，量子態發生不可逆轉的改變，因此量子態無法被輕易復制。量子加密的產生過程的同時也是密鑰的分配過程，真正的信息所有者的雙方將同時獲得密鑰且不需要第三者信使在中間傳輸。

微云全息的全息量子色動力研究數據庫信息化管理系統可以建立完全安全的全息加密傳輸通道去分配量子密鑰，因為光子有兩個偏振方向且互相垂直，所以真正的信息所有者的雙方都可以簡單地利用90度或45度的測量方式來測量量子形態。信息傳輸的雙方拿出一小部分密鑰來對照就可以查出是否中間存在竊取者，如果發現有25%的不同，那么就可以斷定信息被截獲了。同理，如果信息未被截獲，那么二者密鑰量子態的相同率是100%。如果發現竊取行為，系統可以立刻關閉通信，或重新分配密鑰，直到竊取行為不再存在為止。正是由于量子不可克隆的特性，該系統可以讓信息傳輸的接收方能夠及時察覺密鑰的改變，并停止密鑰通信，從而也就保證了QCD加密信息的絕對安全性。

未來隨著云計算、移動互聯網、大數據、物聯網等新技術、新應用和新模式的快速融合和發展，網絡信息的安全與否成為影響經濟安全、文化安全和社會安全的重要因素。微云全息（NASDAQ：HOLO）也將深入研究量子色動力，賦能信息傳輸安全，希望可以成為新一代信息系統中的開拓者。

關于.微云全息

微云全息公司(納斯達克股票代碼：HOLO）致力于全息技術的研發和應用。微云全息向全球客戶提供全息技術服務。微云全息還提供全息數字孿生技術服務，并擁有專有的全息數字孿生技術資源庫。其全息數字孿生技術資源庫利用全息數字孿生軟件、數字內容、空間數據驅動的數據科學、全息數字云算法和全息3D捕捉技術的組合，以3D全息形式捕捉形狀和物體。其全息技術服務包括基于全息技術的全息光檢測和測距(LiDAR)解決方案、全息LiDAR點云算法架構設計、技術全息成像解決方案、全息LiDAR傳感器芯片設計以及全息車輛智能視覺技術，為提供全息高級駕駛輔助系統(ADA)的客戶服務。

微云全息基于區塊鏈NFT技術通過區塊鏈技術分布式賬本和共識機制實現高度可靠和可追溯的數據管理。區塊鏈中的每個區塊都有兩個哈希值，"當前區塊哈希"和"以前的區塊哈希"。后一個區塊通過"前一個區塊哈希"鏈接到前一個區塊，最后形成一條鏈。對區塊信息的任何輕微修改都會導致區塊哈希發生變化。因此，如果有人試圖篡改其本地區塊鏈賬本中的區塊，該區塊將因哈希不匹配而被其他區塊鏈節點識別。并且，沒有一個區塊鏈節點可以操縱區塊鏈中的所有數據。區塊鏈可以通過在每個節點中保留完整數據的相同、不可更改和可追溯的副本來保證數據的安全性和可信度。

微云全息開發的模型使用區塊鏈NFT技術存儲圖紙設計信息，以保護設計師的版權利益，并結合IPFS來保證圖紙的可靠性。設計了循環劃分機制，以解決多人協作設計時圖紙信息同步的問題。采用語法制導翻譯（SDT，Syntax-Directed Translation）方法實現建筑工程三維全息繪圖更新，減少區塊鏈信息冗余。實現多人協同設計，能夠有效保證繪圖的可靠性，減少區塊鏈信息的冗余，從而實現對設計者的版權保護。

微云全息區塊鏈NFT技術框架下的數據存儲采用混合存儲模式。其中，區塊鏈存儲可以保證鏈上數據的安全性和可靠性。用區塊鏈存儲簡要摘要或設計信息，并將3D-BIM圖紙文件存儲在鏈下（因為區塊鏈不適合直接存儲3D-BIM圖紙等大文件，會產生更大的數據冗余），通過星際文件系統IPFS分布式文件存儲協議，分區、加密等操作，確保存儲文件的真實性和可信度。

微云全息基于區塊鏈NFT技術的3D-BIM多人協同設計方案，針對當前3D-BIM制圖多人協同設計的安全性、一致性、冗余性和版權問題，研究了基于區塊鏈NFT的3D-BIM制圖多人協同設計，主要解決了傳統3D-BIM制圖多人協同設計中存在的以下問題：

針對數據安全和缺乏信任的問題，微云全息采用區塊鏈NFT和IPFS的鏈上和鏈下協同存儲方法。通過共識機制實現3D-BIM圖紙設計師之間的相互信任和監督，以提高數據的可靠性。同時，通過區塊鏈NFT的防篡改功能可以確保數據的安全性。

針對信息融合和一致性的問題，微云全息采用循環劃分機制避免設計過程中信息同步的問題，保證設計人員之間3D-BIM圖紙的一致性。

針對3D-BIM圖紙信息冗余和版權問題，微云全息采用區塊鏈NFT的SDT方法實現3D-BIM圖紙的增量更新，利用區塊鏈信息記錄提供可靠的版權證明，維護設計者的版權利益。

微云全息開發設計了一種基于區塊鏈NFT（鏈上）和IPFS（鏈下）協同存儲的3D-BIM圖紙多人協同設計方案。該方案通過協同方式存儲加密的繪圖數據，既保證了數據的安全性、可靠性和完整性，又提高了區塊鏈的可擴展性。此外，方案型采用周期劃分機制，避免了3D-BIM圖紙設計過程中的信息同步問題。它采用SDT方法實現3D-BIM圖紙的增量更新的效率，減少信息冗余，并利用區塊鏈記錄設計師的增量設計信息，為設計師提供準確的版權依據。微云全息基于區塊鏈NFT技術開發3D-BIM多人協同設計方案，將為3D-BIM設計提供安全、高效的協同設計的模型。

微云全息一直在基于區塊鏈NFT技術和數字孿生數技術領域深入開發與沉淀，擁有大量的全息數據建模、模擬和仿生學技術。并且微云全息建立一個基于區塊鏈NFT技術的全息數字孿生資源庫，全息開發人員和設計師都依賴于它。微云全息基于區塊鏈NFT技術數字孿生資源庫集成了全息仿生學和模擬數字模型，以及全息空間定位、動態捕捉、全息圖像合成等各種全息圖像軟件技術，面向所有用戶開放。微云全息基于區塊鏈NFT技術為有獨特商業需求的企業客戶提供定制化的全息數字技術集成服務。

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微云全息基于其在以往全息技術應用中積累的大量數據，構建其自有的專屬數據庫，應用于全息數字人GPT深度學習。微云全息擁有人工智能數據標注技術，通過數據標注生成適用于機器訓練的數據，來調優全息數字人GPT。

微云全息建立了結構化知識庫，基于知識庫內容間的關聯性，創建知識圖譜技術。基于經典的NLP（自然語言處理）對文字內容在語義上進行初步認知理解和自動抓取，通過知識圖譜對概念間的關系屬性進行聯結、轉換，進行知識融合與知識加工形成行業知識圖譜。微云全息創建的知識圖譜技術通過使用人工智能數據標注技術，不斷訓練全息數字人GPT模型，積累實現基礎詞庫儲備，并對垂直行業知識圖譜進行持續深化。

微云全息采用全息計算機視覺技術，視聽結合進行語義分析：通過計算機視覺技術，可以進行人臉識別、情緒識別，并可以進一步配合語音、語義技術對用戶語句進行深度分析。

微云全息（NASDAQ:HOLO）在全息技術領域深耕多年，擁有專業的全息虛擬技術，通過采用虛擬數字人形象打造全息數字人GPT聊天機器人，推進虛擬世界人工智能對話擬人化進展。微云全息數字人GPT聊天機器人技術將在航空航天、汽車、機械、家具等、服裝行業、電信、醫療等會有廣泛的應用，并且在直播、人物模擬、游戲互動、電影和電視制作、人體工程學等領域的可用性研究都將會取得突破。微云全息擁有GPT語音模型的全息虛擬數字人可為眾多行業領域賦能，并將逐漸向更多領域拓展。

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微云全息（NASDAQ：HOLO）開發并推出了全息腦機接口數據采集軟件系統。該系統將腦機接口和全息3D圖像數據生成技術相結合，能夠實現兩種技術的優勢互補，3D全息數字軟件技術可以作為腦機接口系統的信息反饋工具，提供更真實豐富、更具激勵性的情境反饋，使用戶的沉浸式體驗更強。而腦機接口可以作為全息3D圖像數據生成技術的輸入設備，提供更為直接、快捷的輸入。

腦機接口數據采集系統的基本原理是把前端模擬放大器獲得的腦電數據或其他的生物電信號，通過模擬/數字轉換器(A/D 轉換器)，變換為數字信號，并通過與計算機的接口傳輸至計算機中，以便進行后續處理。該系統將腦機接口傳輸到計算機的數據和全息3D圖像數據生成技術相結合，把相應的數據信息進行處理后生成全息3D立體數據。

微云全息的全息腦機接口數據采集系統包括腦電放大全息數據生成部分與數字控制部分和智能算法部分。腦電放大電路主要是完成腦電信號的全息數據放大，以方便實現腦電信號采集系統后續的腦電信號全息數據處理。由于腦電信號是一種十分微弱、噪聲背景強的電信號，腦電放大電路是整個數據采集系統影響全息數據生成的重要組成部分。而數字控制部分由數字信號處理（DSP）、AD采樣、全息數字濾波等模塊組成，智能算法部分是腦電信號通過算法識別并且匹配全息數據完成全息數據生成。全息腦機接口的放大電路提取放大的腦電信號送至AD模數轉換，通過DSP控制腦電信號的AD采樣，再將AD采樣到的數字腦電信號通過DSP送至全息數字濾波處理，并對濾波處理后的腦電信號根據全息數據標簽庫的全息數據做智能算法識別和智能算法匹配，最后腦電信號通過各種復雜算法和并行通信實現腦電信號生成全息數據顯示與保存。

目前微云全息的全息腦機接口系統還在初級階段，主要應用目標為輔助醫療康復醫學，擴展及修復人的認知或運動感覺功能。隨著全息腦機接口技術的進一步發展和成熟，其在社交、娛樂、航空航天、機器人、多媒體等領域將會得到廣泛應用。

微云全息的全息腦機接口系統為大腦開拓了多種新的信息輸出渠道，拓展了大腦與外界交互的全息立體展示，有助于人們對大腦信息傳遞和控制模式的立體化深入理解，也為分析腦刺激和神經元相互作用提供了變革性的方法，這些將極大地豐富腦認知科學和神經信息學的內容，具有廣闊的應用前景，也必將引起人類認識、改變世界方式的變革和創新。

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微云全息根據計算機生成全息技術（CGH,Computer-Generated Holography）面臨的各種問題，關鍵是效率問題，研究和應用了CGH多個算法，并對其進行優化以提高效率和提高3D全息數字圖像的質量。微云全息在CGH計算中，通過對3D對象分解為多個基本單元，然后3D對象進行景深數據編輯合成疊加所有基本單元數據來獲得全息數字圖像。因此，CGH涉及巨大的計算量，實現實時的動態全息3D顯示是一個很大的挑戰。特別是在3D對象復雜且全息數字圖像尺寸大的情況。微云全息基于點陣的算法、基于多邊形的算法和基于分層的算法，3個方案來提高計算效率，將優化算法應用在CGH之中。

微云全息基于點陣算法的CGH，將3D全息對象由數百萬個點陣表示，對象的每一個像素由一個點表示，照射全息數字內容的球面波，全息數字內容的復振幅分布可以通過疊加所有目標點來獲得，通過提前計算所有可能的對象的點并將其存儲在計算機預先判斷中，可以大大減少計算的負擔。在微云全息基于點陣算法的CGH中，還可以通過在線和離線對算法進行優化，可在離線計算出來預3D全息數字點陣數據并存儲在表中，加快了全息圖的生成速度。此外，為減少3D全息數字內容對內存的量的占用，通過微云全息基于點陣算法，可以在一個3D全息對象沿軸向劃分為多個2D切片平面并且只有每個切片平面中心對象點為主，其他目標點的可以根據空間坐標中的相對位置關系，將同平面內的點陣移位計算出來，通過將所有目標點的偏移相加乘相應的振幅得到結果，以此來減少計算量，同時為了減少內存的占用量。通過微云全息CGH點陣算法不僅可以完整保留了全息數字圖像的完整相位與景深數據而且提高了整體的計算效率。

在微云全息基于點陣算法的CGH中，加快計算速度的另一種方法是減少每個對象點的計算區域。如在我們不需要百萬級點陣數據的高精度全息數字圖像內容時，或在同一圖層或幀的某些區域不需要更高精度的情況下，我們可以采取基于多邊形的全息數字內容算法，微云全息基于多邊形算法，顧名思義算法將3D全息對象，視作數千個多邊形而不是數百萬個點。這樣，計算單元的數量顯著減少。在微云全息基于多邊形算法的CGH中，將每個多邊形視為一個多邊形孔徑，通過添加所有多邊形孔徑的衍射圖得到CGH，此外，結合計算機圖形學的渲染算法，微云全息基于多邊形算法可以輕松地為3D場景添加紋理和陰影。基于多邊形的算法的核心問題，是傾斜平面和全息平面之間的衍射計算。在該算法中，3D全息對象被分成數千個傾斜的多邊形，這些多邊形并不平行于平面圖層。基于多邊形算法定義局部坐標系中具有振幅和相位函數的基礎多邊形，并首先計算其頻譜。然后利用矩陣，從基礎多邊形和傾斜多邊形的頂點向量計算三維變換矩陣中的核心參數。3D全息變換包含三維空間中的平移、旋轉和縮放變換，因此可以使用三維變換矩陣中的核心參數一步計算CGH，來節省多邊形描繪，不需要額外的擴散計算，也沒有深度限制。為了加快計算速度，采用基于多邊形的全解析算法，可以從基礎多邊形中明確表示出其解析譜。使用基礎多邊形和傾斜多邊形的，變換矩陣的解析譜計算出全息平面中任意多邊形的全局角譜。

微云全息基于點陣的算法和基于多邊形算法，都可以提供3D場景的精確幾何信息，但其計算量仍然很大。微云全息開發了基于層的算法以減少計算單元并加快計算速度。在基于層的算法中，將3D全息對象劃分為平行于全息平面的幾層，并且每層被視為一個獨立的計算單元。然后利用衍射計算每層的子全息圖，通過疊加所有子全息圖得到CGH。因為人眼的分辨率有限，基于層的算法比基于點陣的算法和基于多邊形算法，計算單元更小。微云全息基于層算法的CGH，也采用了角譜法，避免了近軸近似，計算了精確的衍射場，優化基于層的算法來加快計算速度。

微云全息基于點陣算法、基于多邊形算法和基于層的算法，應用于不同的客戶和場景的需要，可根據不同的需求應用在不同的3D全息數字內容或同一3D全息數字內容制作，旨在優化計算方法和提高計算的效率，可以實現快速生成全息數字內容，在現在各行業如直播、娛樂、電商、教育等行業都在讓內容走向3D全息化的今天有著非常積極的促進作用，各行業都需要3D全息內容或產品展示輕量化服務以加快終端的響應效率，因此微云全息開發的3D全息數字內容算法有效提高計算效率，有著非常重要的行業意義和應用價值。

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