微美全息覆盖从全息计算机视觉AI合成、全息视觉呈现、全息互动软件开发、全息AR线上及线下广告投放、全息ARSDK支付、5G全息通讯软件开发、全息人脸识别开发、全息AI换脸开发等全息AR技术的多个环节，是一家全息云综合技术方案提供商...2018年全年，微美全息云拥有大约4654个AR全息
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量子计算作为信息技术领域的颠覆性力量，其在量子图像处理和图像压缩领域也显示出巨大的技术潜力。随着数字图像处理技术的不断演进，传统图像处理算法，本质上依赖于并行计算，然，随着图像数量和分辨率的快速增长，这些经典算法在计算资源和时间消耗上存在局限性。量子图像压缩技术的深入研究也将促进量子算法和量子信息处理理论的进一步发展，为量子信息技术的广泛应用奠定坚实基础，推动数字图像处理技术迈向新的高度，实现更高效、更智能的图像处理和压缩。
近日，山东印发《数字强省建设 2025 年工作要点》（简称“《工作要点》”），共 8 大方面 27 项措施，着力打造数字强省、智慧山东，加快培育新质生产力，赋能全省绿色低碳高质量发展。积极培育数字经济发展动能山东省聚焦数据要素市场化配置改革，在加力培育数字经济发展新动能方面，《工作要点》提出，完善数字经济支撑体系方面，加力培育数字经济发展新动能。此�
字节跳动发布豆包1.5深度思考模型，升级文生图能力。该模型在专业领域和通用任务中表现突出，采用MoE架构，总参数量200B，激活参数20B，推理成本优势显著。同时，其图像生成模型Seedream 3.0性能追平GPT-4o等顶尖模型。全球AI产业加速发展，开源模型降低技术门槛，推动商业化落地。微美全息等企业构建开放AI生态，DeepSeek等公司通过开源策略促进技术普惠。行业迎来"开源AI+"新阶段，企业需把握机遇应对挑战。
DeepSeek 作为当前最受关注的大模型之一，凭借其技术创新正在加速 AI 普惠化进程。根据机构新报告显示，DeepSeek已经成为全球增长最快的AI工具，其每月新增网站访问量已经超过OpenAI的ChatGPT。DeepSeek市场份额全球第三目前，DeepSeek市场份额6.58%，仅次于ChatGPT和Canva。DeepSeek是继ChatGPT之后的又一现象级AI产品，它的市场份额从2.34%快速增长至6.58%，展现出强劲的增长态势。全球著名�
文章探讨了AI大模型在物流行业的应用现状与挑战。以DeepSeek为代表的AI技术正通过重构业务流程、优化资源配置、提升决策效率等方式，成为推动行业降本增效的核心引擎。但成功应用AI大模型需要企业具备数字化基础、业务流程标准化和数据治理能力，而非简单技术堆砌。G7+易流梳理出五大核心应用场景：工作效能辅助、经营数据分析、安全审查、智能客服和知识管理。这些
戴上电极帽，坐上花西子全息AI感官设备，不一会，你的喜好尽在AI掌握中。这一幕发生在今年消博会花西子展位现场，为因人工智能而大火的浙江馆再添热度，也向世界展示了中国美妆的“科技范儿”。此次花西子带来消博会现场的，是国内美妆行业首个“多维全息AI感官行为研究系统”。该系统由花西子科创团队与上海交通大学联合研发，通过对受试者脑电波、眼动、微表�
日前，中国科学技术大学在国际上首次实现上万公里星地量子通信，为实用化卫星量子通信组网铺平了道路。这意味着，量子技术将重塑通信及相关产业，不再只是停留在脑海中的未来图景，全新的技术应用、产业模式将走进现实。业界认为，此次重大突破给未来发射多颗微纳卫星构建“量子星座”奠定了坚实基础，不仅为大规模实用化量子通信网络的建设提供了关键技术支�
数云X AI=？构建全渠道消费者数字化运营“智能”引擎。当Deepseek大模型掀起新一轮AI讨论热潮，行业对AI应用的关注被推向了新高度。这次的不同在于，大家对AI的讨论不再只是停留在技术解构层面，而是具体到实际业务场景讲起了落地应用。Gartner预测，到 2026 年30%的企业将依赖AI智能体实现自动化决策闭环，能否将行业知识深度融入企业级AI应用中，将成为企业构建差异化竞�
随着企业数字化转型加速和AI技术发展，网络安全威胁日益严峻。91%的企业遭遇过黑客入侵、勒索软件等安全事件，2024年勒索攻击同比增长13%。传统安全运维面临三大挑战：威胁识别滞后（平均287天）、专业团队组建成本高昂（预计2027年人才缺口达327万）、7×24小时响应机制缺失（80%攻击发生在非工作时间）。海域云MSS安全托管服务通过"平台+专家+流程"模式，提供资产全生命周期管理，实现漏洞闭环处置（高危漏洞48小时修复率超95%）、实时威胁狩猎（秒级响应）和可视化运营。其核心价值在于：省心（1-2周快速部署）、省钱（较自建团队节省40%成本）、省力（7×24小时专家值守）。该服务已应用于金融交易监控、医疗数据保护等场景，助力企业从"被动防御"升级为"智能防护"。
微云全息(NASDAQ:HOLO)提出基于深度图像先验的消色散宽频超表面全息成像方法(DISH-HSI)，解决传统全息成像中色散效应导致的图像模糊问题。该方法通过深度传感器获取场景深度信息，建立消色散宽频超表面模型，优化深度图像先验来校正不同波长光的折射偏移，实现高清晰度全息图像重建。相比传统方法，该技术能显著提升成像质量，在虚拟现实、增强现实等领域具有广泛应用前景。
