പ്രമുഖ ആഗോള ഹോളോഗ്രാം ഓഗ്മെന്റഡ് റിയാലിറ്റി (“എആർ”) സാങ്കേതിക ദാതാവായ വൈമി ഹോളോഗ്രാം ക്ലൗഡ് ഇൻകോർപ്പറേറ്റഡ് (“വൈമി” അല്ലെങ്കിൽ “കമ്പനി”) ഹോളോഗ്രാം പുനർനിർമ്മാണ മേഖലയിൽ ഒരു പ്രധാന സാങ്കേതിക മുന്നേറ്റം കൊണ്ടുവന്ന ഹോളോഗ്രാഫിക് പുനർനിർമ്മാണ ശൃംഖല (എച്ച്ആർനെറ്റ്) വികസിപ്പിച്ചതായി പ്രഖ്യാപിച്ചു. ശാസ്ത്രീയ ഗവേഷണം, മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ്, വ്യാവസായിക പരിശോധന, മറ്റ് മേഖലകൾ എന്നിവയിൽ ഹോളോഗ്രഫി എല്ലായ്പ്പോഴും ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിച്ചിട്ടുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, പരമ്പരാഗത ഹോളോഗ്രാം പുനർനിർമ്മാണ രീതികൾ ഒരു മുൻകൂർ പരിജ്ഞാനം, മാനുവൽ പ്രവർത്തനം, സങ്കീർണ്ണമായ പോസ്റ്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള നിരവധി വെല്ലുവിളികൾ നേരിടുന്നു. ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന്, ആഴത്തിലുള്ള പഠനവും ഹോളോഗ്രാഫിക് ഇമേജ് പ്രോസസിംഗും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വൈമിയുടെ നൂതന സാങ്കേതികവിദ്യയായ എച്ച്ആർനെറ്റിന് മുൻകൂർ അറിവിന്റെയും സങ്കീർണ്ണമായ പോസ്റ്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടങ്ങളുടെയും ആവശ്യമില്ലാതെ എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ഹോളോഗ്രാം പുനർനിർമ്മാണ കഴിവുകൾ ഉണ്ട്. പരമ്പരാഗത ഹോളോഗ്രാഫിക് പുനർനിർമ്മാണ രീതികളുടെ പരിമിതികളെ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ മറികടക്കുന്നു, ശബ്ദരഹിത ഇമേജ് പുനർനിർമ്മാണം, ഫെയ്സ് ഇമേജിംഗ് എന്നിവ സാക്ഷാത്കരിക്കുന്നു, ഇത് ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, മറ്റ് അനുബന്ധ മേഖലകൾ എന്നിവയ്ക്ക് വലിയ സാധ്യത നൽകുന്നു.

വ്യാപ്തിയും ഘട്ടവും ഉൾപ്പെടെ ഒരു വസ്തുവിന്റെ സമ്പൂർണ്ണ വേവ്ഫ്രണ്ട് വിവരങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു സാങ്കേതികതയാണ് ഹോളോഗ്രാഫി. പരമ്പരാഗത ഹോളോഗ്രാഫിക് പുനർനിർമ്മാണ രീതികൾക്ക് സാധാരണയായി ഒബ്ജക്റ്റ് ദൂരം, സംഭവത്തിന്റെ ആംഗിൾ, തരംഗദൈർഘ്യം എന്നിവ പോലുള്ള മുൻകൂർ അറിവ് ആവശ്യമാണ്, കൂടാതെ അനാവശ്യ ഇമേജ് വിവരങ്ങൾ നീക്കംചെയ്യാൻ അധിക ഫിൽട്ടറിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്. കൂടാതെ, മൾട്ടി-സെക്ഷൻ ഒബ്ജക്റ്റുകളുടെ ഘട്ട ഇമേജിംഗ്, പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവ പരമ്പരാഗത രീതികളിൽ ഉയർന്ന ഡിമാൻഡുകൾ നൽകുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിനൊപ്പം എൻഡ്-ടു-എൻഡ് പഠന തന്ത്രം ഉപയോഗിച്ച് വൈമിയുടെ എച്ച്ആർനെറ്റ് ഈ വെല്ലുവിളികളെ മറികടക്കുന്നു, ഹോളോഗ്രാഫിക് പുനർനിർമ്മാണത്തിന് ഒരു നൂതന പരിഹാരം കൊണ്ടുവരുന്നു.

പരമ്പരാഗത രീതികൾ നേരിടുന്ന ചില വെല്ലുവിളികളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിന് വൈമിയുടെ എച്ച്ആർനെറ്റ് ആഴത്തിലുള്ള പഠന സമീപനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ചില പ്രധാന വശങ്ങൾ ചുവടെ വിവരിച്ചിരിക്കുന്നു:

എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ലേണിംഗ്: യഥാർത്ഥ ഹോളോഗ്രാമുകളിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് പഠിക്കാനും പുനർനിർമ്മിക്കാനും എച്ച്ആർനെറ്റ് ഒരു എൻഡ്-ടു-എൻഡ് പഠന തന്ത്രം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇതിനർത്ഥം യഥാർത്ഥ ഹോളോഗ്രാം മുൻകൂട്ടിയുള്ള അറിവോ അധിക പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗ് ഘട്ടങ്ങളോ ഇല്ലാതെ നെറ്റ് വർക്കിലേക്കുള്ള ഇൻപുട്ടായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നാണ്.

ആഴത്തിലുള്ള അവശിഷ്ട ശൃംഖലകൾ: നെറ്റ് വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ ആഴത്തിലുള്ള അവശിഷ്ട പഠനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. പരിശീലന പ്രക്രിയ ലളിതമാക്കുന്നതിനും കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് വേഗത്തിലാക്കുന്നതിനും നെറ്റ്വർക്ക് ലെയറുകൾക്കിടയിൽ ഐഡന്റിറ്റി മാപ്പിംഗ് ചേർക്കുക എന്നാണ് ഇതിനർത്ഥം. ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളിൽ അപ്രത്യക്ഷമാകുന്ന / പൊട്ടിത്തെറിക്കുന്ന ഗ്രേഡിയന്റുകളുടെ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ഈ സമീപനം സഹായിക്കുന്നു.

ശബ്ദരഹിത പുനർനിർമ്മാണം: എച്ച്ആർനെറ്റിന് ശബ്ദരഹിത പുനർനിർമ്മാണ ഫലങ്ങൾ പുറപ്പെടുവിക്കാൻ കഴിയും, അതായത് പരമ്പരാഗത രീതികളിൽ ശബ്ദവും വക്രതയും മൂലമുണ്ടാകുന്ന പ്രശ്നങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കാൻ ഇതിന് കഴിയും. ഈ ശബ്ദരഹിത പുനർനിർമ്മാണം പുനർനിർമ്മിച്ച ചിത്രങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരവും കൃത്യതയും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്നു.

ഘട്ട ഇമേജിംഗ് പ്രോസസ്സിംഗ്: വ്യാപ്തിയുള്ള വസ്തുക്കളുടെ പുനർനിർമ്മാണം മാത്രമല്ല, ഘട്ട ഇമേജിംഗ് കൈകാര്യം ചെയ്യാനും എച്ച്ആർനെറ്റിന് കഴിയും. പരമ്പരാഗത ഘട്ട ഇമേജിംഗിന് ഘട്ട വ്യതിയാനത്തിനുള്ള നഷ്ടപരിഹാരവും യഥാർത്ഥ ഒബ്ജക്റ്റ് കനം വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനുള്ള അധിക ഘട്ടങ്ങളും ആവശ്യമാണ്. ഘട്ട ഇമേജിംഗിന്റെ പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ പഠിച്ചുകൊണ്ട് ഹോളോഗ്രാമുകളിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് ഘട്ട വിവരങ്ങൾ പുനർനിർമ്മിക്കാൻ എച്ച്ആർനെറ്റിന് കഴിയും.

മൾട്ടി-ക്രോസ്-സെക്ഷൻ ഒബ്ജക്റ്റ് പ്രോസസ്സിംഗ്: മൾട്ടി-ക്രോസ്-സെക്ഷൻ ഒബ്ജക്റ്റുകളുടെ പുനർനിർമ്മാണം കൈകാര്യം ചെയ്യാനും ആപ്ലിക്കേഷന്റെ സ്വാതന്ത്ര്യത്തിന്റെ അളവ് വർദ്ധിപ്പിക്കാനും എച്ച്ആർനെറ്റിന് കഴിയും. ഇതിനർത്ഥം മുഴുവൻ ഫോക്കസ് ഇമേജുകളും ഡെപ്ത് മാപ്പുകളും സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇതിന് കഴിവുണ്ട്, പല ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും മൾട്ടി-ഡയമെൻഷണൽ ഡാറ്റയുടെ ആവശ്യകത നിറവേറ്റുന്നു.

ഘട്ട ഇമേജിംഗ്, മൾട്ടി-സെക്ഷൻ ഒബ്ജക്റ്റുകളുടെ ആവശ്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഹോളോഗ്രാഫിക് പുനർനിർമ്മാണത്തിന്റെ ആന്തരിക പ്രാതിനിധ്യം പഠിക്കുന്നതിലൂടെ ശബ്ദരഹിത ഇമേജ് പുനർനിർമ്മാണം നേടുന്നതിന് വൈമിയുടെ എച്ച്ആർനെറ്റ് ആഴത്തിലുള്ള പഠനവും എൻഡ്-ടു-എൻഡ് പഠന സമീപനവും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ ഡാറ്റ അധിഷ്ഠിത സമീപനം ഒരു മുൻകൂർ അറിവിനെയും അധിക പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടങ്ങളെയും ആശ്രയിക്കുന്നത് ഇല്ലാതാക്കുകയും ഡിജിറ്റൽ ഹോളോഗ്രാഫിക് പുനർനിർമ്മാണത്തിന് പുതിയതും ഫലപ്രദവുമായ ചട്ടക്കൂട് നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.

മുൻകൂട്ടിയുള്ള അറിവോ വിരസമായ പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടങ്ങളോ ആവശ്യമില്ലാതെ ഹോളോഗ്രാമുകൾ പുനർനിർമ്മിക്കാൻ ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ ശക്തി ഉപയോഗിക്കുക എന്നതാണ് വൈമിയുടെ എച്ച്ആർനെറ്റിന്റെ കാതൽ. ഇതിനർത്ഥം യഥാർത്ഥ ഹോളോഗ്രാം നെറ്റ് വർക്കിലേക്കുള്ള ഇൻപുട്ടായി വർത്തിക്കുന്നു, ഇത് ഹോളോഗ്രാഫിക് പുനർനിർമ്മാണത്തിൽ ആവശ്യമായ പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ യാന്ത്രികമായി പഠിക്കുകയും യഥാർത്ഥ ഹോളോഗ്രാമും ബാക്ക്പ്രൊപ്പഗേഷനും തമ്മിൽ പിക്സൽ ലെവൽ കണക്ഷനുകൾ സ്ഥാപിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ ഡാറ്റ അധിഷ്ഠിത സമീപനം ഒരു മുൻകൂർ അറിവിനെയും അധിക പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടങ്ങളെയും ആശ്രയിക്കുന്നത് ഇല്ലാതാക്കുകയും പുനർനിർമ്മാണ പ്രക്രിയയെ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും കൃത്യവുമാക്കുന്നു.

എച്ച്ആർനെറ്റിൽ, നെറ്റ് വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിന് വൈമിയുടെ ഗവേഷണ സംഘം ആഴത്തിലുള്ള അവശിഷ്ട പഠന സമീപനം ഉപയോഗിച്ചു. ഈ സമീപനം നെറ്റ് വർക്ക് പാളികൾക്കിടയിൽ ഐഡന്റിറ്റി മാപ്പിംഗ് ചേർക്കുന്നു, പരിശീലന പ്രക്രിയ ലളിതമാക്കുകയും കണക്കുകൂട്ടൽ വേഗത്തിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മിതമായ ആഴത്തിലുള്ള ഈ നെറ്റ് വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറിന് അമിതമായ കംപ്യൂട്ടേഷണൽ ലോഡ് ഒഴിവാക്കിക്കൊണ്ട് മതിയായ ഫിറ്റിംഗ് കഴിവ് ഉണ്ടായിരിക്കാൻ കഴിയും, പ്രകടനവും പരിശീലന ഭാരവും തമ്മിൽ അതിലോലമായ സന്തുലിതാവസ്ഥ കൈവരിക്കുന്നു. ശബ്ദരഹിത പുനർനിർമ്മാണ ഫലങ്ങൾ പുറപ്പെടുവിക്കാൻ എച്ച്ആർനെറ്റിന് കഴിയും, ഇത് പുനർനിർമ്മിച്ച ചിത്രങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരവും കൃത്യതയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. പല ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും ഇത് പ്രധാനമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ്, വ്യാവസായിക പരിശോധന, ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ചിത്രങ്ങൾ ആവശ്യമുള്ള ശാസ്ത്രീയ ഗവേഷണം തുടങ്ങിയ മേഖലകൾക്ക്. പരമ്പരാഗത രീതികളിൽ പുനർനിർമ്മിച്ച ഇമേജ് ഗുണനിലവാരം കുറയുന്നതിനുള്ള പ്രധാന കാരണങ്ങളിൽ ഒന്നാണ് ശബ്ദവും വക്രതയും, അതേസമയം എച്ച്ആർനെറ്റിന് ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കാനും ആഴത്തിലുള്ള പഠന സമീപനത്തിലൂടെ ശബ്ദരഹിത പുനർനിർമ്മാണ ഫലങ്ങൾ നൽകാനും കഴിയും.

വ്യാപ്തിയുള്ള വസ്തുക്കളുടെ പുനർനിർമ്മാണം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനു പുറമേ, ഘട്ട ഇമേജിംഗ്, മൾട്ടി-സെക്ഷൻ ഒബ്ജക്റ്റുകൾ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ് വൈമിയുടെ എച്ച്ആർനെറ്റിന് ഉണ്ട്, അങ്ങനെ ആപ്ലിക്കേഷന്റെ സ്വാതന്ത്ര്യം കൂടുതൽ വിപുലീകരിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത ഘട്ട ഇമേജിംഗ് രീതികൾക്ക് ഘട്ട വ്യതിയാനത്തിനും വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഘട്ടത്തിനും നഷ്ടപരിഹാരം ആവശ്യമാണെങ്കിലും, ഘട്ട ഇമേജിംഗിന്റെ പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ പഠിക്കുന്നതിലൂടെ ഹോളോഗ്രാമുകളിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് ഘട്ട വിവരങ്ങൾ പുനർനിർമ്മിക്കാൻ എച്ച്ആർനെറ്റിന് കഴിയും. ഘട്ട ഇമേജിംഗിന് ഇത് കൂടുതൽ ലളിതവും കാര്യക്ഷമവുമായ പരിഹാരം നൽകുന്നു.

മൾട്ടി-സെക്ഷൻ ഒബ്ജക്റ്റ് പ്രോസസ്സിംഗിനായി, പല ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും മൾട്ടി-ഡയമെൻഷണൽ ഡാറ്റയുടെ ആവശ്യം നിറവേറ്റുന്നതിനായി ഫുൾ ഫോക്കസ് ഇമേജുകളും ഡെപ്ത് മാപ്പുകളും സൃഷ്ടിക്കാൻ വൈമിയുടെ എച്ച്ആർനെറ്റിന് കഴിയും. മെഡിക്കൽ മേഖലയിലെ 3 ഡി ഇമേജ് പുനർനിർമ്മാണം, ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഡ്രൈവിംഗിലെ ആഴത്തിലുള്ള ധാരണ, വ്യാവസായിക പരിശോധനയിലെ ഉപരിതല ടോപ്പോഗ്രാഫി വിശകലനം മുതലായവയ്ക്ക് ഇത് പ്രധാനമാണ്. മൾട്ടി-സെക്ഷൻ ഒബ്ജക്റ്റുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനുള്ള എച്ച്ആർനെറ്റിന്റെ കഴിവ് ഈ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് കൂടുതൽ വഴക്കവും കൃത്യതയും നൽകുന്നു.

കൂടാതെ, എച്ച്ആർനെറ്റിന്റെ വികസനത്തിലൂടെ മറ്റ് മേഖലകളുമായി ഹോളോഗ്രാഫിക് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ സംയോജനം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കാനും വൈമി പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗ് മേഖലയിൽ, ആഴത്തിലുള്ള ധാരണയ്ക്കും പരിസ്ഥിതി ധാരണയ്ക്കും ഡ്രൈവിംഗ് സുരക്ഷയും ബുദ്ധിയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും എച്ച്ആർനെറ്റിന് കൂടുതൽ കൃത്യമായ ഡാറ്റ നൽകാൻ കഴിയും. എആർ, വിആർ മേഖലയിൽ, ഉപയോക്തൃ അനുഭവവും ഇന്ററാക്റ്റിവിറ്റിയും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് കൂടുതൽ യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ളതും ജീവനു തുല്യമായതുമായ ഇമേജ് പുനർനിർമ്മാണം നൽകാൻ എച്ച്ആർനെറ്റിന് കഴിയും.

വൈഎംഐ അതിന്റെ പ്രകടനവും പ്രവർത്തനവും കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് എച്ച്ആർനെറ്റിലെ ഗവേഷണവും വികസനവും തുടരും. കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ രംഗങ്ങളും ഒബ്ജക്റ്റുകളും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ എച്ച്ആർനെറ്റിനെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിന് നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറും പരിശീലന അൽഗോരിതങ്ങളും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത് അവർ തുടരും. അതേസമയം, ഹോളോഗ്രാം പുനർനിർമ്മാണത്തിന്റെ കഴിവുകളും പ്രയോഗങ്ങളും കൂടുതൽ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ബിഗ് ഡാറ്റ അനാലിസിസ് തുടങ്ങിയ മറ്റ് അത്യാധുനിക സാങ്കേതികവിദ്യകളുമായുള്ള സംയോജനവും അവർ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും.

അത്യാധുനിക സാങ്കേതികവിദ്യയെന്ന നിലയിൽ, ഹോളോഗ്രാഫി ചിത്രങ്ങളെയും കാഴ്ചയെയും കുറിച്ചുള്ള നമ്മുടെ കാഴ്ചപ്പാടിനെ മാറ്റുന്നു. ഹോളോഗ്രാഫിക് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ വികസനത്തിന് വൈമി പ്രതിജ്ഞാബദ്ധമാണ്, കൂടാതെ എച്ച്ആർനെറ്റ് പോലുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠന സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ തുടർച്ചയായ വികസനവും പ്രയോഗവും ഉപയോഗിച്ച്, ഹോളോഗ്രാഫിക് സാങ്കേതികവിദ്യ വിവിധ മേഖലകളിൽ കൂടുതൽ സാധ്യതകളും സ്വാധീനവും കാണിക്കും. ഹോളോഗ്രാമുകളുടെ ശബ്ദരഹിത പുനർനിർമ്മാണവും ഘട്ട ഇമേജിംഗ് കഴിവുകളും വൈദ്യശാസ്ത്രം, വ്യവസായം, ശാസ്ത്രം, മറ്റ് മേഖലകൾ എന്നിവയിലേക്ക് കൂടുതൽ കൃത്യവും ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതുമായ ഡാറ്റയും വിവരങ്ങളും കൊണ്ടുവരും. ഇത് വിവിധ വ്യവസായങ്ങളില് നൂതനാശയങ്ങളും വികസനവും പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും സാങ്കേതിക പുരോഗതിയും സാമൂഹിക പുരോഗതിയും മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുകയും സമൂഹത്തിന് കൂടുതല് മൂല്യവും അവസരങ്ങളും നല് കുകയും ചെയ്യും.

WIMI Hologram Cloud കുറിച്ച്

ഹോളോഗ്രാഫിക് എആർ ഓട്ടോമോട്ടീവ് എച്ച്യുഡി സോഫ്റ്റ്വെയർ, 3 ഡി ഹോളോഗ്രാഫിക് പൾസ് ലിഡാർ, ഹെഡ് മൗണ്ടഡ് ലൈറ്റ് ഫീൽഡ് ഹോളോഗ്രാഫിക് ഉപകരണങ്ങൾ, ഹോളോഗ്രാഫിക് അർദ്ധചാലകം, ഹോളോഗ്രാഫിക് ക്ലൗഡ് സോഫ്റ്റ്വെയർ, ഹോളോഗ്രാഫിക് കാർ നാവിഗേഷൻ എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള പ്രൊഫഷണൽ മേഖലകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന ഒരു ഹോളോഗ്രാഫിക് ക്ലൗഡ് സമഗ്ര സാങ്കേതിക പരിഹാര ദാതാവാണ് വിമി ഹോളോഗ്രാം ക്ലൗഡ്, ഇൻകോർപ്പറേറ്റ് (NASDAQ: WIMI). ഹോളോഗ്രാഫിക് എആർ ഓട്ടോമോട്ടീവ് ആപ്ലിക്കേഷൻ, 3 ഡി ഹോളോഗ്രാഫിക് പൾസ് ലിഡാർ ടെക്നോളജി, ഹോളോഗ്രാഫിക് വിഷൻ അർദ്ധചാലക സാങ്കേതികവിദ്യ, ഹോളോഗ്രാഫിക് സോഫ്റ്റ്വെയർ വികസനം, ഹോളോഗ്രാഫിക് എആർ അഡ്വർടൈസിംഗ് ടെക്നോളജി, ഹോളോഗ്രാഫിക് എആർ എന്റർടൈൻമെന്റ് ടെക്നോളജി, ഹോളോഗ്രാഫിക് എആർഎസ്ഡികെ പേയ്മെന്റ്, ഇന്ററാക്ടീവ് ഹോളോഗ്രാഫിക് കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ, മറ്റ് ഹോളോഗ്രാഫിക് എആർ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ എന്നിവ ഇതിന്റെ സേവനങ്ങളിലും ഹോളോഗ്രാഫിക് എആർ സാങ്കേതികവിദ്യകളിലും ഉൾപ്പെടുന്നു.