内容分片方法主要针对区块链的存储过程进行优化。在车联网系统中，不同车辆和基础设施产生的数据具有不同的特点和重要 性。微云全息根据数据的特性和重要性，将区块链上的数据划分为不同的片段，并将这些片段分散存储在多个节点上。通过这 种方式，可以有效降低单个节点的存储压力，提高系统的可扩展性和容错性。在内容分片方法的实现过程中，采用了先进的算 法和技术手段。首先，根据数据的特性和重要性制定了详细的分片策略。然后，利用智能合约等技术手段实现了自动化的分片 过程。在数据写入区块链时，智能合约会根据分片策略将数据划分为不同的片段，并将这些片段分散存储在多个节点上。同 时，智能合约还会对存储过程进行监控和管理，确保数据的完整性和安全性。 随着车联网(IoV)技术的飞速发展，数据安全问题日益凸显。区块链技术以其去中心化、不可篡改的特性，在解决车联网数据安 全需求方面展现出巨大潜力。然而，区块链的存储压力成为制约其广泛应用的瓶颈，现有大多数节点难以满足日益增长的存储 需求。在这一背景下，微云全息(NASDAQ:HOLO)结合车联网特性，提出了创新性的分片方法，有效缓解了区块链节点的存储 压力，同时提高了系统的性能和效率。 区块链技 ...

微云全息(NASDAQ:HOLO)的分层资源调度方案的成功研发和应用，不仅为车联网系统的发展开辟了新 的道路，也为整个行业树立了新的标杆。通过引入区块链等先进技术，可以有效解决传统集中式架构的 痛点问题，提高系统的性能和稳定性。 方案通过动态分配计算资源、优化系统架构和算法设计等方式，显著提高了区块链IoV系统的性能和稳 定性： 分层资源调度机制：将系统资源分为多个层次，并根据不同层次的需求进行动态调度和管理。通过这种 方式，系统能够充分利用有限的资源，实现高效的数据交换和身份管理。 在数字化浪潮席卷全球的今天，先进的信息和通信技术正以前所未有的速度改变着世界。车联网(IoV) 作为智能交通系统的重要组成部分，其数据交换需求呈现出爆炸式增长。然而，传统的集中式云架构在 面对如此巨大的挑战时显得力不从心，不仅难以满足实时数据交换的需求，还因其单点故障的风险和依 赖可信第三方(TTP)的身份管理方式而饱受诟病。微云全息(NASDAQ:HOLO)提出了一个针对区块链IoV 系统的革命性解决方案——分层资源调度方案。这一方案不仅解决了传统集中式架构的痛点，还为车联 网系统的发展开辟了新的道路。 传统的IoV系统依赖于 ...

区块链技术安全挑战 - 区块链技术面临前所未有的安全挑战 尤其在许可区块链中 当错误参与者数量超过已知界限时 基础共识算法(BFT)可能失败 导致账本损坏或完全破坏节点保存的账本副本 [1] 微云全息区块链重建解决方案 - 公司推出创新区块链重建解决方案 旨在保护交易免受恶意攻击并确保系统完整性 [1] - 解决方案使用可验证秘密共享(VSS)技术 允许在不依赖不同区块链方之间信任的情况下立即重建区块链 同时为每个用户提供独立重建能力 [1] - 解决方案核心技术包括数据加密与安全存储 所有交易数据在区块链上进行加密 确保数据在传输和存储时的安全性 [1] - 采用改进的共识算法 即使部分节点被攻击或损坏 也能保持区块链的完整性和一致性 [2] - VSS技术允许将秘密信息分割成多个部分 分散存储在不同节点上 只有足够数量节点联合才能重新构建原始秘密信息 [2] - 集成智能合约自动执行重建过程 减少人为干预 提高效率和安全性 [2] - 设计隐私保护机制 即使在不诚实重建情况下 也能保护最终用户私钥 消除恶意行为动机 [2] 解决方案技术实现 - 利用先进加密技术确保交易数据安全存储和传输 [4] - 通过改进共识算法保持部分节点受损时的区块链完整性 [4] - 通过VSS技术在非信任环境下安全共享和重建关键信息 [4] - 利用智能合约自动化重建过程 减少人为干预 [4] 解决方案优势 - 攻击发生时能迅速启动重建过程 每个用户可独立进行重建 无需依赖其他方 [5] - 通过VSS技术确保重建过程数据安全 所有重建活动透明 增强用户信任 [5] - 面对大规模攻击时仍能保持系统稳定和完整 [5] 行业影响 - 创新技术提高区块链系统安全性 为金融交易市场带来更大稳定性和信任 [5] - 随着数字经济发展 公司将继续研发先进技术解决方案应对不断变化的市场需求 [5]

SHENZHEN, China, June 10, 2025 (GLOBE NEWSWIRE) -- MicroCloud Hologram Inc. (NASDAQ: HOLO), (“HOLO” or the "Company"), a technology service provider, announced the development of a noise-resistant Deep Quantum Neural Network (DQNN) architecture aimed at achieving universal quantum computing and optimizing the training efficiency of quantum learning tasks. This innovation is not merely a quantum simulation of traditional neural networks but a deep quantum learning framework capable of processing real quantum ...

加密货币投资 - 公司宣布已购买价值2亿美元的比特币及加密货币相关证券衍生品 [1] - 截至6月3日，累计投资收益达1908万美元 [1][3] - 计划将持有的3.03亿美元现金储备用于衍生品投资及技术开发，包括比特币相关区块链、量子计算、量子全息和AI驱动的AR领域 [1] 资本储备策略 - 比特币及衍生品投资将纳入公司资本储备策略，旨在通过多元化投资增强财务稳定性和长期增长潜力 [2] - 投资加密货币市场是探索该领域的关键举措，有助于公司了解市场机制、价格波动和投资策略 [2] 资金分配与技术发展 - 3.03亿美元现金储备中，2亿美元将用于投资比特币或其他具有市场影响力和增长潜力的加密货币及相关证券衍生品 [3] - 公司在量子系统研究和大规模DeepSeek集成方面取得重大突破，为加密货币投资和未来业务扩展奠定基础 [4] 行业地位与战略规划 - 随着加密货币市场持续增长，公司作为先驱者之一，其投资决策和战略规划将成为其他企业的参考 [5] - 公司将继续探索并推进加密货币领域，为股东创造更大价值，同时促进行业整体发展 [5] 全息技术业务 - 公司致力于为全球客户提供领先的全息技术服务，包括高精度全息LiDAR解决方案、全息数字孪生技术等 [6] - 已建立专有的全息数字孪生技术资源库，结合软件、数字内容和3D捕捉技术，为客户提供可靠服务 [6]

文章核心观点 公司在基于非局域效应的量子增强成像领域取得重大进展，其量子全息激光雷达技术有效提高了信噪比，提升了性能和识别能力，应用将更高效广泛 [1][5] 公司进展 - 公司在基于非局域效应的量子增强成像领域取得重大进展，成果在实验室得到验证，在实际技术应用中优于传统成像 [1] - 公司利用基于时频纠缠的量子增强全息激光雷达，实现了40dB的信噪比，成像质量清晰无噪，能在嘈杂环境中对非反射目标成像 [1] 技术优势 - 量子照明理论上能改善环境噪声问题，但实验结果未达理论预期，公司利用量子时间相关性成功区分目标与背景噪声，相比传统目标检测，信噪比最多可提高40dB，且保留了目标检测方案易实施的特点，增加了探测器饱和前的可容忍噪声功率 [2] - 公司通过飞秒泵浦自发参量下转换产生非经典时间相关光子对，利用纠缠光子实现非局域色散抵消，消除色散影响，通过选择合适时间窗口，降低噪声光子与参考光子误符合概率，实现更高精度 [3] 设备设计 - 公司设计了基于非局域效应的量子全息激光雷达设备，与超导纳米线探测器和单模光纤配合使用，利用探测光子和参考光子的时间延迟及恒定速度，解析目标深度相位信息，实现3D全息成像功能 [4] 公司业务 - 公司致力于为全球客户提供领先的全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家全息激光雷达点云计算架构设计、突破性技术全息成像解决方案、全息激光雷达传感器芯片设计和全息车辆智能视觉技术，还提供全息数字孪生技术服务并建立了专有资源库 [6]

The core of HOLO's end-to-end quantum-accelerated classifier method lies in constructing a classification problem and designing a quantum kernel learning approach that leverages quantum computing for acceleration. In this process, a carefully constructed dataset is proposed, and it is proven that, under the widely accepted assumption that the discrete logarithm problem is computationally difficult, no classical learner can classify this data with inverse polynomial accuracy better than random guessing. The ...

文章核心观点 公司开发基于神经网络的量子辅助无监督数据聚类技术，结合量子与经典计算优势，有显著技术优势，推动多行业进步，未来量子辅助机器学习算法将发挥重要作用 [1][11][12] 公司技术介绍 - 公司宣布开发基于神经网络的量子辅助无监督数据聚类技术，采用混合量子 - 经典算法框架，集成经典自组织特征映射（SOM）神经网络与量子计算能力 [1] - 自组织特征映射（SOM）是无监督学习神经网络模型，通过竞争学习算法将高维数据映射到低维拓扑空间实现数据聚类 [2] - 传统SOM算法处理大规模数据集时面临计算复杂度和存储需求挑战，公司引入量子计算开发量子辅助自组织特征映射（Q - SOM）模型 [3][4] - 公司技术利用量子叠加和纠缠特性，量子部分加速SOM网络数据点映射和权重调整，经典部分处理结果后处理和最终决策，混合架构更高效 [5][6] 公司技术优势 - 计算效率：通过量子并行性显著降低聚类计算时间成本，处理大规模数据时能处理更多数据点并快速收敛到最优解 [7] - 数据处理能力：量子辅助算法可处理更高维数据，加速复杂高维数据集的数据映射过程，降低高维计算复杂度 [8] - 准确性和稳定性：量子计算在处理某些非线性和高度复杂问题时比经典方法更准确稳定，可避免经典算法局部最优问题 [9] - 广泛适用性：该技术不仅适用于数据聚类，还可扩展到图像处理、自然语言处理和金融数据分析等领域 [10] 行业影响与前景 - 量子计算与机器学习结合标志着下一代计算技术到来，公司技术推动多行业进步，改变数据处理方法并提供新解决方案 [11] - 未来量子计算技术成熟后，量子辅助机器学习算法将在多行业发挥重要作用，如量子霸权实验、药物发现和气候变化预测等领域 [12] 公司业务概况 - 公司致力于为全球客户提供领先全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家全息激光雷达点云算法架构设计等，还提供全息数字孪生技术服务并建立资源库 [14]

技术突破 - 公司开发了基于神经网络的量子辅助无监督数据聚类技术，采用混合量子-经典算法框架，将经典自组织特征映射（SOM）神经网络与量子计算能力结合[1] - 传统SOM算法在处理大规模数据时面临计算复杂度和存储需求挑战，而量子辅助SOM（Q-SOM）模型利用量子并行计算加速权重调整和数据点映射过程[3][4] - 量子叠加和量子纠缠特性使聚类计算结果能在多个量子比特上并行处理，显著提升计算效率[5] 技术优势 - 计算效率：量子并行性大幅降低聚类计算时间成本，尤其在大规模数据处理中能快速收敛至最优解[7] - 数据处理能力：量子辅助算法可处理更高维度数据，减少高维计算复杂度[8] - 精度与稳定性：相比经典方法，量子计算在解决非线性和高复杂度问题时表现出更高精度，避免局部最优问题[9] 应用前景 - 该技术可扩展至图像处理、自然语言处理和金融数据分析等领域，未来量子计算技术进步将推动更多行业应用[10] - 量子计算与机器学习结合将变革大数据、人工智能和金融科技领域的数据处理方式，为复杂问题提供新解决方案[11] - 在量子霸权实验、药物研发和气候变化预测等对计算速度和精度要求极高的领域，量子机器学习算法将发挥重要作用[12] 公司背景 - 公司专注于全球全息技术服务，提供高精度全息LiDAR解决方案、全息数字孪生技术资源库等，涵盖ADAS和3D全息采集技术[14]

文章核心观点 公司宣布开发基于高效模型编码技术的非线性量子优化算法，该算法提升计算效率、降低量子资源消耗，解决当前量子优化方法瓶颈，在实际应用中表现出色，为量子计算产业化应用铺平道路 [1] 算法创新点 - 采用多基图编码和非线性激活函数两项关键创新克服传统变分量子算法（VQA）框架局限性 [2] - 多基图编码方法用有限数量量子比特有效表示高维优化问题，减少量子电路深度、提高计算效率 [3] - 引入非线性激活函数使优化方法更好处理非凸优化问题，自适应调整优化路径，高效收敛到全局最优 [4] 资源利用优势 - 算法将测量复杂度降至多项式水平，优化测量策略，减少测量次数同时保持计算精度，提高整体计算效率 [6] - 算法使计算速度翻倍，量子资源需求减半，浅电路设计减少计算时间和对量子比特及量子门操作需求 [7] - 算法基于张量方法的高效模拟策略，优化张量网络结构使512个量子比特计算可在单个GPU上完成 [8] 应用场景 - 金融领域可在更短时间内计算最优投资组合，解决市场波动带来的非凸优化挑战 [10] - 物流和供应链管理中可应用于智能调度和路线规划，提高资源利用效率、降低成本、提升服务质量 [11][12] - 人工智能和机器学习领域可作为深度学习模型训练的高效优化工具，利用量子计算并行能力加快收敛速度 [12] 公司展望 - 公司将继续推进量子计算技术发展，探索新优化方法，计划进一步完善技术以适应更大规模计算任务 [13] 公司业务 - 公司致力于为全球客户提供领先全息技术服务，包括高精度全息激光雷达（LiDAR）解决方案等 [15] - 公司提供全息数字孪生技术服务，建立了专有全息数字孪生技术资源库 [15]