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如何评价LoRa这项应用于低功率长距离场景的物联网传输技术
LoRa节点的传输距离最远可达20公里，而且泽耀采用多频通信，有效解决了信号干扰问题，进一步增强了网络的稳定性和可靠性。综合来看，LoRa技术凭借其低功耗、远距离传输、灵活的通信方式和广泛的应用场景，成为了物联网领域不可或缺的一部分，为未来的智慧城市建设提供了强大的技术支持。
：新型扩频技术，改善接收灵敏度（15公里，10mA接收电流，睡眠电流200mA），从替代Wi-Fi或3/4G的角度来说，其技术本身对个体流量带宽的承载太小，做近场通讯控制民用市场绝对是BLE的天下，工业那块有倒是有使用的可能，毕竟不需要授权，而且工业环境对距离的要求确实比民用的要求高。
Lora无线通信技术是由Semtech公司开发的一种低功耗、长距离的无线通信技术，采用扩频调制方式实现高抗干扰性能，并且具备优秀的穿透能力和低功耗特性，适用于广域物联网应用。
结语LoRa技术通过长距离传输与低功耗的协同，解决了传统监测方案中布线复杂、成本高、数据滞后等问题，为环保监管提供了高效、精准的技术手段。随着物联网与AI技术的融合，其应用场景将持续扩展，推动绿色可持续发展目标的实现。
LoRa技术通过低功耗、远距离通信能力重新定义了物联网通信协议设计，其核心在于自适应数据率、安全加密和高效网络架构，适用于智能家居、工业监测等场景，但面临数据速率低、标准统一等挑战，未来与5G、AI结合潜力巨大。
数据传输量：适合发送少量数据，不适合传输视频流等大数据量信息。网关部署成本：虽然网关成本不低，但一旦部署完成可使用很久。综上所述，LoRa通信技术以其远距离、低功耗、低成本的特点在物联网领域具有广泛的应用前景。
LoRaWAN技术的8个优势
LoRaWAN技术的8个优势如下：降低成本LoRaWAN通过广泛的覆盖范围和较低的网关成本显著降低了网络部署费用。其通信模块费用 约10美元，且使用无卡频谱的连接成本仅为1美元/年，进一步压缩了长期运营开支。
适应复杂环境，强化监测网络韧性LoRaWAN？网关具备抗干扰能力强、部署灵活的特点，适合恶劣环境下的气象监测：广覆盖能力：在偏远山区或海洋等无基础设施区域，网关可通过太阳能供电，实现长期稳定运行。多节点支持：单个网关可连接数百个传感器，支持大规模监测网络构建。
成本控制也是LoRa技术的一大优势，从硬件设计到协议实现，LoRa均考虑到了物联网市场对成本的苛刻要求以及整体部署的要求，LoRa硬件简单，没有专利和入网许可等成本，部署实施简单，且成本远低于其他物联网无线技术的基站。
LoRa技术介绍技术定义与核心优势LoRa（Long Range）是一种基于扩频技术的非运营商网络长距离通信方案，最大特点是长距离传输（覆盖范围可达数公里至十几公里），同时具备高灵敏度（-148dBm）、超强抗干扰能力（可在噪声下20dB解调）及出色的系统容量。
LoRa低轨卫星物联网:突破距离限制的万物互联
〖壹〗、 LoRa体制低轨卫星物联网通过结合LoRa远距离传输特性与低轨卫星全球覆盖能力，突破了传统地面网络在偏远地区的覆盖限制，为万物互联提供了低成本、抗干扰的解决方案。其核心挑战在于优化上行接入性能，需通过合理配置扩频因子、编码速率、发射功率和接收灵敏度等关键参数实现。
〖贰〗、 要说基于LoRa技术的星地通信，其实早在2018年 2 月的TTN(TheThings Network)大会上，就已经取得了里程碑式的进展，证明了LoRa 可在卫星物联网下应用的可能性。在当时现场演示中，接收机捕捉到了从低轨卫星传来的LoRa信号。
〖叁〗、 LoRa的通信距离可达5千米以上，适用于低功耗、长距离的物联网应用，如环境监测、农业灌溉等。卫星通信则通过地球轨道卫星实现全球覆盖，通信距离不受地理限制，常用于航海、航空、灾害救援等场景。
〖肆〗、 解决方案探索：部分企业推出“离线定位+回传”模式，设备在无信号时存储数据，待返回信号区自动上传；或采用LoRa等低功耗广域网技术，通过自建中继站扩大覆盖范围，但成本较高，近来 仅在大型牧场应用。
LORA微调系列(三):AdaLORA和它的基本原理
AdaLORA和它的基本原理 AdaLORA是对LORA（Low-Rank Adaptation）的一种改进，旨在通过更高效的参数分配方式来提高模型微调的效果。LORA作为一种有效的低资源微调方法，通过仅仅微调模型中的一小部分参数（通常是万分之一）就能达到全量参数微调的效果。
基于以上问题，AdaLoRA被提出，它根据权重矩阵的重要性得分，在权重矩阵之间自适应地分配参数预算。技术原理 AdaLoRA（ADAPTIVE BUDGET ALLOCATION FOR PARAMETEREFFICIENT FINE-TUNING）是对LoRA的一种改进，它根据重要性评分动态分配参数预算给权重矩阵。
LoRA-dropLoRA-drop引入了一种算法来决定哪些层由LoRA微调，哪些层不需要。它通过对数据的一个子集进行采样，训练LoRA进行几次迭代，然后计算每个LoRA适配器的重要性。根据重要性值，选取 最重要的LoRA层进行训练，从而减少了计算时间。
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