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Lora验证及探索
〖壹〗、 LoRa技术是低功耗广域网领域中一种热门技术，北京研究院基于新址的便利环境，对几种典型场景进行了测试验证，为实施物联网相关试点及部署提供借鉴 。针对物联网不同的应用场景，我们利用北京研究院周边的真实环境，有针对性的设计了三组测试场景进行了验证。此类环境相互通信的双方中间没有阻挡，或基本可视。
〖贰〗、 探索未来无线通信的新里程——LoRa技术详解 LoRa，这个看似低调的字母组合，实则隐藏着强大的无线通信技术力量。它是一种基于物理层的无线调制技术，属于CCS（线性调制扩频技术）家族，工作频段悄然落在Sub-1GHz的宁静地带。
〖叁〗、 LoRa的感应范围：LoRa的感应范围主要取决于信号强度、传输距离、天线类型和周围环境等因素。LoRa采用了扩频调制技术，可以在长距离下实现高效的通信。一般来说，LoRa的感应范围在几公里到几十公里不等，具体取决于应用场景和设备性能。
〖肆〗、 探索未来无线通信的瑰宝：LoRa与LoRaWAN的深度解析 LoRa，由Semtech的创新精神催生，是一项革命性的超低功耗无线通信技术，它的魅力在于其卓越的长距离传输能力、低速率的高效应用，以及卓越的抗干扰和安全性。
LoRa与NB-IoT对比分析,谁更胜一筹
不过，在部署方面，LoRa要优于NB-IoT。对NB-IoT进行部署的时候，信号强度取决于4G/ITE的情况，比如NB-IoT无法部署在4G未覆盖的农村地区。
LoRa和NB－IoT最大的区别是：NB－IoT是工作在蜂窝授权频段上，网络由运营商进行部署和维护，为保证能与基站进行正常的通信以及工作，有必要在产品实际部署之前对其功能进行有效的验证。而LoRa是非蜂窝网络，其标准细节的非公开性，使得产生用于验证的标准信号是个难点。
都是远距离无线传输，只是各自的应用领域不同而已，LoRa比较适合局域网，自己管理数据，自己架设基站进行数据处理，比如一个农场、一个蔬菜基地等，而NB-IoT较适合广域网部署，应用领域比较适合广泛部署，一个特征应用比如共享单车就比较适合NB而不适合LoRa，两者区别比较像是3/4G跟WiFi的关系。
设备成本，网络成本和混合模型 对终端节点来说，LoRaWAN协议比NB-IoT更简单，更容易开发并且对于微处理器的适用和兼容性更好。NB-IoT的调制机制和协议比较复杂，这就需要更复杂的电路和更多的花费，同时NB-IoT和3GPP一样是要收税的。
dB相当于信号穿透建筑外壁发生的损失，NB-IoT室内环境的信号覆盖相对要好。一般地，NB-IoT的通信距离是15km。LoRa以其独有的专利技术提供了最大168dB的链路预算。一般来说，在城市中无线距离范围是1-2公里，在郊区无线距离比较高 可达20km。
对终端节点来说，LoRa相比NB－IOT更加简单，更容易开发，NB－IOT的协议和调制机制比较复杂，需要更复杂的电路设计和更多的花费，同时NB－IOT采用授权频段，通信需要收取一定的费用。
如何配置LoRa终端参数
〖壹〗、 确定您的LoRa模块或芯片型号和规格。通常，您可以在相关的数据手册中找到您需要的参数和值。确定您所使用的频率带。根据您的国家或地区，您可能需要遵守不同的频率规定。请务必检查相关的法规和要求，以确保您的设备符合规定。配置LoRa终端的通信参数。
〖贰〗、 第一，下载安装好USB驱动程序和NiceRF_LoRaAES配置软件，点击下面的连接下载安装好软件；USB驱动程序.rar NiceRF_LoRaAES配置软件.rar 第二，通过6PIN端子线连接模块和对应接口的电平转接板。(TTL接口的模块配合USB与TTL电平转接小板)第三，将电平转接板的USB头插入电脑USB口连接PC端，双色灯为常亮状态。
〖叁〗、 End Node：终端节点一般是各类传感器，进行数据采集，开关控制等。Gateway： LoRa网关，对收集到的节点数据进行封装转发。NetworkServer：主要负责上下行数据包的完整性校验。ApplicationServer：主要负责OTAA设备的入网激活，应用数据的加解密。
〖肆〗、 网关布局：合理选取 网关的位置和数量，以确保信号覆盖范围和传输距离的需求。通过微调网关的布局，可以提高网络的覆盖率和可扩展性。终端节点密度：终端节点是Lora通信的接收和发送端，其密度的调整直接影响到网络的容量和传输速率。通过微调终端节点的密度和分布，可以实现对网络容量和传输速率的优化。
〖伍〗、 Lora终端网络体系结构通常以星形拓扑布局，其中网关是透明的桥，可在终端设备和后端中央网络服务器之间中继消息。网关通过标准IP连接连接到网络服务器，而终端设备使用无线通信跳到一个或多个网关。
〖陆〗、 LoRa星形网络的核心位置。HKW-54TR-4BC模块提供了多个数据通道的选取 、可以在线修改模块通道、通过评估软件、LoRa终端从PC接收数据、可以远程发送给另外的LoRa终端。
lora模型怎么训练
〖壹〗、 全面充分的采集训练素材：列如在角色训练素材中，应该有各种角度、表情、光线等情况下的素材，这样才能确保模型具有较好的泛化性。图像预处理：对训练素材进行分辨率调整、裁切操作，并对训练集进行打标签处理。参数调优：尽可能把训练时长控制在半小时左右，通过调整等参数控制训练时长。
〖贰〗、 准备LoRa模型训练的素材需要以下步骤：确定训练主题：首先需要明确训练的主题，例如训练一种特定类型的传感器、训练一种特定的场景或应用等。收集数据：收集相关的数据用于训练。这些数据可以来自实时的传感器数据、历史数据或者其他数据源。
〖叁〗、 实现定制化需求，所需的训练资源比训练SD模要小很多，非常适合社区使用者和个人开发者。LoRA最初应用于NLP领域，用于微调GPT-3等模型（也就是ChatGPT的前生）。
〖肆〗、 LoRA提议冻结预训练模型的权重，并在每个Transformer块中注入可训练层（称为秩分解矩阵）。这大大减少了可训练参数的数量和GPU内存需求，因为大部分模型权重不需要计算梯度。研究人员发现，通过专注于大型语言模型的Transformer注意力块，LoRA的微调质量与完整模型的微调相当，同时速度更快，计算需求更低。
〖伍〗、 两分钟打造你的专属模特 上一期我们已经可以用stable diffusion，通过输入关键词生成一张稍微好看一点的小姐姐的照片了。
lora模型是什么意思
〖壹〗、 lora模型的意思：大型语言模型的低秩适应是微软研究员提出的一种新颖技术，旨在解决微调大型语言模型的问题。LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models，大型语言模型的低秩适应）是微软研究员提出的一种新颖技术，旨在解决微调大型语言模型的问题。
〖贰〗、 lora模型是一种低功耗、远距离的无线通信技术，它采用了一个类似于星型网络的模型。在该模型中，一个或多个中心节点（如网关）作为接入点，通过LoRa与各个设备节点进行通信，称为边缘节点（End nodes）。这些设备节点可以放置在室内或室外的任何位置，从而实现了在大范围内的远距离通信。
〖叁〗、 LoRA的全称是LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models，可以理解为stable diffusion（SD)模型的一种插件，和hyper-network，controlNet一样，都是在不修改SD模型的前提下，利用少量数据训练出一种画风/IP/人物。
〖肆〗、 LoRa的整个产业链相对已经较为成熟了，产品也处于“蓄势待发”的状态，同时全球很多国家正在进行或者已经完成了全国性的网络部署。LoRa产业链一个突出优点是每个环节的成员都掌握着自主性，一些大公司正在计划创造一种混合型的商业模型来部署网络和应用。但NB-IoT产业链会受到频段、运营商等限制。
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