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如何理解LoRa技术,有哪些应用
LoRa是一种线性调频扩频调制，它的全称为远距离无线电，因其传输距离远、低功耗、组网灵活等诸多优势特性都与物联网碎片化、低成本、大连接的需求不谋而合，故而被广泛应用于物联网各个垂直行业中。
Lora无线通信技术可以应用于环境监测领域，例如空气质量监测、水质监测等，实时获取环境数据并进行分析，保障环境的健康和安全。Lora无线通信技术的发展前景 随着物联网的快速发展，Lora无线通信技术作为一种低功耗、长距离的通信方案具备广阔的应用前景。
LORA即“长距离、低功耗无线射频技术”，是一种专为物联网应用而设计的无线通信技术。它采用了特殊的调制技术，使得传输距离可以达到数公里，同时能够在低功耗下工作，适合在电池供电的设备中使用。LORA的应用领域非常广泛，包括智慧城市、智能家居、智能交通、工业自动化等。
什么是lora
LORA即“长距离、低功耗无线射频技术”，是一种专为物联网应用而设计的无线通信技术。它采用了特殊的调制技术，使得传输距离可以达到数公里，同时能够在低功耗下工作，适合在电池供电的设备中使用。LORA的应用领域非常广泛，包括智慧城市、智能家居、智能交通、工业自动化等。
LORA是一种为物联网设计的长距离、低功耗无线射频通信技术。它的调制技术使传输距离能达到数公里，并且在低功耗下运行，非常适合用于电池供电的设备。LORA技术广泛应用于智慧城市、智能家居、智能交通和工业自动化等领域。
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。
Lora工业手表/腕表
〖壹〗、 LoRa体温心率定位通知腕表，一款集多项科技于一身的智能手表，支持第三方平台对接，实现接收消息、文字震动提醒功能。这款手表特别设计了SOS报警功能，具备佩戴检测，能实时收集心率、血压、计步和睡眠等健康数据，并通过LoRaWAN低功耗物联网网络传输至服务器平台进行管理。
〖贰〗、 通过无线信号灯，实现异常即时报警与复位，减少生产中断。后米物联Lora无线腕表具备抢单、工作指令显示与质量控制功能，提供准确信息，降低产品质量波动，收集实时反馈，避免超出规格限制。腕表支持时间管理功能，统计异常、非异常时间与班次时间，促进有效工作安排。
〖叁〗、 Lora工业手表能够实现实时数据反馈，这些数据通过Lora传输至监控平台，方便用户在多终端应用程序中查看。商务模式还支持数据平台的私有部署，以及与其他用户平台的数据对接。
〖肆〗、 英国时尚界拥有众多知名品牌的身影，其中一款颇受欢迎的品牌便是珞拉芮丝。这个品牌以其独特的设计理念，深受消费者喜爱。在珞拉芮丝的产品系列中，饰品和手表尤为受到追捧。
〖伍〗、 LTE-M适用于需要一定带宽的移动应用，例如智能手表和车载设备，而NB-IOT更专注于低功耗和广覆盖，适合静态或者缓慢移动的应用，如智能水表和环境监测。这两者在城市和乡村的广泛部署，使得它们能有效支撑不同场景下的物联网需求。
〖陆〗、 万国手表属于高档手表，瑞士制表商IWC万国表作为专业奢华腕表的世界领先品牌之一，自1868年始终坚持对非凡技术及精湛工艺的追求。万国手表和其他高档手表一样，有着悠久的历史和精良的制表工艺，具有一定的收藏价值。
LoRaWAN电表的适用范围和使用步骤说明
LoRa电表使用步骤如下： 安装：将LoRa电表接入电力系统，接通电源，连接LoRa网络。 配置：通过LoRa网络对电表进行参数配置，包括电能计量、通信参数等。 监测：实时监控电能使用情况，包括电压、电流、功率等参数。 控制：远程控制电能，实现电源开关、电压调节等。
频段、服务质量和成本。LoRa工作在1Ghz以下的非授权频段，在应用时不需要额外付费，NB-IoT和蜂窝通信使用1GHz以下的频段是授权的，是需要收费的。电池寿命。关于电池寿命方面有两个重要的因素要考虑，节点的电流消耗以及协议内容。
IRNAS 与Space Lacuna合作 探索 LoRaWAN技术的新用途，包括跟踪南极洲的野生动物以及使用 LoRaWAN网络的浮标，以便在海洋环境中部署密集的传感器网络，从而支持系泊应用和漂流。Swarm (已被Space X收购)已将Semtech的LoRa器件集成到其连接解决方案中，从而实现近地轨道卫星间的双向通信。
覆盖面：LoRa单一网关的遮盖间距一般 在3-5km的范畴，宽阔地区乃至达到15km之上。低功耗：充电电池供电系统能够支撑点多年乃至十余年。高容：LoRa网关归功于终端无联接情况的特点，可出示超出2万之上的终端联接总数。低成本：通信网络成本费极低，另外适用窄带传输数据。安全系数：安全系数高。
大模型微调技术LoRA
〖壹〗、 LoRA的具体做法是，在预训练模型的权重矩阵旁引入低秩矩阵的乘积作为可训练参数，以模拟参数的变化量。数学上表达为公式1，其中预训练权重为W，可训练参数为U和V，降维矩阵为Q，升维矩阵为K，权重的输入为X，计算的输出为Y。通过这种方式，LoRA能够在保持原模型参数不变的情况下，对模型进行微调。
〖贰〗、 LoRA，全称为Low-Rank Adaptation，是一种针对大型预训练模型的微调技术。其核心理念是引入少量可训练参数调整预训练模型的行为，无需重新训练整个模型，显著减少了计算资源和时间需求。LoRA技术原理在于，为原始权重矩阵W添加两个小的可调整矩阵A和B，而不改变W的参数。
〖叁〗、 本文以LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models为例，介绍大模型微调技术。首先，我们了解大模型微调的背景和原理。由于大模型参数量巨大，如70B参数的模型，仅以FP16数据类型存储，weight数据就需要130GB显存。
〖肆〗、 深入浅出 LoRA，聚焦大模型微调策略与优化技术。面对全量参数微调在大模型时代带来的资源压力，LoRA 提出了低秩适配的方法，旨在高效、快速地对模型进行领域或任务的微调，突破了传统全量微调的局限。以下深入解析 LoRA 的核心思想、原理、优势以及代码实现，旨在为大模型微调提供直观且实用的指导。
〖伍〗、 LoRA，低阶适应大语言模型，微软为解决大模型微调难题开发的技术。以GPT-3为例，拥有1750亿参数，若要让它胜任特定任务，直接微调成本巨大。LoRA策略是冻结预训练模型权重，于每个Transformer块引入可训练层。避免梯度重新计算，大幅减小训练工作量。研究显示，LoRA微调效果媲美全模型，堪称神器。
〖陆〗、 大模型微调的核心概念与方法，包括LoRA、Adapter Tuning、Prefix Tuning、Adapter、Prompt Tuning与P-Tuning，以及P-Tuning v2，皆为调整大型预训练模型以适应特定任务的策略。
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