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物联网(iot)的通信模块选取 ?
〖壹〗、 对于应用企业而言，考虑到定制化项目与成本或数据安全性等因素，他们更倾向于选取 LoRa这样的私有网络。此外，由于未来物联网的价值主要集中在平台和应用层，用户倾向于自建网络以掌握数据。当前，LPWAN技术在系统容量、速率、覆盖能力与安全可控性方面存在不足与挑战。
〖贰〗、 在物联网领域，WiFi模块的选取 至关重要。近来 市面上常见的方案包括瑞昱RTL87乐鑫ESP826德州仪器TI CC3200、联发科MT768高通QCA4004以及博通BCM43341。不同方案在性能、功耗、成本和兼容性方面各有千秋。瑞昱RTL8710 WiFi模块以其出色的性价比赢得了市场的认可。
〖叁〗、 技术：使用NBIoT技术。特点：良好的穿透能力和覆盖范围。应用领域：智能电表、智能停车、环境监测等。在选取 无线通信模块时，需综合考虑兼容性、能耗、尺寸与形状、性能、成本以及环境适应性等关键因素，以确保所选模块能够满足特定物联网应用的需求。
〖肆〗、 选取 通信模块时，需考虑兼容性、能耗、尺寸与形状、性能、成本与环境适应性。无线模块是物联网核心，它们赋予设备与外界连接的能力，促进数据传输与收集，助力更高效、智能的解决方案设计与实现。
〖伍〗、 选取 阿里云平台，输入设备认证类型，绑定设备信息和Topic。重启模块并确认在线：设置完参数后，重新上电模块。确认设备在线，通过属性设置和上传操作，实现物联网功能。注意：以上步骤假设用户已有一定的物联网和阿里云IoT平台使用基础。实际操作中，可能需要根据具体情况调整步骤或解决遇到的问题。
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对比B612，虽然起势较早，但最终被妙鸭相机超越，AI写真领域核心痛点在于生成与用户高度相似的图像。妙鸭相机的成功证明，深入理解用户需求，专注于细分市场，是AI赛道走向成功的关键。
lora这种微调方法和全参数比起来有什么劣势吗?
〖壹〗、 Lora微调方法在轻量化和低资源利用方面具有显著优势，但其模型参数量有限，通常在百万到千万级别。这导致其在效果上可能不如全参数微调方法。在扩散模型中，Lora可能感知效果不如预期，而在大型语言模型（LLM）上，差距可能更加明显。为了改进这一局限性，一种称为quantized Lora（qlora）的技术被推荐。
〖贰〗、 优势 高效：LoRA 仅需优化部分参数矩阵，显著减少了微调的成本和资源消耗。 快速：相比全量参数微调，LoRA 的微调过程更加迅速，能够更快地适应特定任务。 资源节约：LoRA 降低了对计算资源和存储资源的需求，使得大模型微调更加可行。
〖叁〗、 (4) 优势显著减少可训练参数量，保持与全参数微调相当的性能，降低内存需求。(5) 缺点可能受限于任务特定的性能提升，适应复杂任务的能力需进一步验证。
〖肆〗、 LoRA相比全参数微调（Full-tune）更省显存的原因在于，全参数微调需要加载主干模型到内存中，这部分显存无法省掉，且全参数微调的梯度计算需要计算主干模型的梯度，这部分显存也必须保留。而LoRA的梯度依赖于主干模型的梯度，但不需要存储主干模型的优化器状态。
LoRa、Sigfox、Cellular这三种通信技术你pick哪个?
首先，LoRa（低功率广域网）设计用于远距离、低比特率通信，适合远程传感器等应用。其工作频率低于1GHz，使用直接序列扩频技术，拥有比WiFi更长的覆盖范围，且干扰较少。LoRa在欧洲的运行频率为863-870MHz，在美国则为915MHz。尽管LoRa是封闭源代码，但用户可以自行建立个人网络。
Sigfox：更依赖移动服务商的基站，适用于信号覆盖不足的偏远地区或城市环境。LoRa：由Semtech公司开发，基于扩频技术，带宽通常为125kHz或更高，通过频率调制提高接收灵敏度。频谱利用和干扰：Sigfox：使用较窄的频谱，每条信息传输占用频谱少，可能面临的干扰较少。
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。
LoRaWAN是低功耗广域网技术，基于LoRa调制，具备长距离通信及低电量消耗特点，适用于传感器网络等无需高频数据传输场景。技术架构 LoRaWAN架构分为终端节点、网关和网络服务器三层，星状拓扑设计支持数以万计终端节点的处理。关键特性 支持单播、组播和广播三种通信类型，提供不同可靠性的数据传输策略。
传输距离可达20公里的LPWAN技术显然能大幅缩减布建成本，只要几个基站就能覆盖大面积的范围；以电池作为电力来源，则省略了布线问题，让传感器的安装步骤更简易。近来 最受关注的LPWAN技术分别是LoRa、Sigfox和NB-IoT，这三种技术具有各自的优势，业主可根据不同领域及使用需求，选取 最适合的通讯技术。
大模型微调新技术-MoRA
〖壹〗、 在五个任务上，MoRA进行了全面评估，包括指令调优、数学推理、持续预训练、记忆和预训练，结果显示MoRA在记忆密集型任务上优于LoRA，并在其他任务上取得了可比性能。本文首先介绍了参数高效微调（PEFT）技术在大型语言模型适应特定下游任务时的流行应用，特别是LoRA方法。
〖贰〗、 提升游戏体验：红魔9 Pro首次引入AI大模型技术，参数量达到130亿，语料量为6000亿，可在游戏过程中为用户提供攻略和帮助，极大提升了游戏体验。智能助手功能增强：AI大模型还增强了智能助手MORA的功能性，为玩家在游戏过程中提供了更多的便利性和互动性。
〖叁〗、 MORA 设备以与神经冲动被举办入ECG 或EEG 设备相似的方式， 通过电极和缆绳， 然后让波形自病人输入， 经过处理后， 再输回病人。 并且使用特殊电极来针对病人皮肤区域或痛点， 来进行病灶治疗。MORA 设备甚而能通过生物滤波器， 侦测个人体内微磁性资讯质谱， 来及时提供最有利的个人化治疗。
〖肆〗、 红魔9 Pro系列在设计、性能释放和AI大模型技术应用上都展现了独特之处，为游戏体验带来了显著提升。作为一部游戏手机，红魔9 Pro在机身设计和功能配置上进行了极致优化，旨在为用户带来超越同类竞品的体验。
〖伍〗、 MORA-Super+摩拉生物物理治疗仪_白癜风设备 德国mora过敏诊疗设备荨麻疹病因 抗过敏的新武器——摩拉（MORA）mora过敏原检测 Franz Morell 博士原创的MORA 疗法 什麼是MORA 疗法？MORA 疗法是一种运用病人能量场的电磁波形来评估和治疗的方式。
〖陆〗、 Stable Video Diffusion 简介：基于静态图像生成视频的扩散模型，适用于单一图像输入。开发者：Stability AI。功能：能生成几秒钟的视频或合成多个视角的视频。OpenSora 简介：首个使用DiT架构的开源视频生成模型。特点：支持生成具有可变长宽比、分辨率和持续时间的视频。Mora 简介：一种多智能体视频生成框架。
SD模型微调方法
Network Rank建议设置为128，Network Alpha用于调整网络维度，LR Scheduler推荐使用恒定学习率。优化选项包括混合精度（FP16或BF16）、CPU线程数、优化方法（AdamW8bit）、Cache latent等，增强选项涉及数据增强、dropout、噪声添加等。微调SD模型时，关键在于理解参数的作用，结合实际任务需求进行实验调整。
Textual Inversion 是一种微调方法，它专注于找到一个专有的嵌入向量，使得模型在输入特定提示时能够生成与文本编码器之前未见过的实体相关的图像。例如，通过训练，模型能够输出亚瑟对应的图像，尽管文本编码器之前未见过亚瑟这个词。此方法生成的数据量很小，通常只有十几千字节，但效果直观且易于理解。
理解基础： AI（模拟学习）中的SD模型，其关键参数包括：检查点（CKPT）：定义图的风格，大小通常2-10GB，存储在safetensors/ckpt格式文件中。 大模型（底膜）示例：如anything（动漫风）、v1-5-pruned（欧美风）等。
Stable Diffusion模型LoRA的本地训练方法主要包括以下步骤和要点：准备训练环境与数据：环境：确保本地机器或服务器具备足够的计算资源，包括GPU和足够的存储空间。数据：收集与任务相关的图像文本配对数据，数量建议在1030对之间，确保数据质量高且与微调目标一致。
SDXL_Refiner：此模型可显著改善图片质量，但可能影响原始图像结构。下载链接：hf-mirror.com/stability... 工作流程下载：alipan.com/s/XCZAKGvPW..Lora：模型网站上有一些微调类模型，可优化细节、修复坏图。需注意模型的作用及使用说明，并非所有效果都好，也不适用于所有场景。
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