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LoRa升级!可支持卫星通信,将解锁哪些新应用?
面对多径效应和多普勒频移这样的技术挑战，LoRa展现出非凡的适应性。在高楼和高速移动的环境中，LoRa脉冲的频移影响相对轻微，确保了信号的稳定性和准确性。LoRa技术的这些特性，无疑为无线通信领域开辟了新的可能，将深远影响着物联网、智能家居、智慧城市等领域的应用。
LoRa（Long Range）扩频技术 通过LoRa（Long Range）扩频技术，vivo X200系列能够在无网络覆盖的情况下，实现免费且高效的“无成本通信”。
远距离传输特性使LoRa在卫星物联网中应用广泛，其硬件设备使用Semtech标准芯片搭建，与传统地面应用的芯片相同，卫星应用中同样使用相同的天线和功率，确保超远的工作距离。LoRa的抗干扰能力极强，在噪声之下20dB仍可通信，而FSK则需在噪声8dB以上才能保证解调。
Z-Wave Z-Wave无线组网规范于2004年由丹麦芯片和软件开发商Zensys牵头提出，其应用由Z-Wave联盟推动。Z-Wave的工作频率在美国为9042MHz，在欧洲为8642MHz，采用无线mesh网络技术，因此任何节点都可以直接或间接地与通信范围内的其他邻居节点进行通信。
使用lora可以实现三角定位吗
在家庭远程医疗领域，利用LoRa技术能够实现远程健康监测，让患者在家中也能接受医生的检查和指导。 对于智能门锁的应用，LoRa技术可以确保门锁的安全性与便捷性，即便在距离较远的地方也能实现对门锁状态的实时监控。
含义不同：射频识别RFID是一种操控简易，适用于自动控制领域的技术，它利用电感和电磁耦合的传输特性，实现对被识别物体的自动识别。RFID定位系统通常由电子标签、射频读写器以及计算机数据库构组成。根据电子标签是否有源可以分为有源RFID和无源RFID。
从技术创新趋势来看，物联网行业发展的内生动力正在不断增强。连接技术不断突破，NB-Iot、eMTC、Lora等低功耗广域网全球商用化进程不断加速；物联网平台迅速增长，服务支撑能力迅速提升；区块链、边缘计算、人工智能等新技术题材不断注入物联网，为物联网带来新的创新活力。
(3)无线模组厂商：实现联网和定位的关键无线模组可以分为通信模组和定位模组两大类。常见的局域网技术有WiFi、蓝牙、ZigBee等，常见的广域网技术主要有工作于授权频段的2/3/4G、NB-IoT和非授权频段的LoRa、SigFox、等技术，不同的通信对应不同的通信模组。
lora无线技术的优缺点
LoRa无线技术缺点： 数据传输速率：虽然LoRa技术适用于发送和接收少量数据的应用，但其数据传输速率相对较低，不适合大量数据传输。 带宽占用：使用高扩频因子会增加无线电频谱的占用，可能在一定程度上影响频谱资源的有效利用。
lora无线技术的优缺点lora无线模块的优点传输距离远lora无线模块在市面上收欢迎最主要的原因之一，就是在同等功率下的条件下，lora无线模块传输距离都会超过其他系列的无线模块。
LoRa技术具有远距离、低功耗（电池寿命长）、多节点、低成本的特性。
LoRa基于扩频技术，抗干扰能力强。LoRa所能达到的接收灵敏度从理论上提供了高可靠通信的可能性。LoRa的接收灵敏度明显优于ZigBee的接收灵敏度。如引言所提到，近来 智能家居亟待优化的可靠性问题，LoRa是一个非常好的选取 。
LoRa的一大特点是在同样功耗下比其它无线方式传播的距离更远，实现了低功耗和远距离的统一，LoRa网络主要由基站（也可以是网关）、服务器、LoRa终端和物联网云四部分组成，其特点是应用端和服务器端数据双向传递。
NB-IoT技术特点覆盖广 将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的网络增益20dB，相当于提升了100倍覆盖区域的能力；海量连接能力 NB-IoT比2G/3G/4G有50~100倍的上行容量提升，在同一基站的情况下，NB-IoT可以比现有无线技术提供50~100倍的接入数。
高效微调技术QLoRA实战,基于LLaMA-65B微调仅需48G显存,真香
本文探讨了在不降低性能的前提下，利用高效微调技术QLoRA对LLaMA-65B模型进行量化为4 bit的微调实践。首先，简要回顾了QLoRA的技术原理，随后通过实际操作展示了如何在具体环境中进行模型微调。在进行环境搭建时，确保NVIDIA驱动、CUDA和Python等基础工具已安装。
GPU成本降低：QLoRA技术显著降低了GPU成本，EleutherAI/pythia12b模型推理只需12G，finetune也只需23G，单个3090卡即可完成训练。内存需求降低：QLoRA技术将650B参数训练的内存需求从780G降低至48G，与Sophia优化器结合，训练大模型变得更为可行。
整体来说，QLoRA技术显著降低了GPU成本，EleutherAI/pythia-12b模型推理只需12G，finetune也只需23G，单个3090卡即可完成训练。此外，新技术Sophia优化器被发现，它可以将模型训练速度提升2倍，特别适用于GPT、OPT、llama等大规模预训练模型，将成本降至100万美元以下。
在本案例中，采用参数高效微调中的QLoRA技术进行微调。QLoRA是一种参数高效的方法，适用于资源受限的环境，如使用Google Colab上的T4 GPU。微调数据：数据质量在微调过程中至关重要。使用高质量的指令回答对数据集，如timdettmers/openassistantguanaco，进行微调。
本文将介绍如何利用Docker和Alpaca LoRA技术对LLaMA 65B大模型进行Fine-Tune，即使在有限的资源条件下也能取得显著成果。首先，通过斯坦福大学团队的开源项目，他们借助4颗80GB显存的A100 GPU服务器，对7B模型进行了微调，并取得了优秀效果。
其关键在于，微调时仅需调整少量新增参数，而非重新更新整个模型参数，从而大幅降低计算和内存消耗。例如，对于一个65B参数量的模型，传统微调方式可能导致GPU显存消耗高达800GB，而采用PEFT技术，如在单张16GB的T4卡上对LLama 2的7B模型进行微调，便能显著减少资源消耗。
Lora无线传输协议技术浅析
Lora无线传输协议技术浅析：技术概述：Lora是一种基于扩频技术的远距离无线传输技术，主要在ISM频段运行。主要优势：穿透力强：适用于复杂环境中的信号传输。抗干扰能力强：有效减少信号间的干扰和碰撞。功耗低：适合电池供电的无线设备。数据通讯效率高：提升数据传输的稳定性和可靠性。
Lora是一种基于扩频技术的远距离无线传输技术，主要在ISM频段运行，包括4386915MHz等。它具有穿透力强、抗干扰能力强、功耗低、数据通讯效率高等优势，并且支持半双工的双向通讯。在2017年，Lora技术在安防报警系统和智能家居系统中被视为一项新技术，市面上类似的成熟模块较少。
Lora无线通信技术基于LoRaWAN协议，该协议定义了节点设备与网络服务器之间的通信规则，实现了节点设备的注册、数据传输、设备管理等功能。LoRaWAN协议采用了星型拓扑结构，具备灵活性和可扩展性。
无线模块的抗干扰行越强，可以使传输的数据更加稳定且可靠。灵敏度高LoRa无线模块的lora调制技术对信号进行独有的扩频功能，在等同的数据速率条件下，它的扩频调制方式可以获得比传统GFSK、FSK等调制方式高8-10dB的灵敏度。
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