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物联网的核心技术是
〖壹〗、 传感器技术同样是构建物联网的核心之一。通过传感器网络，可以实现对环境参数、人体健康状态等的实时监测，进而提供智能化的服务。低功耗无线传感器网络的构建，不仅能够降低能耗，还能确保网络的稳定性和可靠性。
〖贰〗、 物联网核心技术包括传感器技术、射频识别技术、二维码技术、微机电系统和GPS技术。
〖叁〗、 物联网的核心技术是数据传输与通信技术、传感器技术、数据处理与智能分析技术。在物联网的架构中，数据传输与通信技术是连接物理世界与信息世界的桥梁。物联网设备通过无线网络，如Wi-Fi、Zigbee、LoRa等，将收集到的数据传输到云端或本地服务器。
〖肆〗、 核心技术：物联网的核心技术之一是RFID，这种技术使得设备能够无需物理接触或人工干预就能自动识别并交换数据。应用领域：交通系统：物联网在交通管理中的应用非常广泛，如智能交通系统，通过连接车辆、道路基础设施和传感器，提高交通效率，减少事故。
〖伍〗、 物联网的核心技术：感知技术 感知技术是物联网的核心基础，主要包括RFID、传感器技术、GPS定位技术等。这些技术用于识别和捕获物理世界中的各种信息，如物品的位置、状态、环境参数等，并将其转化为数字信号，以供后续处理和分析。网络技术 物联网的网络技术主要是实现数据的传输和交换。
电路板接地的作用及常见接地方式
〖壹〗、 接地方式主要有以下几种：工作接地：定义：根据电力系统正常运行方式的需要而将网络的某一点接地。作用：稳定电网对地电位，降低对地绝缘要求，便于故障检测和继电保护措施的实施。例如，将三相系统的中性点接地。
〖贰〗、 保护接地主要应用在电气设备的保护上，其作用是保障人员和设备的安全。保护接地是电气安全的重要措施之一。当电气设备出现绝缘损坏时，保护接地能够避免触电事故的发生，保障人身安全。防雷接地。为防止雷电对人员和设备造成损害，将雷电电流引入大地而进行的接地，如避雷针和避雷线的安装。
〖叁〗、 工作接地：在电力系统的电气装置中，为了确保运行需要，设置了工作接地，例如中性点的直接接地或通过其他装置的接地。 保护接地：为了防止电气装置的金属外壳、配电装置的构架和线路杆塔等在绝缘损坏时带电，从而危及人身和设备安全，设置了保护接地。
〖肆〗、 设备信号接地可能是以设备中的一点或一块金属作为接地借鉴 点，为所有信号提供一个公共借鉴 电位。有单点接地、多点接地、浮地和混合接地等不同方式。单点接地指整个电路系统中只有一个物理点被定义为接地借鉴 点，其他接地点都直接接到这一点上。适用于低频电路，频率小于1MHz时常用一点接地。
水库大坝安全监测预警方法及装置系统
〖壹〗、 监测预警方法 基于北斗卫星系统的定位与预测：利用北斗卫星导航系统的高精度定位功能，结合预测模型对大坝安全进行评估，实现风险的实时监测与预警。 多感知设备数据收集：通过变形监测、渗压计、水位计等多种感知设备，实时收集大坝的各项安全参数数据。
〖贰〗、 大坝水库安全监测预警系统解决方案主要包括以下几个方面：利用岩土监测设备进行实时数据收集：核心设备：包括测斜仪、沉降板等，用于实时监测大坝结构和地基的细微变化。数据收集：这些设备能够实时收集数据，为深入分析大坝行为提供基础。智能预警系统：预设阈值：系统根据大坝的实际情况预设危险阈值。
〖叁〗、 水库大坝安全监测系统实施方案旨在通过现代科技手段，如物联网、大数据与云计算，结合地理信息系统，实现对大坝安全与运行状态的实时监测。该方案能够及时发现大坝的安全问题和潜在隐患，为决策提供科学依据，降低危险事件的发生概率。
〖肆〗、 水库监测方法分为定点监测与动态监控。定点监测分为自动定时、手动定时监测。自动定时监测通过设备自动获取数据，手动定时监测则由人力执行。动态监控通过监测设备实时与综合管理中心对接，实现实时预警与问题解决。
〖伍〗、 系统介绍 水库大坝安全监测系统包括智能感知、物联网信息通信和云端智慧监控管理平台三部分。系统能自动采集库水位、雨量、视频、渗流渗压等运行数据，并进行分析上报。
从统一视角看各类高效fine-tune方法
统一的高效fine-tune框架 基于上述方法的相似性，论文提出了一套统一的高效fine-tune框架，涵盖了adaptor、prefix-tuning、LoRA等方法。这个框架的核心是如何生成修改原始attention score的向量。通过考虑四个核心模块，构建了灵活的模型结构。
全面审视：通过统一视角，我们能全面审视各种低参数微调方法的优劣。发现扩展算法：这种视角有利于在预训练框架中实现一系列微调方法，提高算法的扩展性。
LoRA方法： 核心思想：基于模型的内在低秩特性，通过增加旁路矩阵来模拟全参数微调。 优点：实现轻量级的微调方案，适用于大规模预训练模型的下游任务，减少了计算和存储资源的需求。 Adapter方法： 核心思想：在预训练模型的每一层添加适配器模块，通过限制适配器参数量来实现微调。
大模型微调方法主要包括以下几种：LoRA：核心思想：利用模型内在的低秩特性，通过增加旁路矩阵在保持预训练参数不变的情况下，仅调整少量参数以适应特定任务。优势：有效降低了微调成本，且在保持低延迟的同时实现了轻量级的微调。
对预训练模型的输入结构进行了调整，包括使用编码的prompt和引入锚点，提升了模型在大规模数据集上的性能。 Prompt-tuningPrompt-tuning为每个任务定制prompt，通过冻结预训练模型进行训练。这种方法随着模型规模增大效果显著，最终能与精细调优效果相当，并引入Prompt-ensembling进行更高效的模型集成。
花式Finetune方法主要包括以下四种类型：使用Pretrain模型做约束：应用场景：当目标任务数据有限或面临知识遗忘时。方法描述：在Finetune阶段加入Pretrain模型的参数约束，以防止过拟合和遗忘有价值的知识。例如，DELTA方法通过控制feature map而非模型参数的迁移强度来实现这一点。
...Face大模型排名 榜!高效数据集+独特LoRA微调是关键
〖壹〗、 波士顿大学的鸭嘴兽-70B模型在Hugging Face的开源大模型排名 榜上脱颖而出，荣登榜首。该模型基于Llama2微调而来，旨在提升性能的同时，减少计算资源和数据的消耗。鸭嘴兽-70B的显著进步归功于两个关键因素：优化数据集和使用LoRA与PEFT进行模型微调，特别是对非注意力模块的优化。
〖贰〗、 波士顿大学的研究团队研发的鸭嘴兽-70B模型在开源大模型排名 榜上崭露头角，位居榜首。其成功的关键在于两个核心策略：一是使用优化过的Open-Platypus数据集，通过删除相似和重复问题来提升模型性能；二是采用LoRA微调和PEFT技术，特别关注非注意力模块的优化，同时兼顾计算资源的节省。
〖叁〗、 鸭嘴兽2-70B成功登顶Hugging Face大模型排名 榜，成为最新的开源大模型冠军。波士顿大学的研究团队基于Llama2模型进行微调，实现性能提升的同时，减少计算资源和数据使用。13B的鸭嘴兽模型在单个A100 GPU上使用25k个问题，仅需5小时即可完成训练。
〖肆〗、 Hugging Face排名 榜上，前20名模型的40%采用LoRA或其衍生技术进行微调，同时保持了高精度，大幅减少了计算资源需求。在处理多个LoRA微调任务时，存在两种典型场景：相同数据集和不同数据集。每种场景都有其特点和挑战。
〖伍〗、 DeltaTuning与PEFT方法 DeltaTuning：与PEFT方法属于同一类别，用于大模型的微调。 研究建议：具体技术细节和应用请深入研究相关文献与实践案例。
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