1、LoRa模块为基于LPWAN的远距离无线通信模块，支持LORAWAN标准协议，串口数据透传双向通讯，主要应用在智能抄表、智慧路灯、智慧农业、智能停车、智能安防等领域。
2、Lora模块是一种远程无线通信模块。Lora模块是一种基于LoRa技术的远程无线通信模块。LoRa是一种长距离、低功耗的无线通信技术，广泛应用于物联网领域。
3、LORA模块是一种长距离、低功耗的无线通信模块。LORA模块，全称为Long Range模块，是近年来随着物联网技术的发展而兴起的一种无线通信模块。其主要特点在于能够实现较长的通信距离以及较低的工作功耗。
4、LoRa是一种专用于无线电调制解调的技术，LoRa融合了数字扩频、数字信号处理和前向纠错编码技术，拥有前所未有的性能。
LoRa技术智能家居产品有哪些ZHC0561是一款支持点对点通信协议的低频半双工LoRa数传终端，具有2DO、4DI以及本地逻辑设置和设备间逻辑设置，支持AES通信加密。使用串口进行收发，降低了无线应用的门槛，可实现串口到LoRa的数据互传。LoRa具有功率密度集中，抗干扰能力强的优势，本产品通讯距离可达8000m。
lora门锁比较好的品牌有：凯迪仕、德施曼、小米、汇泰龙和樱花等。凯迪仕 是一家集产品研发、制造、销售、安装、售后于一体的全产业链公司，主要经营智能门锁、指纹锁、指纹锁品牌等产品，凯迪仕智能锁可通过指纹、密码、蓝牙、磁卡等多种形式开锁。
lora模块智能家居应用有哪些载波频率：loRa使用的载波频率较低，信道衰减慢，穿墙能力强，而ZigBee使用频率为4G，信道衰减快，穿墙能力 差。此外，工作在4G的产品（ZigBee、WiFi等）种类和数量庞大，相互干扰程度较大。接收灵敏度：loRa 基于扩频技术，抗干扰能力强。
LORA超远距离无线通讯技术， 无需布线， 性能稳定。全宅调光：JIAN SHU简舒对每个房间的灯光进行分层控制， 每一层灯光都是缓缓打开或缓缓关闭， 整个灯光的打开或者关闭更有仪工感。人体感应：通过红外人体感应器，可实现自动开/关灯，再也不用在黑暗中寻找开关了。
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。
无线电通信：这是一种最早的无线通信方式，包括短波、中波和长波通信，如AM/FM广播、雷达和早期的移动电话技术。无线电通信利用电磁波在空间中传播信息，无需物理连接。 卫星通信：通过地球同步卫星或低轨道卫星进行的通信，如全球定位系统（GPS）、卫星电话和卫星互联网（如铱星、Galileo等）。
LoRa是LPWAN通信技术之一，是美国Semtech公司采用并推广的基于bai扩频技术的超长距离无线传输方案。物理层或无线调制用于建立长距离通信链路。许多传统无线系统使用频移键控（FSK）调制作为物理层，因为这是实现低功耗的非常有效的调制。WiFi 全称Wireless-Fidelity，是无线局域网（WLAN）中的一个标准。
当然要携带系统了，如果是企业定制的话，上传下达很重要，携带系统可以便于监督检查工作细节，数据传输也很重要，像磐钴公司的数传终端和LoRa终端都适合海事使用，功能很强大，而且都是有为企业提供系统，维护成本很低效果很好，建议入手。
依靠这个经纬度定位就能够在电子地图上面找到自己所在的位置。GPS的收费不依靠卫星信号方面进行，而是依靠地图软件进行，电子地图的信息是需要更新的，否则新的道路、建筑不被记录的话会影响GPS的使用，因此现有的GPS都是以“升级地图”作为收费点的。
无线传输技术：物联网中的设备需要通过网络进行数据传输和通信，因此无线传输技术是物联网的重要组成部分。常见的无线传输技术包括Wi-Fi、蓝牙、ZigBee、LoRa等，它们具有不同的传输距离、传输速率和功耗特点，适用于不同的应用场景。
优点： 无线通讯，有效解决户外停车场施工布线、安装维护不便等问题，具有安装及维护简便、 施工免布线、 节约施工成本、 缩减施 工周期等优点； LoRa 无线扩频技术，具备-148dBm 的接收灵敏度， 比起传统 470MHz传输，拥有超过两倍的通信距离和覆盖面积， 大大减少网关数量和施工成本。
LoRa采用星型结构以达到长距离连接的稳定性和保障节点的电池寿命。这种星型网络结构可保证家庭智能家居之间的通讯延迟降低，具有更好的体验。
与wifi、蓝牙相比 ，其耗电量要少很多很多，但是其通讯距离却能更远。LoRa智能家居采用的是点对点的星型通信方式，实现远距离传输，无需网络中继器传输 距离，即智能配件直接可与智能中控主机互联互能，不需要中间大量的节点来转达，与其他通信技术相比，LoRa技术更加适合于低成 本大规 模的物联网部署。
为解决这一问题，微软研究人员提出了LoRA，即大语言模型的低秩适应，一种高效的参数微调方法。LoRA通过在预训练模型基础上添加少量额外网络层，只训练这些新参数，降低了微调成本，同时保持了与全模型微调相近的效果。关于LoRA的开源资源，HuggingFace提供了详细的实现代码和文档，可以供学习者实践。
本文着重介绍LoRa（Low-Rank Adaptation）这一高效的微调技术，它通过在大型预训练语言模型（LLM）的权重矩阵上应用低秩分解，显著减少参数量，降低计算和内存需求，使微调在有限资源下得以高效进行。
LoRA，全称低秩适应大语言模型，是一种在NLP领域广泛应用的参数高效微调方法。它通过在预训练模型（如GPT-3或ChatGPT的前身）基础上增加少量可训练的网络层，实现了成本降低的同时保持与全模型微调相近的效果。
传统方法可能消耗大量GPU内存，而LoRA通过学习参数变化而非直接更新参数，解决存储和计算资源的问题。LoRA的核心原理是利用矩阵的线性独立性和秩，尤其是权重矩阵通常具有低秩特性，这意味着可以用更小的矩阵（即因子）来表示。
论文链接：arxiv.org/abs/240172..MELoRA通过训练一组迷你LoRA来捕获迷你LoRA之间的多样性，从而促进更好的泛化能力。该方法冻结原始预训练权重，仅训练少量参数的迷你LoRA，实现对大规模语言模型的有效微调。
LoRA在Stable Diffusion中的应用：LoRA最初针对大语言模型进行低阶适应，但已扩展到多模态模型，如Stable Diffusion。它通过冻结大模型权重并插入可训练层，实现针对特定领域任务的高效微调，显著节省计算资源，生成结果与全模型微调相当，但速度更快。