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World File Search System洛拉
基于洛拉的智能农业监测和自动灌溉系统
农业是一个在确保粮食安全和可持续发展方面起着至关重要的作用的部门。然而，传统农业实践面临着诸如无效灌溉方法和缺乏实时监测之类的挑战，导致水浪费和农作物产量降低。几种试图解决这些挑战的系统，例如基于Wi-Fi，蓝牙和3G/4G细胞技术的系统；而且还会遇到困难，例如较低的传输范围，高功耗等。为了解决所有这些问题，本文提出了基于洛拉的智能农业监控和自动灌溉系统。该系统利用Lora技术用于远程线 - 无需通信，用于实时数据可视化和控制的Blynk平台以及用于数据存储，可视化和进一步的分析的ThingsPeak平台。系统包含多个组件，包括用于数据收集的传感器节点，数据传输的网关以及用于灌溉控制的执行器节点。实验结果表明，所提出的系统有效地监视了收集的数据，例如土壤水分水平，实时可视化数据，并根据传感器数据和用户命令自动控制灌溉。本研究中提出的系统为可持续农业实践提供了一种具有成本效益，有效的解决方案。关键字
赫德利与埃洛拉·贝斯
安大略省的能源部门是一个复杂的组织网络，负责能源网系统的不同方面。独立电力系统运营商 (IESO) 管理电力系统，以评估安大略省能源网的实时需求，并规划该省未来的能源需求。虽然该省目前向五个互连邻国（魁北克、马尼托巴、明尼苏达、密歇根和纽约）出口过剩能源 [1]，但发展规划和技术支持预测表明，到 2026 年，该省对能源的需求将大于目前的供应量 [2]。作为回应，IESO 于 2023 年启动了长期 1 RFP 流程，目标是获得 4,000MW 的容量，以帮助满足 2027 年系统的需求 [3]。Hedley BESS 和 Elora BESS 项目是 RFP 流程的成功应用。
pilora：用于联邦课堂学习的原型指导增量洛拉
摘要。现有的联合学习方法在涉及数据隐私和非IID数据的情况下有效地处理了分散的学习。但是，在现实情况下，每个客户端都动态学习新类，要求全局模型对所有可见的类进行分类。有效地减轻灾难性遗忘和数据异质性，我们提出了一种名为Pilora的简单有效方法。一方面，我们采用原型学习来学习更好的功能表示形式，并利用原型和类特征之间的启发式信息来设计原型重新重量调节，以解决由数据异质性引起的分类器偏见而无需重新培训分类器。另一方面，我们将增量学习视为学习独特的任务向量并在不同的Lora参数中编码它们的过程。因此，我们提出了增量的洛拉（Lora）来减轻灾难性遗忘。标准数据集的实验结果表明，我们的方法的表现优于最先进的方法。更重要的是，我们的方法在不同的环境和数据杂基的程度上表现出强大的稳固性和优越性。该代码可从https://github.com/ghy0501/pilora获得。
内在的洛拉：发现的通才方法...
正常，深度，反照率和阴影的三个三链接[3]。我们的方法是一种低级适应性（LORA）技术，有效地在不同的模型类型上有效地提取这些内在的，具有最小的计算开销和数据要求。详细的结果和一个夏天在选项卡中介绍。1，并在第二节进一步阐述。4。我们的实验表明，生成模型中的内在知识不是偶然的，而是大规模学习的副产品以模仿图像数据。总而言之，我们的工作扩大了对一般图像模型中对视觉知识的理解，我们的贡献是：•广泛的适用性：我们验证了I-L O Ra提取场景内在的（正常，深度，反击和阴影）的能力，跨越了广泛的生成模型，突显了其对各种建筑的适应性。•有效而精益的知识提取方法：I-L O RA高效，需要增加参数（稳定扩散的0.17％）和最小的训练数据，只有250张图像。•从学习的先验中的见解：通过控制实验，我们说明了学先的先验的关键作用，这表明提取的内在质量与生成模型的视觉质量相关。•内在的竞争质量：我们的方法具有数百至数千个标记的图像，与领先的监督技术相比，与数百万个标记图像相比，具有固有的图像或什至更好。
比较基于洛拉的废物箱监测系统中知识提取模型的机器学习方法
知识提取模型（KEM）是一个系统，可通过基于IoT的智能废物箱清空调度分类来提取知识。分类是一个困难的问题，需要有效的分类方法。这项研究以KEM系统的形式做出了贡献，以使用机器学习方法的最佳性能排空废物箱的时间表。该研究旨在比较决策树，幼稚的贝叶斯，K-Nearest邻居，支持向量机和多层感知器的形式的机器学习方法的性能，这将在KEM系统中使用。使用具有十个观测值的交叉验证方法对准确性，召回，精度，F-量和ROC曲线进行了。 实验结果表明，决策树最适合准确性，召回，精度和ROC曲线。 相比之下，K-NN方法获得了最高的F量度性能。 可以实现以从其他基于物联网的系统中创建的数据集中提取知识。。实验结果表明，决策树最适合准确性，召回，精度和ROC曲线。相比之下，K-NN方法获得了最高的F量度性能。可以实现以从其他基于物联网的系统中创建的数据集中提取知识。以从其他基于物联网的系统中创建的数据集中提取知识。
细分计划草案 - 洛拉湾...
s：\ Korsiak＆Company \ Great Gulf \ Lora Bay \ Lora Bay \第4B \ 4B \ 4B-计划草案\ 2023-08 \ Lora Bay phase 4B 4B计划草案计划 - 8月3日23_KC.DWG
洛拉万的能量收集用于空间通信
2019 年，荷兰埃因霍温理工大学开发了一种隧道二极管，允许输入 2.4 GHz 的 −25 至 −10 dBm 微波功率，与传统 SBD 相比，隧道二极管具有更高的 RF-DC 转换效率。使用由卡诺极限确定的高阻抗（Q 匹配电路）天线也可以获得高 RF-DC 转换效率。利物浦大学开发了一种阻抗 >400- Ω 的低功率宽带整流天线，它在 0.9-1.1 GHz 和 1.8-2.5 GHz 之间实现了 75% 的 RF-DC 转换效率。 2016 年，日本金泽工业大学设计了一种 1.6k 高阻抗整流天线，用于收集 500MHz 的数字电视信号，在 -15dBm 的 RF 功率输入下可获得 49% 的 RF-DC 转换效率，在 -30dBm 的输入功率下可获得 8.7% 的效率