XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLoRa
通过超网络生成的Lora
基础模型最近在NLP [1、21、8]和CV [7]等不同领域取得了巨大成功。在机器人技术领域，机器人基础模型（RFMS）[9]可以帮助机器人做出更好的决策，从高级任务计划到低级行动控制，为学习真正的通才机器人提供了有希望的方法。在本文中，我们专注于一种特定类型的RFM，该RFM基于图像观察和语言指令直接输出动作命令，在先前的工作中，这也称为视觉语言行动（VLA）模型[4、5、18、24、14]。通过对从不同场景和不同机器人收集的大规模现实世界机器人数据进行培训，这些RFM的性能和概括性更高，比在任务狭窄分布的传统机器人控制器上取得了更好的概括。
基于 LoRa 通信的鸡蛋孵化器温度监测与控制原型
摘要 家禽业在生产雏鸡 (DOC) 时遇到问题。家禽业通常使用孵化器生产 DOC。孵化器必须具有高精度的机器内部环境温度读取能力。孵化器内部的温度环境需要保持在 36°C - 40°C 范围内。另一方面，孵化场和鸡舍通常不在一个地方。家禽业需要应用技术来解决这个问题。这个问题可以通过使用物联网来解决。但是物联网的成本非常高。本研究旨在利用低成本通信技术实现对孵化器原型内部温度的监测和控制。研究结果表明，当读取的温度分别为 36°C、37°C、38°C、39°C 和 40°C 时，控制系统可以将孵化器原型温度保持在最佳范围内，精度分别为 99.63%、99.83%、99.97%、99.64% 和 99.37%。本研究实施了用于监测系统的长距离 (LoRa) 技术。与物联网技术不同，点对点 LoRa 通信不需要付费即可进行通信，但仍可提供广域通信。根据研究结果，点对点 LoRa 通信在 50m、100m、150m、200m、250m 和 300m 范围内发送温度数据时性能良好，平均接收信号强度 (RSSI) 也较高。本研究可以得出结论，所提出的鸡蛋孵化器可以将温度保持在最佳范围内。所提出的孵化器还可以正确通信以发送数据温度以监测温度。
WiFi和Lora能源消耗比较IOT ESP 32/ SX1278设备 div> 通过使用高性能电离微电极阵列与光学成像相关的高性能电离微电极阵列
摘要 - 物联网（IoT）设备的使用已通过许多不同的领域传播。农业的运输，健康和能源管理是使用物联网系统的一些领域。对物联网系统的无线通信技术的选择对于其最佳性能至关重要。但是，必须考虑此选择的因素，例如所需的覆盖范围或能源消耗。在本文中，已经执行了使用低成本物联网设备的WiFi和Lora低功率广泛区域网络（LPWAN）传输后确定可获得的电池寿命。具有5秒的传输间隔和默认设置，WiFi和Lora都获得了类似的结果。此外，WiFi的表现优于默认设置和30秒的传输间隔。最后，洛拉（Lora）在更改的设置变化时确实跑赢了wifi，因为洛拉（Lora）的传输功率为10 dbm。
采用 LoRa 技术的新型长距离双向系统，更加舒适、高效
大门、车库门、百叶窗、遮光帘和警报系统的自动化和控制系统，使用智能和直观的界面进行集成管理：实用、功能性和优雅的解决方案，帮助您充分享受您的生活空间。
乐团：通过单个LORA网关和基于生成扩散模型的指纹构图
在果园中，机器人的树级定位对于智能农业应用至关重要。但是，先前的解决方案无法提供足够的准确性。我们开发了我们的系统，这是一种基于固定识别的本地化系统，可以仅使用一个Lora网关提供树级的精度。我们提取在八个频道上显示的通道状态信息（CSI）作为填纸。为了避免用于构建和更新Fifgerprint数据库的劳动密集型站点调查，我们设计了CSI生成模型（CGM），该模型（CGM）了解CSIS及其相应位置之间的关系。使用静态LORA传感器节点的CSI进行CGM进行构建，以构建和更新Fifgerprint数据库。在两个果园中进行了广泛的实验，这是我们系统在以最小的开销和增强机器人导航准确性来实现树级定位方面的有效性。
基于物联网LoRa的能源管理信息系统...
电能已成为人类生活的主要需求 [1,2]。因此，对电能的需求也随之增加。不受控制的持续使用电能将导致环境破坏和能源储备枯竭。建筑能源管理系统 (BEMS) 是一种用于监测和控制建筑物能源需求的方法，包括适应用电管理 [3-5]。物联网 (IoT) 方法在能源领域也称为能源互联网 (IoE) [6]。BEMS 由传感器、执行器、嵌入式控制器、连接和信息系统组成。物联网已成为人类活动的一部分，包括住宅和工业活动 [7,8]。物联网有望通过连接和协同工作的智能传感器和智能对象来优化人们的日常生活 [9,10]。
Cloud-Lora：使用基于增强学习的带宽 - 自动压缩
已经提出了云无线电访问网络（CRAN）体系结构，以解决通过大规模LORA网络的通过和可伸缩性挑战解决网络的一种方式。crans可以通过相干地汇总信号来改善网络吞吐量，并通过在云中实现接收器来扩展到多个通道。但是，在远程洛拉（Lora Deployments）中，克兰（Cran）对高架带宽的需求可能具有挑战性。因此，需要带宽感知的洛拉样品来收获crans的好处。我们介绍了云洛拉（Lora），这是洛拉（Lora）的第一个实用的cran，它可以检测到亚噪声洛拉信号并形成带宽自动压缩。据我们所知，这是Cran实时运作的Cran的首次演示。 我们将Cloud-lora在农业领域中部署了数天，将USRP作为门户。 然后使用蜂窝回程热点将Compers样品流式传输到Microsoft Azure服务器。 我们使用联合多门解码器和使用最新的接收器的联合多门解码和2倍吞吐量改进来证明超过6 dB的SNR收益，这是Cran在现实世界部署中实现的。据我们所知，这是Cran实时运作的Cran的首次演示。我们将Cloud-lora在农业领域中部署了数天，将USRP作为门户。然后使用蜂窝回程热点将Compers样品流式传输到Microsoft Azure服务器。我们使用联合多门解码器和使用最新的接收器的联合多门解码和2倍吞吐量改进来证明超过6 dB的SNR收益，这是Cran在现实世界部署中实现的。
基于 LoRa 的智能空间监控系统的速率单调调度器
摘要 — 智能空间系统配备传感器来收集数据，这些数据可用于了解其环境条件。然后将收集到的数据传输到应用程序，以提高空间的舒适度、生活质量和安全性。长距离 (LoRa) 技术提供长距离覆盖，消耗低能量，非常适合智能空间应用。LoRa 中有六个虚拟通道用于传输数据，但是当节点同时传输数据时，网络会面临干扰问题。干扰问题使 LoRa 不太适合时间紧迫的应用。为了缓解干扰问题，应以最佳方式分配扩频因子。本文使用速率单调调度程序将扩频因子分配给 LN，以确保在截止期限内以最小的能耗传输数据。为了量化接收信息的延迟，我们使用“信息时代”指标。使用 Network Simulator-3 验证了所提出的方法，结果表明它有效地减少了延迟和能量并延长了网络效用。索引词 — 信息时代、物联网、远程通信、调度
WiFi和Lora能源消耗比较IOT ESP 32/ SX1278设备 div>
摘要最近，电子设备的开发以细胞外记录许多神经元的同时电动活动一直在开放，为接口和解码神经元活动打开了新的可能性。在这项工作中，我们测试了如何使用EDOT电聚合剂来调整制造材料，可以优化此类设备的电池 /电极界面。我们的结果表明，与金电极相比，检测到的神经元更高的信噪比，更好的生物相容性和更高数量的神经元。然后，使用具有2D神经元培养物与荧光光学成像结合的增强记录，我们检查了可以仅通过细胞外特征估算记录神经元的位置的程度。我们的结果表明，假设神经元以单脚骨的形式行为，可以用大约数十微米的精度估算位置。
图像生成AI模型基于对比度学习样式距离计算
摘要。本文提出了一种检索训练有素的图像生成洛拉（低级别适应性）模型的方法。此搜索算法采用单个任意图像输入，然后将模型在其中将图像转换为与输入映像相同的样式中的模型。我们使用三胞胎网络（带有三重损失的暹罗网络）采用了对比度学习方法。我们在预采用的洛拉模型上创建了一个示例图像集并执行了样式转移。使用这些传输的图像，对网络进行了微调，以通过其样式而不是通过其主题来计算距离；对于由不同的Lora模型转化的同一主题的一对图像对成对的差异很大，对于由同一LORA模型转换的不同下ject的图像对。通过准确评估任务评估了搜索算法，这些任务估计是否通过对模型进行排名的相同模型和用户实验进行了转换。实验结果表明，精细调整至关重要，样本图像集的多样性也很重要。