lora网关,ieee8023af需要几芯网线

lora网关，ieee8023af需要几芯网线？

一条网线有8条线芯，POE供电一般有两种模式连接网线进行供电。

标准的五类网线有四对双绞线，IEEE802.3af/at允许两种线序供电方法：一种是在4、5、7、8线对上传输电流，并且规定，4、5为正极，7、8为负极。另一种供电是在1、2、3、6线上传输电源，极性较为任意，1、2为正极，3、6为负极或是1、2为负极，3、6为正极。POE交换机采用第二种供电线序，无线AP或者物联网LoRa网关两种供电线序都支持。

但却非常值得推荐的好物？

干货分享 | 物联网中的推荐系统

1、背景介绍

物联网是一种联网的基础架构，是物联网、互联网和语义学领域之间融合的结果，为随时随地连接不同设备提供了基础。在物联网场景中，开发了大量的服务和应用程序，这使识别相关的服务和应用程序成为用户的一项复杂任务。在这种情况下，推荐系统便成了一项关键的技术，这些技术使大部分服务和应用程序的识别变得可行。比如在物联网等场景下可以在网关上安装一些应用程序，附加设备由网关部署和管理，同时在公共显示器上显示的信息文本，会被用于在网关上完成特定任务相关的数据传输协议，并应包括IoT相关场景中相关的硬件和软件组件。

推荐技术在IoT上下文中的进一步应用包括工作流程的推荐（例如，应将哪些软件功能包含在IoT应用程序的工作流程定义中），食品的推荐（例如，根据食品的状况，可以调整提供条件），在个性化店内购物场景中进行推荐（例如，根据实体店中顾客的位置，应推荐哪些商品）以及健康监控（例如，根据一个人当前的饮食行为和身体状况，推荐食物和体育锻炼）。在许多情况下，灵活的物联网网关基础设施都扮演着核心角色。

IoT网关是基于硬件和软件的解决方案，其主要作用是实现设备到设备中心/或设备到云的通信。它是一个平台，用于支持不同数据源（具有各种通信协议的传感器）与目的地（本地或远程数据管理实体以及各种执行器）之间的连接。物联网网关位于设备的边缘和附近，也可能在服务执行中发挥关键作用。典型的物联网网关平台由设备管理器，通信/数据协议管理器，应用程序管理器和数据管理器组成（请参见下图）。先进的IoT网关包含其他功能，其中可以包括配置器和推荐器引擎，以帮助用户配置网关或基于给定的网关设置和用户交互协议推荐有用的应用程序。

如图1所示，可以使用5G，BLE，LORA和ZigBee等各种连接协议将IoT传感器连接到IoT网关。网关用户可以通过WAN / LAN连接其网关，以管理或监视其数据和服务。他们还可以通过将云应用程序与其IoT网关链接来管理或监视收集的数据。

2、基本技术和应用场景

推荐技术可用于多种目的，以支持不同的物联网场景。在本节中，我们将会介绍协同过滤，基于内容的过滤，基于知识的推荐和组合推荐这四项基本推荐技术，如何根据不同场景去实现推荐的功能。

2.1 协作过滤

基于“口口相传”的想法，即朋友（最近邻居– NN）对物品的意见或看法被用作计算推荐算法的主要信息来源。然后，使用k个最近邻居的偏好（等级）来推断当前用户的偏好。例如，将安装在与当前用户具有类似应用程序库的用户的网关上的应用程序，安装在当前用户的网关上。物联网环境中协同过滤的其他应用示例是物联网环境提升中的设备推荐和组件部分推荐。支持协同过滤的不同场景的推荐库的示例是Apache Mahout。

表1：根据其他网关的安装信息，基于协同筛选的设备（d1..d4）和应用程序（app1..app4）推荐。与本地网关相比，网关1的配置文件是最相似的配置文件。由于app3未安装在本地网关上，因此可以将其解释为推荐候选。推荐的应用程序用√表示。

2.2 基于内容的过滤

基于稳定的首选项的想法，即过去的首选项在将来不会发生重大变化。使用基于内容的过滤时，有关物品的基于关键字的信息与从当前用户过去已经消费过的项目中提取的关键字匹配。例如，如果用户安装了特定的应用程序，则可以在可用时推荐类似的应用程序或对现有应用程序的更新。在IoT上下文中应用基于内容筛选的其他示例是设备和工作流程的推荐。支持基于内容过滤的不同场景的推荐库示例是Apache Lucene。

表2：使用本地网关上已安装的应用程序的关键字（key）对应用程序进行基于内容过滤的推荐。与本地网关的配置文件相比，app1的关键字是最相似的关键字。由于app1未安装在本地网关上（假设），因此可以将其选择为推荐候选。推荐的应用程序用√表示。

2.3 基于知识的推荐

基于使用以显式方式（即在规则约束方面）定义的推荐知识的思想。使用基于知识的推荐时，当前用户明确定义的首选项将转发到知识库，该知识库用于确定推荐（搜索问题的解决方案）。例如，如果IoT网关解决方案的用户更喜欢节电的网关配置，则与其他协议相比，将首选使用特定的通信协议。在物联网环境中，应用基于知识的推荐技术的其他示例包括整个网关配置的推荐，以及野生动物监测中数据收集策略的推荐。

2.4 基于组的推荐系统

基于组的推荐系统，是基于对用户小组的偏好，使用不同算法的汇总结果去推荐。在基于算法集成的推荐中，基本算法（例如协同过滤，基于内容的过滤和基于知识的推荐）用于确定针对单个用户的推荐。然后将这些建议汇总为该组的最终推荐（基于汇总预测的方法）。相关聚合函数的示例是平均值（推荐用户评分平均值最高的商品）和风险最少（推荐所有最低评分指标最高的商品）。另外，小组资料可以从小组成员的个人偏好中得出（*基于聚合模型的方法，根据小组资料，可以使用上述基本方法确定推荐。团体推荐系统的实现通常基于单用户推荐系统的库，也就是上述提到的Apache Mahout、Apache Lucene等。

3、何时应用哪种推荐技术？

本文讨论的推荐方法使用了不同的知识来源，并且还具有不同的优点，这些优点使它们（或更少）适用于特定的推荐方案。在下文中，我们将简单讨论推荐算法选择的主要标准，并针对这些标准分析所讨论的每种算法。

3.1 原理简单

基于内容的筛选和基于协同的筛选的原理都比较简单，实现方式也比较快，只需获得有关评分方面的用户偏好的知识（在基于内容的过滤中，自动提取的关键字）就可以得出推荐。由于基于组的推荐系统大部分是使用这些基本算法，所以基于组的推荐系统的实现也比较容易。相比之下，基于知识的推荐方法需要更多的设置投资，由于领域专家和知识工程师之间的通信开销，知识库的构建通常是一个容易出错且繁琐的过程。

3.2 会话推荐方法

在推荐复杂的产品和服务时，主要支持在用户和系统之间进行对话的会话方法。在这种情况下，使用基于知识的推荐器，即在基于知识的推荐的上下文中支持对话方法。协同过滤和基于内容的过滤不支持推荐对话框。在小组推荐系统的背景下，由于部分小组推荐系统是基于知识的推荐，因此可以支持会话过程。

3.3 适应性

协同过滤和基于内容的推荐有较好的适应性，因为每一个新的等级更高程度的适应性可以改变推荐的项目清单。如果将协同过滤或基于内容的推荐用作基础推荐，这也适用于组推荐方案方法。基于知识的推荐方法显示出较低的适应性，因为知识库是比较稳定的，因为单个用户的偏好习惯不会一时间去改变。

3.4 惊喜度

如果用户喜欢某项推荐，并同时对此推荐感到完全出乎意料，就会产生惊喜度，一般这种效果主要可以通过协同推荐方法来实现。基于内容的推荐一般会假定其偏好保持稳定，并在已经购买的商品列表中提供建议。因此，这种方法提供了非常低的偶然性。同时，基于知识的推荐算法中的偶然性程度取决于编码的偶然性程度。基于小组推荐中的偶然性程度取决于所选择的基础基本推荐方法。

3.5 冷启动问题

协同过滤和基于内容的过滤都存在冷启动问题：如果在协同过滤中没有特定用户的用户评级，或者到目前为止，当使用基于内容的推荐系统时用户没有购买任何商品时，也就是无法获取相似的推荐。此外，如果某个商品没有获得评级，则协同过滤系统很难将其考虑在内。由于基于内容的过滤基于商品的关键字，因此即使没有商品的评级也可以进行推荐。基于知识的推荐不存在冷启动问题，因为推荐知识被编码在一个知识库中，且假定该知识库在可以开始推荐会话之前就已经存在。

3.6 透明度

透明度可以视为推荐结果可解释的程度。协同过滤和基于内容的过滤中的结果具有较低的解释性，因为如果要解释的话，只能基于内容的推荐中的相似邻居和相似关键字。在基于知识的推荐中，可以更细化解释。相关说明可以考虑推荐的原因（由用户偏好列表表示），但也可以考虑为什么找不到解决方案以及哪些偏好矛盾的原因。在小组推荐系统中，可解释性取决于所选的基本推荐方法。

3.7 高参与度商品

由于次优决策的负面影响很大，因此在大多数情况下，此类商品非常复杂，并且需要做出相关决策。其示例是选择特定的服务器基础结构或智能家居解决方案。相反，低参与度商品的例子是低价应用程序或传感器。在大多数情况下，基于知识的方法用于推荐高参与度的商品，而基于内容的协作过滤则用于推荐低参与度的商品。按照先前的论点，如果选择的基本推荐方法是基于知识的，则可以将小组推荐系统用于高度参与的商品。

4、结论与下一步工作

在本文中，我们提供了对现有推荐方法的简短概述，并讨论了它们在物联网场景中的应用的不同方面。在这种情况下，我们还针对可用于选择推荐算法的一组标准讨论了不同方法的优缺点。同时，也有一些与推荐技术在物联网场景中的应用有关的开放研究问题需要我们关注，尤其是在推荐复杂的IoT配置的情况下，必须开发搜索机制，以便在面对庞大而复杂的配置知识库时也可以进行高效且个性化的解决方案搜索。此外，必须以有效的方式测试和更新有关产品可变性的知识。这项要求与软件工程的当前发展相吻合，后者在开发，测试，部署和生产使用之间相继实现了强大的耦合。

lora比ZigBee相比有哪些优点？

lora比ZigBee相比的优点如下：

1、通讯距离远（适合半径500m～2km，通信距离大于7000千米，解决了低功耗和远距离不能兼得的难题），低功耗优化的长电池寿命（Aloha方法有数据时才连接，电池工作几年）。

2、低成本（非授权频谱，远距离通讯中成本最低的，无网络的户外）、集中式低频次、数量小（非视频）、长距离数据传输（和传感器集成），组网方便。

3、稳定性也更高（相比2．4G和蓝牙、WiFi等技术）．抗干扰性（协议里面有LBT的功能，基于aloha的方式，有自动的频点跳转和速率自适应功能）。

扩展资料

LoRa模块的缺点

1、频谱干扰。LoRa的发展势头很好，LoRa设备和网络部署的增多，相互之间会出现一定的频谱干扰。

2、需要新建网络。LoRa在布设过程中，需要新建信号塔、工业基站甚至是便携式家庭网关（解决高并发问题，需要强大的接受信息能力以满足巨量节点的要求，网关往往会采用多路同时收发的传输器来满足星型网络结构的要求）。

3、基站建设中速率低，LoRAWAN目前国内标准支持292bps－5．4kbps。

5G最大的赢家会是移动吗？

5G是一个庞大产业链，从芯片、到运营商，从通信企业到应用层，并非某一家成为这个时代的赢家，就如同互联网发展离不开网络，但从企业层面来看，似乎互联网企业更受益，或者说是赢家，例如腾讯和阿里，市值远远高于中国移动等其他运营商。

5G的意义不在于某家公司获利，而是将开启一个崭新的万物智能新时代，并加速社会数字化变革。在我看来，信息通信技术的发展，给人们的生活带来了翻天覆地的变化，3G技术促使信息科技向移动互联转变，而4G通信技术则让移动互联网蓬勃发展，人们的生活也因4G变得更加多姿多彩，不管是工作、学习、社交，亦是休闲、娱乐、购物，丰富的移动互联网已渗透社会方方面面。然而信息科技不断前进，LoRa和NB-IoT低功耗广域网连接规模日益扩大，促使移动互联网向万物互联转变。

5G将至，4G将成过去，球各国积极推进5G技术发展，重金投入支持5G技术发展，促使5G加速向我们走来。因5G技术让一切设备互联成为可能，将加速万物互联时代到来，并在云＋IoT+AI等技术应用，万物互联最终演变万物智能，引发社会数字化变革。

移动互联网的蓬勃发展受益于3G和4G普及，而5G将开启一个新时代，在物联网资深专家杨剑勇看来，物联网作为全新的连接方式，芯片、运营商和通信等厂商共同推进下，将实现千亿量的连接，大连接也将带来巨大机遇，以5G支撑的大连接，不仅会掀起新一轮的移动变革，并结合云端和人工智能等技术，推动社会变革，进入一个万物感知的智能社会。

华为

华为希望与各企业一起探索5G应用，创造新商业模式，共建万物互联的智能世界，对于华为来说，站在新时代的起点，在全球和部分运营商进行5G预商用测试，通过“芯、端、云协同赋能全社会。本月初，华为和英特尔成功完成2.6GHz频段基于3GPP Release 15标准9月份版本、SA架构的5G NR互操作性测试，该测试的完成是2.6GHz频段5G NR产业成熟和大规模商用发展的关键里程碑。

在今年早些时候，华为发布面向5G时代的SingleRAN Pro方案，支持5G并兼容3G和4G网络，同时，华为面向全球运营商还发布了5G Power方案，保障5G网络演进过程中能源更简单、更可靠、更高效，避免改造，助力5G网络快速部署。另外，据了解华为拥有61项5G专利，占全球的22.9%，位居全球第一。

中兴通讯

在今年1月中兴通讯曾公告拟非公开发行A股，募集不超过130亿元资金投向5G技术研究，完成5G终端全面技术布局。在全球积极发展5g技术的情况下，其5G产品和解决方案与全球 5G 商用时间表保持节奏一致，已具备系统商用能力，并与客户进行了5G 的测试和验证。

在11月，中兴通讯正式发布5GC自动化集成方案，提供5GC网络集成规划设计、方案验证、测试设计、集成部署、集成测试等一系列端到端、一站式服务，并提供开放的OPENLAB实验室和预集成工作流。就在近日，中兴通讯作为中国移动5G战略合作伙伴，积极参与中国移动组织的5G技术验证及多城市试验网测试，共同携手推进实现2019年5G预商用、2020年5G规模商用。

中国移动

中国移动积极实施5G网络领航者计划，推进2.6GHz和4.9GHz的5G网络试验，加速5G网络端到端成熟和规模应用，并推进5G芯片、终端产品商用和创新，预计明年上半年推出5G智能手机，并孵化一批可落地、可推广的5G示范应用。

在中国移动还宣布在全球规模最大的5G试验网启动，全面启动面向商用5G测试，测试将在17个城市进行，包括在杭州、上海、广州、苏州、武汉5个城市开展规模试验，以及在北京、成都、深圳等12个城市的开展应用示范。

英特尔

英特尔近期推出XMM8160 5G调制解调器，为手机、PC和宽带接入网关等设备提供5G连接而优化的多模调制解调器，是市面上最新LTE调制解调器的3到6倍，带来各种特性和体验，加速5G普及，将在2019年下半年推出。

该款调制解调器为大规模应用而设计，凭借全球范围运营商支持，广泛的平台认证和广泛的原始设备制造商支持，英特尔XMM 8160调制解调器将为运营商和设备制造商提供可充分信赖的5G能力以助力其全球部署。

在今年早些时候，英特尔还与百度成立5G+AI 边缘计算联合实验室，共同探索5G网络新商业模式和机遇。作为拥有端到端全面解决方案的5G行业先行者，英特尔将与300多家行业合作伙伴、30多家电信业务提供商、126+Network学院会员、40+边缘计算会员、开源社区和标准化组织并肩，一道更好地建设5G，实现共赢。

高通

高通早在十几年前就在探索5G未来，并联合产业链优势资源来共同推动应用落地，将世界带向5G，促使万物互联的时代更快的到来。在即将到来的5G时代，高通也做足了准备工作，其全球首款全集成5G新空口毫米波及6GHz以下射频模组还获得世界互联网领先科技成果奖，作为敢为人先，突破无线技术的边界，率先推出全球首款支持 5G 的移动产品，领世界迈向5G。

5G不只是网速的提升，是让万物互联成为可能，并结合云与人工智能等技术，推动社会变革，进入一个万物具有感知的智能社会。支撑千亿，甚至万亿的海量链接，5G则是利器，让一切设备互联激活万物智能，物联网平台、沉浸式VR体验、智慧生活、无人驾驶汽车将是5G时代最大应用场景。

物联网平台

5G技术带来大规模连接，也让诺基亚迎来重大变革，在推进向物联网时代转型中，客户通过诺基亚物联网 IMPACT 平台能够更加便捷地为智能照明、智能交通及自动驾驶等物联网垂直应用部署，目前该平台管理了安全地管理了超过15亿部设备。

无人驾驶汽车

无人驾驶汽车成为当前最热门的风口，科技巨头们积极发展无人驾驶技术，面向该方向的创新企业也备受资本青睐，但无人驾驶汽车要实现大规模上路还有很长的一段路要走，超高可靠与低延时的通信成为关键之一。

为了支持5G和无人驾驶，作为芯片巨头英特尔，是推动5G在无人驾驶领域发展的核心力量，携手行业伙伴应对海量的汽车和数据，而5G技术正是其中重要一环，包括英特尔还与丰田携手，于去年11月利用英特尔5G汽车平台在东京的街道上向丰田汽车传输了千兆数据。这是英特尔GO汽车试验平台的首次现场路测，由英特尔技术提供连接支持的汽车，在行驶中实现了实时的5G连接，创造了5G的历史。

沉浸式VR体验

苹果和谷歌都在全力推动虚拟现实技术发展，苹果早前发布了AR开发工具包ARkit，运用 ARKit 为数以亿计的 iPhone和iPad用户构建各式各样的增强现实体验。同时，谷歌也发不了增强现实工具ARCore，为 安卓设备提供增强现实体验，目前支持ARCore的设备量已达2.5亿。

最后

中国证券报早前引用物联网高级顾问杨剑勇一段话表示，5G作为通信技术风口，可支撑海量物联网设备连接，从智能交通到智慧城市，从智能制造到智慧工厂，从智能家居到智慧生活等等。低功耗、低时延的5G技术可提供用户所需的连接灵活性，以及驱动标准物联网构建模块通信所需的核心工具，将成为物联网发展的推进器，加快物联网的落地和普及。

stablediffusionlora插件怎么用？

插件用法简单明了因为stablediffusionlora插件是一个很方便的工具，只需要在你的lora网关上安装该插件，然后设置相应的参数即可开始使用。该插件实现了稳定的数据传输和对网络的扩展，可以有效地提高网络的可靠性和稳定性。同时，该插件还提供了一些可定制的参数，用户可以根据实际情况设置网络参数，以达到更优的效果。需要注意的是，使用该插件需要一定的技术水平和操作经验，如有相关问题或遇到困难，建议及时寻求相关人员的帮助。