蓝牙信标、UWB等主流室内定位无线技术的参数对比、核心算法和选型指南详解（二）
本文系统解析室内定位无线技术，涵盖蓝牙、Wi-Fi、UWB、RFID、超声波、可见光等主流技术的原理、参数对比与核心算法（RSSI、TDOA、AoA），并提供按精度、成本、场景匹配的选型指南，助力民用、工业、资产盘点及特殊环境下的最优技术选择。如果您想进一步了解定位的案例，欢迎关注、评论留言~也可搜索lbs智能定位。
前馈神经网络
前馈网络（FFN）是Transformer的核心模块，提供非线性变换。标准FFN为两层线性加激活函数，扩展倍数通常为4；MoE则通过稀疏激活、动态路由提升模型容量与效率。常用激活函数包括ReLU、GELU（BERT采用）和SwiGLU（LLaMA采用）。相比标准FFN，MoE参数更多、表达更强，计算更高效。
Transformer基础结构
Transformer是Vaswani等人于2017年提出的基于注意力机制的神经网络，彻底革新了自然语言处理。其核心为编码器-解码器架构，通过自注意力并行捕捉长距离依赖，结合位置编码、残差连接与层归一化，显著提升训练效率与模型性能，广泛应用于各类NLP任务。（238字）
