Blog

Blog

Engineering notes, deployment guides, and field stories on RFID, antennas, inlays, and inventory systems for manufacturing, logistics, and retail.
So sánh RFID và mã vạch (barcode): 8 khác biệt quyết định bài toán đầu tư
So sánh RFID và mã vạch (barcode): 8 khác biệt quyết định bài toán đầu tưTìm hiểu 8 điểm khác biệt quan trọng giữa RFID và mã vạch, khi nào nên dùng RFID, khi nào mã vạch vẫn đủ tốt, và lộ trình chuyển đổi từ mã vạch sang RFID cho doanh nghiệp.Read more
RFID là gì? Toàn tập công nghệ nhận dạng sóng vô tuyến cho doanh nghiệp
RFID là gì? Toàn tập công nghệ nhận dạng sóng vô tuyến cho doanh nghiệpTìm hiểu công nghệ RFID từ A-Z: nguyên lý hoạt động, 4 thành phần hệ thống, các dải tần số, ứng dụng theo ngành và cách triển khai cho doanh nghiệp Việt Nam.Read more
UHF RFID price from 700 VND, manufactured in Vietnam
UHF RFID price from 700 VND, manufactured in VietnamNextwaves manufactures UHF RFID tags in Ho Chi Minh City, with prices starting from 700 VND per tag. EPC Gen2 standard tags, RAIN RFID, for warehouses, retail, asset management, and loss prevention.Read more
Phân biệt 3 dải tần số RFID: LF, HF, UHF. So sánh tầm đọc, tốc độ, giá thẻ, ứng dụng. Hướng dẫn chọn đúng tần số theo vật liệu sản phẩm và quy định băng tần tại Việt Nam.Read more
Deploy RFID end-to-end: A 5-step process, real-world costs, and Nextwaves' Starter Kit
Deploy RFID end-to-end: A 5-step process, real-world costs, and Nextwaves' Starter KitMost businesses do not fail with RFID because of the technology. They fail because of how it is implemented: buying equipment before understanding the problem, skipping the pilot testing phase, or choosing the wrong type of tag for the product materials. And there is another barrier that makes many businesses hesitate: no one states clearly what the cost will be.Read more
Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA): A Complete, In-Depth Guide
Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA): A Complete, In-Depth GuideA Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA) is a self-supervised learning method that predicts the abstract representation of part of an input from the representation of another part, instead of reconstructing the raw data. By predicting meaning rather than pixels, it can ignore unpredictable detail and focus on the structure that matters. Yann LeCun proposed it in 2022 as a step toward AI that builds an internal model of the world.Read more