朴茨茅斯大学的研究人员发现,帽贝(一种以刮食岩石上的藻类为食的海生螺类)的牙齿是地球上最坚硬的天然材料。
这些牙齿由嵌入蛋白质基质中的含铁针铁矿纳米纤维组成,其抗拉强度远高于蜘蛛丝,并可与优质碳纤维相媲美。首席研究员阿萨·巴伯(Asa Barber)表示,这种材料的强度极其惊人,理论上一根纤维就能支撑数千磅的重量。
尽管如蓝丝黛尔石或纤锌矿型氮化硼等材料以超高硬度(抗刮擦或抗压痕能力)著称,但帽贝的牙齿在天然抗拉强度(抗拉伸断裂能力)方面实现了突破。科学家们目前正将这些牙齿的结构成分视为潜在的蓝图,以开发下一代工程材料和机械。
QuadRF 是一款紧凑型手持式相控阵无线电设备,基于树莓派 5 (Raspberry Pi 5) 和 FPGA 构建,专为 4.9–6 GHz 频段内的高级信号处理和波束成形而设计。该设备利用树莓派的 MIPI 通道进行高带宽数据传输,实现了低延迟、高速的射频流传输,从而具备了无人机追踪和穿墙可视化 WiFi 信号等功能。
该项目由前 SpaceX 工程师马丁·麦考密克 (Martin McCormick) 开发,旨在让复杂的射频分析不再局限于政府级工具。虽然当前原型的用户界面仍有待完善,但该设备功能强大,包括一个可实时映射射频信号的定制增强现实 (AR) 可视化工具。
尽管最初是作为更大规模月球级天线阵列项目的一部分构思的,但手持式 QuadRF 已展现出作为业余爱好者和专业人士通用工具的巨大潜力。该设备通过 Crowd Supply 活动发布,提供了一种创新且开源的射频可视化方案。虽然预生产软件仍需优化,但其性能——尤其是追踪无人机等设备的能力——表明高端射频工程正变得日益便携和普及。
作者起初对作为死记硬背工具的抽认卡持怀疑态度,但最终通过 Anki 采用了间隔重复法,以支持 STEM 等累积性学科的深度学习。在承认抽认卡可能助长浅层学习这一常见批评的同时,作者认为,只要使用得当,它们对于保持熟练度以及建立高级推理所必需的“组块化”概念至关重要。
作者的方法优先考虑质量而非数量:抽认卡绝不能取代最初的理解过程,且亲自编写的卡片比导入或 AI 生成的卡片效果更好。除了简单的定义外,作者还会为“顿悟时刻”、直觉甚至是反复出现的练习题制作卡片,以弥合初步学习与长期记忆之间的差距。
通过将抽认卡与数字笔记相结合,并保持精简且目标明确的复习流程,作者成功地在漫长的学习间隔中保留了复杂的知识。尽管目前除了医学教育外,关于 Anki 效能的实证数据有限,但作者发现,该技术将学习从一种易逝的临时性努力转变为持久的知识基础,使他们即使在多年后也能重新投入复杂的项目,而无需从零开始。
这篇博文探讨了1939年《生活》杂志上一则关于RCA Victor“学校音响服务”的广告。
作者将这一史料置于1929年RCA与胜利留声机公司(Victor Talking Machine Company)合并的历史背景下进行考察。在大萧条前夕,RCA通过股票置换交易收购了胜利公司的有形资产,从而获得了在经济衰退期间实现转型的基础设施。在20世纪30年代的金融动荡中,RCA将目标锁定在教育领域以开辟新的收入来源,通过向学校提供音响系统、录音机和唱片目录,推动了课堂的现代化。
作者将早期的课堂技术推广与现代慕课(MOOCs)和人工智能等教育工具的兴起进行了引人深思的类比。尽管RCA当时主要将音乐作为一种经久不衰的教育商品,但诸如ERPI课堂电影(ERPI Classroom Films)等竞争对手也同时引入了纪录片和教学媒体。文章最后反思了人类通过技术重塑教育的执着追求,并探讨了未来一代回顾当今的“人工智能教育”时代时,是否会像我们审视20世纪30年代的课堂创新一样。