湖北啟動抗旱四級應急響應
2025-11-13 01:28 3,471次浏览我們很多人都養成了開倍速聽播客、有聲書和其他在線內容的習慣。對年輕人來說，這也許已經成了常態。舉個例子，一項針對美國加利福尼亞州學生的調查表明，89%的學生會把在線講座的錄播視頻調成倍速觀看。同時，有許多媒體文章描述了倍速瀏覽的普遍性。 開倍速的好處顯而易見：你可以在同樣的時間內消費更多的內容，或者通過反覆觀看同樣的內容來加深理解。 這在教育層面尤為重要，因為學生可以騰出時間去鞏固知識、做模擬考試等。而且，開倍速或許也可以讓人全程集中注意力、全情投入，避免走神。 但這樣做的壞處呢？其實也不少。 研究人員發現，一個人接收到口語信息並形成記憶，需要經歷三個階段：編碼信息，存儲信息，以及之後的檢索信息。在編碼階段，大腦需要一定的時間去處理和理解剛剛輸入的語音，大腦必須實時地從記憶裡提取出字詞以及它們的語境含義。 人們的講話速度通常在每分鐘150詞左右，即便語速達到它的兩倍(300詞/分)或三倍(450詞/分)，也是在人類可理解的範圍內。但主要的問題在於我們所形成記憶的質量和持久性。 我們接收到的信息會被臨時存儲在一個名為工作記憶(working memory)的記憶系統裡。它可以將大量的信息進行轉換、組合，並形成可存入長期記憶的形式。由於工作記憶的容量是有限的，所以如果我們短時間內接收到太多信息，可能會超過它的負荷。這會導致認知過載和信息流失。 倍速瀏覽與大腦信息提取 近期，記憶研究領域的一項薈萃分析調查了24項關於學習講座視頻的研究。這些研究的設計各不相同，但總的來說都把參與者分為了兩組，其中一組原速(1×）觀看講座視頻，另一組開倍速(1.25×，1.5×，2×和2.5×）觀看同一個講座視頻。 與醫學中用於檢驗療效的隨機對照試驗一樣，參與者被隨機分到了兩組中的其中一組。觀看視頻後，兩組完成了同樣的測試，以檢驗他們對視頻材料的掌握程度。這些測試要麼要求他們回憶信息，要麼用選擇題考察記憶，或兩者結合。 這項薈萃分析表明，以越高的倍速看視頻，測試表現越差。1.5倍速的影響微乎其微，但2倍速及以上的影響顯著。 具體來說，如果一批學生的平均分是75%，且通常情況下會上下浮動20%，那麼把觀看視頻的速度提到1.5倍速則會把平均值拉低2%。而2.5倍速則會導致17%的降幅。 老年群體 有趣的是，該薈萃分析中的一項研究還調查了老年人(61～94歲)，結果發現他們比年輕人(18～36歲)更容易受到倍速看視頻的影響。這也許反映了記憶容量在健康人群體中也會隨著年齡而衰減，這表明老年人更應該原速觀看甚至減速觀看視頻來彌補不足。 不過，我們尚不清楚是否可以通過頻繁地開倍速播放視頻來減少它帶來的壞處。也就是說，有一種可能性是年輕人只不過是更經常開倍速，因此能更好地應對增加的認知負荷。同樣，這也意味著我們無法確定年輕人是否可以通過經常開倍速來減輕這種行為對信息記憶能力的負面影響。 另一個尚不明確的點是，開倍速播放視頻是否會對心智功能與大腦活動造成長期影響。理論上，這些影響可能是積極的，比如提高一個人應對認知負荷的能力。這些影響也可能是負面的，比如更大的認知負荷可能引發精神疲勞，但我們仍然沒有科學證據來解答這些疑問。 最後一個現象是，雖然開1.5倍速不會影響記憶能力，但是有證據表明人們的觀看體驗會有所下降。這也許會影響到人們學新東西的動力和體驗，可能讓他們找到更多藉口來逃避學習。另一方面，開倍速已然成為常態，因此也許當人們習慣這樣做之後，就不會有什麼大問題——希望我們在未來的幾年裡能更好地理解這些過程。
西安8月13日電 (記者 阿琳娜)記者13日從西北工業大學獲悉，該校空天結構技術重點實驗室張衛紅院士團隊與香港城市大學呂堅院士、香港理工大學王鑽開教授合作，在軟體機器人領域取得了新進展，成功開發出一種基於新型電活性聚合物的多功能機器人，有望滿足複雜結構和極寒環境下的應用需求。 據介紹，電活性聚合物是一類可在電場作用下產生大幅度形變的智能材料，廣泛應用於人工肌肉、軟體機器人等前沿領域。隨著應用場景的不斷擴展，機器人對系統的多功能集成能力提出了更高的要求。傳統電活性聚合物往往僅具備電致變形功能，難以滿足環境適應性及系統集成需求。因此，開發具備多模式響應行為的智能材料並實現功能集成，是當前軟體機器人研究中一個亟須解決的問題。 圖為材料設計和多功能軟體機器人示意圖。西北工業大學供圖 在本研究中，團隊開發了一種具備低電壓驅動、高電吸附力和可控自加熱的新型聚氯乙烯基電活性聚合物。通過在聚氯乙烯凝膠中引入乙酸乙烯酯，有效抑制了因塑化劑遷移引起的發熱與電擊穿問題，同時顯著提升了材料的介電性能與力學性能。與現有材料相比，新型材料的發熱量降低超過50%，使用壽命延長15倍以上，輸出力提升1.75倍，電吸附力提升2.15倍，在2V/μm的低電場下即可實現30kPa的強吸附力，遠優於傳統靜電吸附結構。此外，研究還提出多種電壓控制策略，可實現材料的按需自加熱或進一步發熱抑制。 在此基礎上，研究團隊開發出具備快速爬行、低溫環境自加熱、模塊化組裝與協同作業能力的微型軟體機器人。機器人結構緊湊，響應靈敏，在僅72.5V的低電壓下即可驅動運動，顯著低於現有同類系統。通過集成的電吸附結構，機器人集群可在毫米尺度內實現快速連接與脫粘，在狹小空間內完成自主重構，具備優異的群體協作能力。 在極寒環境測試中，機器人可在-50℃環境下完成自主加熱、以及巡檢和冰層融化等任務。在航空發動機葉片檢測、狹縫探測和寒區作業等應用場景中展現出顯著優勢。相關成果為極端環境下小型智慧機器人系統的研發提供了新思路，也展示了該類材料在電子器件、仿生系統和智能製造等領域的廣泛應用前景。(完)
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