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婴儿车婴儿。焦点秘密

壮观的把戏和他们的线索

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重点说明：

将小婴儿车推到舞台上。把襁褓中的婴儿从襁褓中拿出来，当他开始尖叫时，摇晃他让他入睡。突然，台上再次响起一声尖叫。

婴儿车上的焦点婴儿
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把他抱在怀里听孩子说话——他沉默不语，但哭声却没有停止。走向马车——还有另一辆。拿第二个，马车里又传来一声尖叫。将前两个婴儿放在椅子上，然后将第三个婴儿从婴儿车中取出。在他身后是第四个和更多的婴儿。

专注秘诀：

这个技巧的秘密就在于“折叠”娃娃，每个娃娃都是一个形状和尺寸适当的钢丝弹簧，四面覆盖着薄薄的帆布罩（图b）。

每个封面上都装饰有“裹着尿布的孩子下面”的颜料，通过贴花完成他的脸。例如，鼻子可以用一块泡沫橡胶粘合而成（图c）。从几米的距离来看，这样的模仿在观众看来应该是一个真正的襁褓中的婴儿。

婴儿车上的焦点婴儿

婴儿车内部有第二个上部底部，它是邻近婴儿车边缘的框架。在它下面，“婴儿”滑倒（图d）。折叠后，它们占用的空间很小。

婴儿车上的焦点婴儿

第一个婴儿可能是真实的。一方面，如果你把它放在其余的上面——“折叠”——它会用自己覆盖其他婴儿，另一方面，它甚至可以传递给观众来摇晃。

为了展示焦点，7-8个“孩子”就足够了。当您从婴儿车中取出下一个孩子时，请先将其打开，然后再将其取出。孩子的哭声可以录在录音机上，录音机在适当的时间打开。这样的哭声可以从幕后和你的助手模仿。

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个体个体与个体对象之间的相互作用在自组织集体行为的形成中起着至关重要的作用。最近的研究表明，蚂蚁在四种不同类型的信息的引导下，在蚁丘内外错综复杂的路径和走廊中移动。

某些种类的蚂蚁能够通过太阳或沿途的地标看到和导航。其他蚂蚁甚至使用一种惯性导航系统：它们通过测量身体的步数和转数来总结运动矢量。蚂蚁还可以使用社会信息，例如，通过装载食物的觅食者的存在，确定食物的方向或找到遵循某些痕迹（叶子、种子等）的路径。

最后一类信息，第四类，是最有趣的，位于蚂蚁足迹的结构中。在一些蚂蚁物种中，运输网络具有严格定义的模式：从蚁丘中心出现的路径之间的平均角度是对称的，并且在 50-100 度的范围内，具体取决于蚂蚁物种。因此，当蚂蚁从蚁丘向出口移动时，它会遇到路径和走廊的对称分叉（分离）。在回来的路上，蚂蚁看到了相反的画面：不对称的分叉。为了找到最短的路线，蚂蚁只需选择正确的转弯角度并始终遵循正确的方向。

这种简单的自然机制对机器人技术和运输网络具有巨大的实际潜力。为了证明蚂蚁导航的基本自然算法是多么有效，科学家们用纸板制作了一个蚁丘通道的模型。在 9 厘米宽的通道中，他们发射了按照蚂蚁逻辑工作的最简单的机器人。尺寸为 22x21x20 mm 的机器人配备了 4 个红外传感器来检测障碍物。还有一个用于测量光梯度的光电二极管（充当信息素）和一个具有能量储备的镍氢电池，可以工作 3,5 小时。机器人的“大脑”是一个简单的 PIC16LF877 微控制器，具有 8 KB EPROM 存储器和 368 字节 RAM。

结果，机器人自信地使用所有类型的昆虫行为在迷宫中导航，包括搜索（徘徊以寻找正确的路线）和逃避（绕过不同路线的障碍物）。法国科学家的这项研究不仅提供了有关昆虫群落行为的新知识，而且还允许在现有的技术运输网络中使用有效的自然算法。

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