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封面主题:气候灾难
2021 年 8 月 9 日,政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)发布了自 2013 年以来关于气候变化物理科学的首次更新、IPCC 已完成第六次评估报告(AR6)的第一部分《Climate Change 2021: The Physical Science Basis》(2021 年气候变化:物理科学基础,链接),这将是 IPCC 气候问题评估报告的第一个阶段,概述五种排放情景的预计影响,第二份和第三份报告(预计 2022 年发布)讨论如何适应这些影响以及如何防止最坏的情况发生。IPCC 是评估与气候变化相关科学的联合国机构。
![Climate_Change_2021_report_cover.jpg Climate_Change_2021_report_cover.jpg](http://3.14159.icu/usr/uploads/2021/08/1640311337.jpg)
该报告对未来几十年内超过 1.5°C 的全球升温水平的可能性进行了新的估计,指出除非立即、迅速和大规模地减少温室气体排放,否则将升温限制在接近 1.5°C 或甚至是 2°C 将是无法实现的。
气候变化的许多特征直接取决于全球升温的水平,包括干湿的变化、风雪冰的变化、沿海地区的变化和海洋的变化都将随着进一步升温而增加。对我们大部分人来说,最主要的威胁是暴雨(及引发的洪水)和极端高温(有关高温的危害可参考热应激)。
报告认为,根据各种科学研究和观测结果,可以认定气候灾难已经发生了,并将继续加剧。人类现在所做的种种减碳努力,并不能避免灾难,只是为了不让最糟糕的结果发生。
今年以来,轮番有不离头条的全球山火、欧洲酷热、郑州大暴雨等,的确已成气候灾难。其实地球本身有自然气候周期(世界气候组织WMO有定义气候周期,古气候本身也是 AR6 采信的证据之一),但报告坚持认为,二氧化碳(CO2)是气候变化的主要驱动因素,甲烷对近四分之一的全球变暖负责。IPCC 首次用一整章专门讨论 气溶胶、颗粒物和甲烷等“短期气候影响因子”(short-lived climate forcers)。
2021 年 7 月 16 日,全国碳排放权交易市场在上海环境能源交易所顺利开市,助力中国实现“双碳”(2030 碳达峰,2060 碳中和)承诺。
1865年,英国经济学家威廉·斯坦利·杰文斯(William Stanley Jevons)观察到,提高煤炭的使用效率,会导致煤炭消费量的增加,并且这一概念(杰文斯悖论,Jevons paradox)已经扩展到使用任何资源。节省资源的技术,只会带来资源使用量的增加。
那么,我们利用技术手段防止气候灾难发生的意图是否可靠?
人物:迈克尔·戴尔
1983年,迈克尔·戴尔(Michael Dell)以医学院预科生的身份进入德克萨斯大学奥斯汀分校,次年在宿舍里创立了PC's Limited,向个人电脑发烧友兜售磁盘和内存。1987年改为以自己名字命名戴尔电脑(Dell Computer),2003年更名为戴尔公司(Dell Inc.)。
戴尔发现,借助精细化库存管理手段和直销模式,他可以将IBM生产的个人电脑零部件进行重新组装,这样一来每台电脑的成本能降低40%。他通过邮件和电话接受客户订单,然后在一到三周内组装电脑并发货,公司可以根据客户订单量开展业务。1986年,戴尔21岁的时候已经赚到了3400万美元。
1988年6月,戴尔23岁时让创办的公司上市,他自己也成为千万富翁,套现了价值3000万美元的公司股票。戴尔由此被誉为科技界神童,和史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)以及比尔·盖茨(Bill Gates)等人并驾齐驱,共同引领了计算机行业的潮流。1991年,26岁的戴尔跻身福布斯美国富豪400强,净资产达3亿美元。
戴尔XPS高端笔记本电脑
2012年,个人电脑销量开始下滑,而云计算业务销量开始上升,业内开始习惯于把戴尔公司与诺基亚等老牌没落企业相提并论。戴尔认为公司的价值被低估,在银湖联席首席执行官埃根 德班(Egon Durban)的帮助下,在2013年以249亿美元的价格将戴尔公司私有化,这一举措成为有史以来科技行业规模最大的杠杆收购。
2015年,戴尔通过麾下Denali Holdings斥资670亿美元收购VMware母公司EMC,成为美国历来最大宗科企收购。EMC拥有价值不菲的软件资产和云计算子公司,还有全球领先的数据存储业务。在完成收购EMC后,戴尔公司(Dell Inc.)将改名为戴尔科技(Dell Technologies),旗下包含两个子品牌,其中销售PC等客户端的业务称为Dell,负责企业基础架构的部门称为Dell EMC。
不久之后,戴尔麾下将有两家独立的上市公司:一家是主营个人电脑和信息技术基础设施业务的戴尔科技,另外一家是分拆出来的云计算基础设施支柱企业VMware。目前,戴尔科技在数据存储、服务器和“超融合”基础设施方面是世界上最大的公司,VMware号称是第一个成功商业化的虚拟化x86架构。
戴尔的直接商业模式,即去除中间人,直接向客户销售产品,使得公司能够以更低廉的价格为客户提供各种产品,并保证送货上门。此外戴尔公司也确保戴尔的产品还未生产出来就已经售出,即是先有订单,之后才按客户要求组装电脑。
戴尔为人所赞赏的是于供应链管理及电子商务的各项创新,1996年,戴尔就开始透过网站销售电脑。戴尔的消费者部门提供全年无休24小时电话服务以及在线疑难解答服务,并拥有多种面向且独特的支持方案。如每台电脑采用一种独特由数字及字母构成的”服务编号”的辨别方式,以及11个比特的快速服务代码(输入电脑语音查询系统IVR可迅速查询),让客户获得适当的服务。SupportAssist 是一款主动式监控软件,具有针对戴尔PC 和平板电脑的自动故障检测和通知。
迈克尔·戴尔在2020年9月公布的福布斯美国400富豪榜排名第18名,资产达356亿美元。现年56岁的戴尔是科技界最后一位仍未退居二线的硅谷老兵,也是个人计算机时代最后一位仍在深耕自留地的公司创始人。无论比尔·盖茨、拉里 埃里森(Larry Ellison),还是史蒂夫·鲍尔默(Steve Ballmer),戴尔的竞争对手们要么已经退休,要么已经离职。这些人纷纷转向慈善事业,或转而购买夏威夷群岛和NBA球队等炫耀性资产。
“每个人的眼睛都在盯着亚马逊、微软和谷歌,”戴尔老友、Salesforce联合创始人马克·贝尼奥夫(Marc Benioff)说。“他们没有意识到戴尔在默默积累企业技术领域的市场份额。”
参考最新报道《700亿美元的世纪豪赌:硅谷老兵戴尔如何带领公司闷声发大财?》。
观点:如何选购电动汽车
在中国和欧洲的带动下,2021年上半年全球电动乘用车销量猛增160%。2021年8月26日,据CleanTechnica统计,截止2021年第二季度末,特斯拉Model 3在全球范围一共售出超过100万辆,成为全球首款销量破百万的电动汽车。
传统内燃机汽车主要由发动机、底盘、车身、电气设备四大部分组成。纯电动汽车(EV)的结构与燃油汽车相比,主要增加了电力驱动控制系统,取消了发动机,传动机构发生了改变,增加了电源系统和驱动电机等新机构。因此,一般认为纯电动汽车改由新的四大部分组成:电力驱动控制系统、底盘、车身、辅助系统。
从以上对比图来看,纯电动汽车仍旧需要具备传统汽车等同的机械设计能力,以及特别需要在电池和辅助驾驶套件等方面先进而稳定的技术背书。
没有燃油车造车经验的电动车造车新品牌使用全新的纯电动平台,例如特斯拉、蔚来、小鹏等;一些实力比较强的传统车厂,也会打造一个全新的纯电化平台,例如大众MEB、捷豹I-PACE、凯迪拉克Ultium等;但奔驰和宝马对此却持保留态度,奔驰EQC和宝马i4,都是采用燃油车平台。
电机与内燃机具有完全不同的动力特性,将影响整车各部件的设计,平台模式也可能影响您对纯电动汽车的选择。
汽车平台(Car platform)是由汽车制造厂商设计的数个车型的共享机制,包括一般设计、工程与量产流程,甚至零组件,如大众MLB平台、奔驰MFA平台、宝马UKL平台、雷诺日产CMF平台等。
投资:Pi币
Pi币是由Dr. Nicolas Kokkalis(@nicolas)主导的斯坦福大学博士团队开发的一种新型加密数字货币,而且是您可以在手机上开采的第一种数字货币。
比特币是Pi币的灵感来源之一,它着手将比特币重新设计为一种社交、移动优先的数字货币。Pi币不依赖于比特币等绝大多数加密数字货币使用的能源密集型算法来验证用户,而是在成员相互担保可信赖时保护其分类账。因此,获取Pi币没有资源(算力及电量)的消耗,只有极轻量级的网络消息交换。
在手机上下载并安装应用程序,使用(cndfx
)作为邀请码注册成功,就能获得您的1π。成为作为Pi币认证成员Pioneer(先锋),每间隔24小时登陆APP点击一下闪电标志的按钮,就能自动获取更多Pi币。
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影像:光线鸿沟
加拿大宇航员克里斯·哈德菲尔德(Chris Hadfield)在 2013 年 4 月 18 日的推文中展示一张从国际空间站拍摄德国首都柏林夜晚的照片。
![BIFZHoWCIAEJrfA.jpg BIFZHoWCIAEJrfA.jpg](http://3.14159.icu/usr/uploads/2021/08/2556262005.jpg)
2019 年,由欧洲航天局(European Space Agency,ESA)提供并由欧空局宇航员安德烈·柯伊珀斯(Andre Kuipers)拍摄的未注明日期的照片,显示了从国际空间站拍摄的德国首都柏林。
两张照片都显示,前东柏林略带橙色;城市西部则是更刺眼的黄色。
作为冷战的遗产,柏林曾被砖墙和铁丝墙从中间分隔了 10,316 天。柏林墙倒塌三十年后,柏林仍被光隔开。
造成光线鸿沟的原因之一是城市一侧和另一侧使用的光罩和配件不同。东部使用钠蒸气灯,这种灯比较老,发出的光更黄;而西部使用荧光灯,发出更亮、更白的光。据德国《每日镜报》报道,截至 2019 年 1 月,约有 30,000 盏煤气灯仍在使用中。
关于 East and West Berlin 更多的历史迹象,包括红绿灯、有轨电车、Glienicke 桥、养老金、井盖、Plattenbauten 建筑、土耳其和越南移民,参考阅读《In Berlin, quirky reminders linger from East-West divide》。
产品:Strikingly
Website builder(网站创建器)在互联网普及早期被广泛用于个人主页(HomePage)服务,但基本上都被关闭并被人们遗忘,直到 Strikingly。Strikingly 是第一家由 Y Combinator 创业加速器孵化的中国公司。李开复的新书《AI 2041:Ten Visions for Our Future》展示站点 ai2041.com 就是由 Strikingly 创建的。
Strikingly 是一个 Website builder,允许几乎没有开发经验的用户,在无需手动编辑代码的情况下,几分钟内创建移动优化的网站。
Strikingly 面向个人和小型企业,主要用于展示作品集、数字简历、活动、启动项目以及创建个人品牌网站,功能还包括内置 SEO 功能、社交媒体插件、页面分析和表单/电子邮件收集功能。更特别的是,Strikingly 内置电子商务功能,支持绑定 PayPal 或 Stripe 收款,以及设置运费、优惠券、会员登录等功能。
为了满足网站面向内地访客的需求,Strikingly 还有中国本土化产品“上线了”,自然是支持支付宝、微信支付,并与微信公众号深度集成。除了可以创建网站,“上线了”甚至可以创建微信小程序。
资源:微软数字素养课程
保罗‧吉尔斯特(Paul Gilster)在其 1997 年的著作《数字素养》中简化了数字素养这个术语,将数字素养描述为对数字时代信息的使用与理解,并强调了数字技术作为基本生活技能的重要性。
在微软数字素养课程(Discover digital literacy courses and resources)中,数字素养定义为使用阅读、写作、技术技能和批判性思维来驾驭数字世界的能力。它使用智能手机、PC、电子阅读器等技术来查找、评估和交流信息。通过 Microsoft 数字素养课程,您可以获得有效探索 Internet 所需的技能。本课程有简体中文资源,酷玛Play有关于《数字素养》的文章。
面向初学者的物联网
微软面向初学者的物联网(IoT for Beginners)介绍什么是物联网,以及物联网的应用,是一个为期 12 周、24 节课的课程,包括农业、物流、制造、零售和消费者,这些项目涵盖了食物从农场到餐桌的旅程。
![iot-for-beginners.png iot-for-beginners.png](http://3.14159.icu/usr/uploads/2021/08/849012576.png)
课程全英文,存放在 github.com 上,可以使用 Docsify(一个网站生成器)离线运行,也可以生成此内容的 PDF 以供离线访问。开放的内容涉及操作系统(Windows、Linux 或 macOS)和 Arduino、Raspberry Pi 等开源硬件平台。
微软在 github.com 提供的初学者课程还有热度较高的机器学习和网络开发,以及更多课程涉及Python、Rust、vue、django、Node.js、区块链、混合现实、全栈 Web 开发等内容。
参考文章:《微软的初学者课程》
TechVidvan
TechVidvan.com 是一个印度团队建立的编程语言教程网站,主要提供 Python、R、Java、机器学习、数据科学、大数据、Hadoop、Spark 等项目的实践,专注职业发展和改善,定位于中级应用。
我选择看了一遍从基础学习 Python 的《Python Tutorial – Set the pace, learn Python from the base》,这个入门教程很具实用风格,推荐给学习过《父与子的编程之旅》、《教孩子学编程python语言版》和《Python编程:从入门到实践》一类入门教科书的读者进行巩固和进阶。作为对比,GeeksforGeeks.org(也出自印度) 的 Python 编程语言教程《Python Programming Language》则是另一种极客风格(名副其实),毕竟 GeeksforGeeks 专注计算机科学的算法和数据结构。
因此不论是编程工具论,还是学习资源论,选择真是门大智慧。如果扩展到其他学科,话题就大了。
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