Ключевое слово: «raspberry pi»

Цифровое устройство «умное зеркало» упрощает быт и экономит время, просто взглянув на зеркало мы можем проверить дату, время, погоду, а также цены на биткойны и другую валюту.

Современное образование требует внедрения инновационных и интерактивных форм подачи материала. Одним из таких решений является использование технологий литофании, 3D-печати и голосовых интерфейсов для создания информационно-образовательных экспонатов. В данной работе представлен проект интерактивного портрета А.С. Пушкина, сочетающего визуальный эффект литофании, встроенную светодиодную подсветку, доступ к цифровым ресурсам через QR-код и голосового ассистента, реализованного на базе микрокомпьютера Raspberry Pi. Исследование включает описание этапов проектирования, сборки, программной реализации и оценку эффективности использования устройства в учебной среде.

Современное образование нуждается в интерактивных формах визуализации учебного материала, сочетающих привычные физические объекты и цифровые технологии. В работе представлен проект интерактивного портрета А.С. Пушкина, выполненного в технике литофании с использованием 3D-печати и оснащённого голосовым ассистентом на базе микрокомпьютера Raspberry Pi. Описаны этапы разработки корпуса, организации светодиодной подсветки, интеграции QR-кода с цифровыми ресурсами и программной реализации голосового интерфейса. Особое внимание уделяется эволюции архитектуры: от локальной вопросно-ответной системы с фиксированной базой аудиореакций к проектируемому ИИ-ассистенту, использующему сервисы Яндекс SpeechKit и YandexGPT для генерации ответов «от лица» литературного персонажа. Приводятся результаты анкетирования и пилотного внедрения устройства в школьном кабинете, демонстрирующие рост вовлечённости учащихся и интереса к изучению литературы. Намечены перспективы масштабирования решения на другие предметные области и фигуры культуры.

This paper presents the development and research of a compact digital holographic microscope model based on Gabor's in-line holography scheme. The model is implemented on the Raspberry Pi Zero 2W platform, ensuring portability and low system cost. The capability to record holograms of diffraction gratings and biological samples has been experimentally confirmed. A comprehensive numerical approach has been developed to analyze the system's limitations, evaluating the influence of five key factors on resolution: object-to-sensor distance, temporal and spatial coherence of the source, pixel size, and field of view. The method was validated using the USAF-1951 test target. It has been established that the most significant limitations are associated with pixel size and the geometry of the optical setup. The proposed tool allows for optimizing microscope parameters at the design stage without conducting physical experiments.