Vertaling van "analyser des données provenant " (Frans → Nederlands) :

- quatre millions et demi d'utilisateurs à travers le monde, faisant don de leur cycles d'ordinateur inutilisés, à chaque fois que leur ordinateur ne travaillait pas, en faisant tourner un économiseur d'écran, et en partageant ensemble leurs ressources pour créer un super-ordinateur massif que la NASA exploite pour analyser des données provenant des radiotélescopes.
4,5 miljoen gebruikers in de wereld, die hun restant computer cycli bijdragen, wanneer hun computer niet werkt, door een screensaver te laten lopen, en zo samen hun resources delen om een enorme supercomputer te vormen die NASA aanwendt om gegevens te analyseren die van radiotelescopen afkomen.

Nous pensons que maintenant, c'est le bon moment pour faire ceci parce que, au cours des dernières années, le prix de ce type d'analyse, de ce type de production de base de données, a remarquablement baissé jusqu'au point que cela coûte moins cher de générer les données et de faire l'analyse que de procéder à l'échantillonnage et ensuite de collecter les données.
De reden waarom wij denken dat het net nu goed is om dat te doen, is dat in de laatste jaren de kosten van dit soort analyse sterk verminderd zijn. Dit type dataproductie en analyse kost nu minder dan het verwerken en verzamelen van de monsters.

Aujourd'hui les scanners médicaux produisent en quelques secondes des milliers d'images et des teraoctets de données pour un seul patient. Mais comment font les médecins pour analyser ces informations et déterminer ce qui est utile ? A TEDxGöteborg, Anders Ynnerman, expert en imagerie médicale, nous fait découvrir de nouveaux outils sophistiqués — comme l'autopsie virtuelle — pour analyser ces myriades de données, et nous donne un aperçu des futures technologies médicales aux allures de science-fiction. Cette conférence comporte des images médicales qui peuvent choquer.
Vandaag produceren medische scans duizenden afbeeldingen en terabytes aan gegevens voor een enkele patiënt in enkele seconden, maar hoe moeten artsen deze informatie ontleden en bepalen wat nuttig is? Op TEDxGöteborg toont expert wetenschappelijke visualisatie Anders Ynnerman ons geavanceerde nieuwe tools - zoals virtuele autopsies - voor het analyseren van de ontelbare gegevens en een glimp van sci-fi-achtige medische technologieën in ontwikkeling. Deze lezing bevat een aantal expliciete medische beelden.

Ce n'est pas seulement une racine qui fait vivre une plante. Pour chacune de ces plantes, peu importe sa nature, une présentation, une analyse, quelqu'un cherchant des tendances dans les données, peut interroger toutes ces données. et toutes ces données sont connectées. La chose vraiment important sur les données, c'est que plus vous avez de données connectés, plus elles deviennent puissant. Linked Data est donc apparu, le concept, le mème a été essaimé. et quelques temps après, Chris Spitzer, de l'Université Libre de Berlin, qui fut l'un des premiers à publier des données interessantes, remarqua que Wikipédia, cette fameuse encyclopédie en ligne, qui contient plein de documents intéressants, possédait parfois des encadrés, des sortes de boites d'information.
Het is niet alleen een wortel die een plant voortbrengt, maar voor elk van die planten, of wat dan ook -- een presentatie, een analyse, zoekt iemand naar patronen in die data -- ze kunnen alle data bekijken en met elkaar verbinden. En het belangrijkste over data is: hoe meer je ze verbindt, hoe krachtiger ze worden. Dus, gelinkte data. De meme kwam naar buiten. En al vrij snel merkte Chris Bizer van de Freie Universität in Berlijn, een van de eersten die interessante data aanbracht, dat Wikipedia -- je kent Wikipedia, de online encyclopedie met een hele hoop interessante documenten er in. In die documenten staan kleine vierkantjes, kleine vakjes.

Il vous montrera le PIB par habitant, la population, la longévité, C’est à peu près tout. Trois ensembles de données pour chaque pays. Trois ensembles de données. Trois ensembles de données, ce n'est rien. Je veux dire, regardez ce graphique. Il a été réalisé par le physicien Cesar Hidalgo. Il travaille au MIT. Vous ne pourrez pas y comprendre quoi que ce soit mais voilà à quoi ça ressemble. Cesar a parcouru la base de données de plus de 5000 produits différents, et il a utilisé les techniques d'analyse de réseau pour interroger cette base de données et pour représenter graphiquement les relations entre les différents produits. C'est un travail absolument merveilleux. Vous voyez toutes ces interconnexions, toutes ces interdépendances.
Hij zal je het bbp per hoofd van de bevolking laten zien, bevolking, levensduur, dat is het zo'n beetje. Dus drie soorten gegevens voor elk land - drie soorten gegevens. Drie soorten gegevens stelt niets voor. Ik bedoel, kijk eens naar deze grafiek. Hij werd gemaakt door de natuurkundige Cesar Hidalgo. Cesar is verbonden aan het MIT. Je zult er geen woord van begrijpen. Dit is hoe hij eruit ziet. Cesar heeft de database van meer dan 5000 verschillende producten doorgeploegd met technieken zoals netwerkanalyse om de database te ondervragen en grafieken te maken van de relaties tussen de verschillende producten. Het is prachtig, prachtig werk. Hij toont al die onderlinge verbindingen, al die onderlinge relaties.

Comment l'analyse de données générales m'a permis de trouver les pires endroits où se garer à New York - TED Talks -
Hoe we de slechtste parkeerplekken in New York vonden - met big data - TED Talks -

D'abord, nous possédons toutes les analyses statistiques provenant du travail du Projet Innocence : nous savons que nous possédons maintenant 250, 280 cas documentés, où des personnes ont été reconnues coupables par erreur, et plus tard disculpées, certains condamnés à mort, grâce à des analyses d'ADN ultérieures ; plus des trois quarts de ces acquittements impliquaient la seule identification par témoin oculaire comme preuve pendant le procès qui les déclara coupables.
Allereerst hebben we al die statistische analyses van het Innocence Project werk. We kennen nu 250 à 280 gedocumenteerde gevallen waar mensen ten onrechte veroordeeld en vervolgens vrijgesproken werden, sommigen zelfs van de doodstraf, op basis van latere DNA-analyse. In meer dan driekwart van al die gevallen van vrijstelling ging het alleen over identificatie door ooggetuigen tijdens de rechtszaak die hen veroordeelde.

et aller sur le terrain avec seulement un Palm Pilot, qui peut contenir les dizaines de milliers de formulaires papier ? Pourquoi ne pas essayer cela ? Parce que si nous pouvons faire cela, si nous pouvons collecter les données électroniquement, numériquement, dès le début, nous pouvons raccourcir le processus d'entrée des données, ne plus avoir quelqu'un entrant l'information dans l'ordinateur. Nous pouvons aller directement à l'analyse, puis directement à l'utilisation des données pour sauver des vies. C'est donc ce que j'ai commencé à faire.
en ze meenemen in het veld. Die kan tienduizenden papieren formulieren vervangen. Waarom zouden we dat niet proberen? Dan zouden we van meet af aan de gegevens elektronisch, digitaal kunnen verzamelen. de gegevens elektronisch, digitaal kunnen verzamelen. We zouden dan het hele proces van het overtypen kunnen overslaan. We zouden dan het hele proces van het overtypen kunnen overslaan. We zouden dan het hele proces van het overtypen kunnen overslaan. We kunnen rechtstreeks naar de analyse en vervolgens naar het gebruik van de gegevens om daadwerkelijk levens te redden. Dat begon ik te doen.

Dans une présentation au Département d'État américain cet été, Hans Rosling utilise son fascinant logiciel de bulles de données pour détruire des mythes à propos du monde en voie de développement. Regardez cette nouvelle analyse sur la Chine et le monde après-renflouement, combinée avec une visualisation classique de données.
Als spreker bij het Amerikaanse ministerie van Buitenlandse Zaken deze zomer, gebruikt Hans Rosling zijn fascinerende data-bubble software om mythes over de ontwikkelingslanden stuk te slaan. Kijk naar een nieuwe analyse van China en de post-bailout wereld, samen met klassieke voorstellingen van gegevens

Il y a tout un tas de possibilités de connectique comme des Legos que vous pouvez utiliser pour saisir, dans la vraie vie, dans le monde réel, des éléments comme les tremblements, la démarche l'enjambée, et tout ce genre de choses. Le problème, c'est que notre compréhension des chutes, aujourd'hui, comme celle de Mimi, s'établit avec des études étatiques que vous recevez par courrier 3 mois après que vous soyez tombé. et dans lesquelles on vous demande : Que faisiez-vous lorsque vous êtes tombé ? Si c'est ça la pointe de la technologie. Mais avec un instrument comme Shimmer, ou avec ce que nous appelons le Tapis Volant, dans lequel nous avons implanté des capteurs et des systèmes de caméra que nous avons récupérés de la médecine du sport nous les introduisons pour la première fois dans ces 600 foyers afin de collecter de véritables données sur la mécanique du mouvement pour identifier quels sont les changements subtiles qui sont sur le point de se produire et qui peuvent nous montrer que Maman encourt un risque de chute important. Et la plupart du temps nous pouvons faire deux interventions, et revoir les interactions médicamenteuses. Je suis un chercheur qualitatif, mais lorsque je regarde ces flux de données qui parviennent de ces foyers, je peux analyser ces données et vous dire le jour où un docteur leur a prescrit quelque-chose que personne d'autre ne savait qu'ils prenaient. Parce que nous pouvons voir les changements dans leur modèle personnel. D'accord ?
Er zitten allerlei soorten van plug and play op. Een soort lego waarmee je overal, in de echte wereld, dingen zoals tremor, manier van lopen, paslengte en dat soort dingen kan registreren. Het probleem voor ons begrijpen van vallen is dat je, net als bij Mimi, drie maanden nadat je viel, een enquêteformulier van de Staat in je e-mail vindt. Met de vraag : Wat was je aan het doen toen je viel? Dat is de huidige stand van de techniek. Maar met iets als de Shimmer, of met iets dat we het Magic Carpet noemen, met geïntegreerde sensoren in tapijt of op camera gebaseerde systemen die we ontleenden aan de sportgeneeskunde, beginnen we voor de eerste keer in die 600 oudere huishoudens werkelijke kinematische bewegingsgegevens verzamelen. Zo kunnen we begrijpen wat de subtiele veranderingen zijn, die kunnen aantonen dat mams risico loopt om te vallen. Meestal kunnen we dan het probleem oplossen met een paar interventies, door de medicijnen wat aan te passen. Ik ben kwalitatief onderzoeker, maar als ik kijk naar de datastromen uit deze woningen, kan ik je vertellen op welke dag een arts iets heeft voorgeschreven waarvan niemand anders afwist. Omdat we de veranderingen in hun patronen in het huishouden zien. Niet?