Vertaling van "appelé cela linked data " (Frans → Nederlands) :

Et Hans a mis en avant le fait qu'il était très important d'avoir beaucoup de données. Et je suis heureux de l'avoir vu hier demandant encore avec insistance plus de données. Et maintenant je voudrais que vous vous imaginiez, pas seulement 2 morceaux de données connectés, ou même 6, mais un monde où tout le monde aurait mis ses données sur le web. Virtuellement tout ce que vous pouvez imaginer serait sur le web. Et j'ai appelé cela Linked Data ( données liées ) La technologie s'appelle Linked Data et elle est extrêmement simple. Si vous voulez mettre quelque chose sur le web, il y a 3 règles. La première chose est que nous utilisons toujours les adresses HTTP -- ces trucs qui commencent par http: -- Mais plus uniquement pour les documents, on va les utiliser pour décrire les documents. On va les utiliser pour des personnes, on va les utiliser pour des lieux, on va les utiliser pour vos produits, pour des événements.
En wat Hans daarmee wilde zeggen was: Kijk, het is heel belangrijk om veel data te hebben. En ik was blij dat hij gisteravond op het feest nog steeds heel stellig zei: Het is echt belangrijk om veel data te hebben. Dus ik wil graag dat we nu denken aan niet slechts twee data-stromen die verbonden worden, of zes zoals hij, maar ik wil denken aan een wereld waar iedereen data op het web plaatst waardoor zowat alles wat je je kunt voorstellen, op het web staat. En dat noemen we dan gelinkte data. De technologie is gelinkte data, en het is doodeenvoudig. Als je iets op het web wilt plaatsten, gelden er drie regels: ten eerste die HTTP-namen -- wat begint met http: -- we gebruiken die nu niet alleen voor documenten, maar we gebruiken ze voor dingen waar de documenten over gaan. We gebruiken ze voor mensen, voor plaatsen, voor jullie producten en voor gebeurtenissen.

Dans l'océan, c'est la norme plutôt que l'exception. Si je plonge dans l'océan, pratiquement n'importe où dans le monde, et que je traine un filet à 3 000 pieds sous la surface, la plupart des animaux, en fait dans beaucoup d'endroits de 80 à 90 pour cent des animaux que je ramènerai dans ce filet créeront de la lumière. Et cela crée des spectacles de lumières vraiment spectaculaires. Maintenant je voudrais partager avec vous une petite vidéo que j'ai faite depuis un sous-marin. J'ai commencé à développer cette technique dans un petit sous-marin individuel appelé nomade des profondeurs et je l'ai ensuite adaptée pour l'utiliser à bord du Johnson Sea-Link, que vous voyez ici. Donc, il y a un panier d'un mètre de diamètre avec un écran tendu au travers attaché devant la sphère d'observation. Et à l'intérieur de la sphère j'ai une caméra hyper sensible qui est à peu près aussi sensible qu'un oeil humain adapté à l'obscurité, même si elle est un peu floue. Donc vous mettez la caméra en marche et vous éteignez les lumières. L'étincelle que vous voyez n'est pas de la luminescence ; c'est juste du bruit electronique capturé par ces appareils hyper sensibles. Vous ne voyez pas la luminescence avant que le sous-marin ne commence à évoluer dans l'eau, et quand il le fait, les animaux qui touchent l'écran sont stimulés et créent de la luminescence. Quand j'ai commencé à faire cela, j'essayais seulement de compter le nombre de sources. Je connaissais ma vitesse, je connaissais l'endroit. Donc je pouvais estimer combien de centaines de sources il y avait par mètre cube. Mais j'ai commencé à réaliser que je pouvais en fait identifier les animaux par le genre de flash qu'ils produisaient. Et donc, ici dans le golfe du Maine à 740 pieds, je peux quasiment nommer tout ce que vous voyez ici comme espèces,
In de oceaan is het eerder regel dan uitzondering. Als ik me op de open oceaan begeef, vrijwel overal ter wereld, en ik sleep een net van 900 meter naar de oppervlakte, zijn de meeste dieren, op veel plekken 80 tot 90 procent van de dieren die naar boven komen, lichtgevend. Dat staat garant voor behoorlijk spectaculaire lichtshows. Nu laat ik jullie een klein filmpje zien dat ik opnam vanuit een onderzeeër. Ik ontwikkelde deze techniek met een kleine éénpersoons duikboot genaamd Deep Rover, en heb haar toen aangepast voor de Johnson Sea-Link, die je hier ziet. Vóór de observatiekoepel is een ring van 90cm diameter met daarvoor een gaas gespannen. In de koepel heb ik een versterkte camera die ongeveer zo gevoelig is als een aan donker aangepast menselijk oog, alleen een beetje wazig. Dus je zet de camera aan, doet de lichten uit. Die glinstering die je ziet, is geen luminescentie; dat is elektronische ruis op deze geïntensiveerde camera's. Je ziet geen luminescentie totdat de onderzeeër begint te bewegen door het water, maar als hij dat doet, worden tegen het scherm botsende dieren gestimuleerd om licht te geven. Toen ik dit voor het eerst deed, probeerde ik enkel het aantal bronnen te het tellen. Ik kende mijn snelheid; ik kende het gebied. Dus kon ik uitrekenen hoeveel honderden bronnen er waren per kubieke meter. Maar ik begon te beseffen dat ik dieren kon identificeren door de soort flitsen die ze produceerden. Hier, in de Golf van Maine op 225 meter, kan ik vrijwel alles wat je ziet benoemen tot op soort-niveau,

Cela va améliorer nos vies, mais il y a aussi des problèmes dont il faut être conscient. Le premier, c'est l'idée que l'on puisse être puni à cause de prédictions, que la police utilise les Big Data un peu comme dans « Minority Report ». On appelle ça la prévision policière ou la criminologie algorithmique. L'idée est que, si on prend beaucoup de données par exemple où des crimes ont été commis, on sait où envoyer les patrouilles. C'est logique. Mais le problème, c'est qu'on ne s'arrêtera pas aux données de localisation, on va aller jusqu'au niveau de l'individu.
Het verbetert ons leven, maar er zijn problemen waar we ons van bewust moeten zijn. De eerste is het idee dat we gestraft kunnen worden voor onze voorspellingen en dat de politie ook big data gebruikt. Een beetje als in de film 'Minory Report'. Het heet 'predictive policing' (voorspellend politiewerk), of algoritme-criminologie. We nemen daarbij een hoop gegevens bijvoorbeeld waar criminaliteit voorkwam, om te weten we waar agenten hun ronde moeten doen. Dat lijkt slim maar het probleem is dat het niet zal blijven bij gegevens over de locatie, maar dat tot op het individuele niveau zal gaan.

L'histoire classique, la première que beaucoup de gens ont relevée c'était quand, en mars, le 10 mars en fait, juste après TED, Paul Clarke, du gouvernement britannique, a blogué Oh, je viens de recevoir des données brutes. Les voilà, c'est à propos des accidents de vélo. Ça a pris deux jours au Times Online pour faire une carte, une carte composite, on appelle ces trucs des mash-ups, un mash-up, une interface utilisateur qui vous permet d'aller regarder pour voir si la piste cyclable qui mène à votre travail, était concernée. Il y a d'autres données, des données d'enquête de circulation encore, qui ont été diffusées par le gouvernement britannique, et comme ils les publient en utilisant les standards Linked data un utilisateur a la possibilité de créer une carte, juste en cliquant. Est-ce que ces données ont des effets ? Eh bien, en fait, revenons en 2008. Regardons le cas de Zanesville, Ohio.
Een klassiek verhaal, het eerste die veel mensen oppikten. was toen in maart, in feite de 10e maart, kort na TED, Paul Clarke, van de Britse overheid, blogged, Oh, hier heb ik nog wat ruwe gegevens, het gaat over fietsongelukken. Het kostte de Times Online twee dagen om een map te maken, een compilatie map -- we noemen deze dingen mash-ups -- een mashed-up user gebruiksomgeving die je in staat stelt om erin te duiken en te kijken en uit te vinden of jouw fietsroute naar werk werd beïnvloed. Hier is meer data, verkeersonderzoeksgegevens, wederom, gegeven door de Britse overheid, en omdat zij het opzetten met gebruik van de Linked Data standaarden waardoor een gebruiker gewoon een map kan maken, door te klikken. Hebben deze gegevens effect? Laten we teruggaan tot 2008. Kijk naar Zanesville, Ohio.