Vertaling van "avait été informé " (Frans → Nederlands) :

Et j'ai dit, Allez la lire. Et ils disent, Oh, celle-là n'était pas si géniale. Et puis nous sommes passés à une autre elle n'avait pas de super visuels, mais elle avait des super informations -- et nous avons passé une heure à parler du processus d'apprentissage, parce que la question n'était pas si oui ou non c'était parfait, ou si oui ou non c'était ce que je pouvais créer; c'était de leur demander de créer par eux-mêmes. Et ça leur a permis d'échouer, de réfléchir, et d'apprendre. Et quand on renouvelle l'activité dans ma classe cette année, ils feront mieux cette fois. Parce que dans l'apprentissage doit être inclus une dose d'échec, parce que l'échec est éducatif en lui-même. Il y a un million d'images que je pourrais montrer ici, et j'ai dû choisir soigneusement -- celle-ci est une de mes préférées -- d'étudiants en train d'apprendre, de ce à quoi ça ressemble d'apprendre dans un paysage où nous laissons de côté l'idée que les enfants doivent venir à l'école pour obtenir les informations, mais au lieu de ça, demandez-leur ce qu'ils peuvent en faire. Posez-leur des questions vraiment intéressantes. Ils ne vous décevront pas. Demandez-leur d'aller sur place, de voir des choses par eux-mêmes, de vivre vraiment l'apprentissage, de jouer, de poser des questions,
En ik zei: Ga het lezen. En ze zeiden: Oh, dat was niet zo fantastisch. Toen gingen we naar een volgende -- er zaten geen visuele vondsten in, maar wel heel goede informatie -- en we praatten een uur over het leerproces, want het ging er niet om of het perfect was, of het was wat ik kon maken, ik had hun gevraagd om zelf iets te maken. Ze kregen de kans te falen, te verwerken, te leren. Als we dit jaar in mijn klas nog zo'n rondje doen, dan zullen ze het deze keer beter doen. Want leren moet een zekere mate van falen inhouden, want van falen leer je door het proces. Er zijn een miljoen beelden die ik hier zou kunnen laten verschijnen, ik moest zorgvuldig kiezen -- dit is één van mijn favoriete -- van studenten die leren, van hoe leren eruit kan zien, in een landschap waar we de idee laten varen dat kinderen naar school moeten komen om informatie te krijgen, en we hun veeleer vragen wat ze ermee kunnen doen. Stel hun echt interessante vragen. Ze zullen je niet teleurstellen. Vraag hun om naar plekken te gaan, om zelf dingen te zien, om het leren te ervaren, om te spelen, te onderzoeken.

Et bien, l'ordinateur l'avait vu, et en fait, il l'a vu chez un sujet sur trois. On peut donc partir d'un visage anonyme, en ligne ou hors ligne, et on peut utiliser la reconnaissance faciale pour donner un nom à ce visage anonyme grâce aux données des réseaux sociaux. Mais quelques années auparavant, on a fait quelque chose d'autre. A partir des données des réseaux sociaux, combinées statistiquement avec les données de la Sécurité Sociale du gouvernement américain, on a réussi à déduire les numéros de sécurité sociale, ce qui est, aux Etats-Unis, une information extrêmement sensible. Vous voyez où je veux en venir ? Si vous combinez les deux études, la question devient : peut-on partir d'un visage et, en utilisant la reconnaissance faciale, trouver le nom et les informations disponibles de façon publique sur ce nom et sur cette personne, puis, à partir de ces informations publiques, en déduire des informations non publiques, beaucoup plus sensibles, que l'on peut relier au visage ? Et la réponse est, oui, on peut, et on l'a fait. Bien sûr, la précision est de pire en pire.
De computer in ieder geval wel, en die deed dat zelfs in één op de drie gevallen. We kunnen dus gewoon beginnen met een anoniem gezicht, offline of online, en gezichtsherkenning gebruiken om een naam te plakken op dat anonieme gezicht dankzij gegevens van sociale media. Een paar jaar geleden deden we iets anders. We begonnen met data van sociale media, en combineerden die met statistisch data van de Amerikaanse overheid over sociale zekerheid, en uiteindelijk konden we sofinummers voorspellen, wat in de Verenigde Staten extreem gevoelige informatie is. Volgen jullie mij? Als je de twee onderzoeken samenvoegt, dan wordt de vraag: kun je met een foto van een gezicht, met behulp van gezichtsherkenning een naam en openbaar beschikbare informatie over die naam en die persoon vinden, en uit die openbare informatie afgeschermde informatie afleiden, veel gevoeligere informatie, die je weer koppelt aan het gezicht? Het antwoord is ja, dat kunnen we, en dat hebben we ook gedaan. Natuurlijk neemt de nauwkeurigheid steeds meer af.

Si on revient en arrière, il y avait une dame qui s'appelait Valérie Larkin, et en 1987, elle avait toutes nos informations sur une disquette.
Vroeger in 1987 zette Valerie Larkin onze informatie op één disk.

Et tout ceci alors même que le tremblement de terre avait lieu les informations étaient communiquées. Et à cause des connexions sociales, les étudiants chinois qui venaient d'ailleurs, et allaient à l'école. Ou les entreprises dans le reste du monde qui ouvraient leurs bureaux en Chine. Il y avait des gens sur toute la planète qui écoutaient, en découvrant ces nouvelles. La BBC a pris connaissance du tremblement de terre chinois en premier lieu par Twitter.
Ze twitterden erover. Dus terwijl de aardbeving plaatsvond... werd het nieuws gemeld. Via de sociale netwerken. Chinese studenten die in andere gebieden naar school gingen. Bedrijven in de rest van de wereld met kantoren in China. Overal in de wereld hoorden mensen het nieuws.

Je vous parle de Squeak car la première invitée que Sebastian a reçue chez lui avait croisé un rat dans la cuisine. Elle avait promis de ne pas divulguer l'information à une seule condition : qu'il achète un chat.
Ik noem Squeak omdat Sebastian's eerste gast een nogal grote muis door de keuken zag rennen en zij beloofde geen slechte recensie te geven op één voorwaarde: dat hij een kat zou aanschaffen.

Josh Rushing: La nuit où ils ont montré les prisonniers de guerres et les soldats morts, Al Jazeera a montré ces images, ce fut très puissant parce que les Etats-Unis ne montrent pas ce genre d'images. La plupart des informations aux Etats-Unis ne montre pas d'images très sanglantes celles-ci montraient des soldats américains en uniforme éparpillés sur le sol, un sol froid de carreaux. Et c'était révoltant, absolument révoltant. Ça m'a rendu malade. Et ce qui m'a marqué, c'était que la nuit précédente il y avait eu un bombardement à Basra, et Al Jazeera avait montré des images de ces gens.
Josh Rushing: De avond dat ze de krijgsgevangen en dode soldaten lieten zien -- Al Jazeera liet ze zien -- was dat krachtig omdat Amerika dat soort beelden niet laat zien. Het Amerikaanse nieuws toont meestal geen bloederige beelden. Hier zag je een vloer bezaaid met Amerikaanse soldaten in uniform, een koude tegelvloer. Het was walgelijk. Het was absoluut walgelijk. Ik werd er misselijk van. Toen drong het tot me door dat er de avond ervoor een of ander bombardement was geweest in Basra. Al Jazeera had toen beelden van de mensen getoond.

On l’utilise dans certaines histoires célèbres du web qui viennent des consommateurs, comme Digg, dont je suis sûr que vous en avez entendu parler. Digg est une dynamique collective pour essayer de trouver les meilleures informations, les histoires les plus intéressantes. Et ils en avaient fait un jeu, au début. Ils avaient un classement où, si vous recommandiez les meilleures histoires, vous obteniez des points. Et ça motivait vraiment les gens à chercher les meilleures histoires. Mais c’est devenu tellement puissant, qu'il y a eu en fait un cartel, un groupe de personnes, les sept premiers du classement, qui ont travaillé ensemble pour être sûr de maintenir leurs positions. Et ils recommandaient les histoires d’autres gens. Et le jeu est devenu plus puissant que l’objectif. Et ils ont donc dû finir par fermer le classement parce que, pendant qu’il était actif, c’était tellement puissant qu’on avait plus vraiment les meilleures histoires et qu’il y avait des gens qui travaillaient pour maintenir leurs positions.
Dit wordt gebruikt in sommige min of meer beroemde consumenten-webverhalen, zoals Digg, waarvan ik zeker weet dat u er allemaal van hebt gehoord. Digg is een gemeenschapsdynamiek om het beste nieuws, de interessantste verhalen, te vinden en bekend te maken. Oorspronkelijk was dat als spel gemaakt. Ze hadden een ranglijst, waarvoor je punten verdiende als je de beste verhalen aanraadde. Dat motiveerde mensen echt om de beste verhalen te zoeken. Maar dat werd zo krachtig, dat zich een kliek vormde, een groep mensen, de top-zeven op de ranglijst, die samenwerkten om hun plek veilig te stellen. Ze zouden de verhalen van anderen aanbevelen. Het spel werd krachtiger dan het doel ervan. Uiteindelijk werd de ranglijst opgedoekt, omdat het weliswaar effectief was, maar zo krachtig dat de beste verhalen er niet meer door kwamen. Het liet mensen alleen hun leidende positie handhaven.

Okolloh sollicita ses lecteurs pour avoir plus d'information sur ce qui se passait. Les témoignages commencèrent à affluer. Okolloh les agrégeait. Elle les mettait en ligne. Rapidement, elle déclara : Il y en a trop. Je pourrais passer toutes mes journées à faire ça et je n'arrive pas à suivre. Il y a plus d'information sur ce qui se passe au Kenya à l'heure actuelle que ce qu'une personne seule pourra jamais absorber. Si seulement il y avait un moyen d'automatiser cela. Deux programmeurs qui lisaient son blog levèrent la main et dirent : Nous, on pourrait le faire. En 72 heures, ils ont lancé Ushahidi.
Okolloh vroeg haar commentatoren om meer informatie over wat er aan de hand was. De commentaren begonnen binnen te stromen. Okolloh verzamelde ze. Ze postte ze. Ze besloot al snel: Het is te veel. Ik kan hier elke dag de dag mee vullen en ik kan het niet bijhouden. Er is meer informatie over wat er op dit moment in Kenya gebeurt dan één persoon kan behappen. Was er maar een manier om dit te automatiseren. Twee programmeurs die haar blog lazen, staken hun hand op en zeiden: Wij kunnen dat. Op 72 uur tijd lanceerden ze Ushahidi.

Et une des premières questions que nous nous sommes posées fut : pourquoi un jeune soldat avait-il accès à autant d'informations ?
Wij vroegen onszelf af waarom een jonge soldaat, toegang had tot zoveel informatie.

Je me revois lisant ce livre, et à 3 heures du matin, alors que je le lisais et qu'il m'expliquait comment les paraboles que j'utilisais pour mesurer la rotation des galaxies, pouvaient aussi servir à communiquer, à envoyer des parcelles d'informations d'un système stellaire vers un autre. A 3 heures du matin, lorsque vous êtes tout seul, que vous n'avez pas beaucoup dormi, l'idée peut sembler très romantique mais plus encore, c'est l'idée de pouvoir prouver qu'il y a quelqu'un là-bas simplement en utilisant cette même technologie qui m'a attiré tellement que 20 ans plus tard j'ai pris un emploi à l'Institut SETI. Aujourd'hui, je dois avouer que ma mémoire est remarquablement poreuse et je me suis souvent demandé si il y avait du vrai dans cette histoire ou bien si c'était moi qui ne me rappelais pas bien de tout, mais j'ai récemment fait développer ce vieux négatif, ainsi, ici, vous pouvez voir le livre de Shklovsky et Sagan au-dessous d'un calculateur analogique.
Op een ochtend om 3 uur las ik het boek. Op een ochtend om 3 uur las ik het boek. Het beschreef hoe de antennes die ik gebruikte om de melkwegstelselbanen te meten, ook gebruikt kunnen worden om te communiceren, om stukjes informatie te verzenden van het ene sterrenstelsel naar het andere. Om 3 uur 's morgens, als je helemaal alleen bent, en weinig geslapen hebt, is dat een erg romantisch idee. Maar het idee dat je kunt bewijzen dat daar ver weg iemand is, -- door gebruik te maken van dezelfde technologie -- trok mij zo aan, dat ik 20 jaar later ging werken bij het SETI-Instituut. Ik moet bekennen dat mijn geheugen grote gaten vertoont. Ik vraag me dan ook vaak af of er wel waarheid school in dit verhaal, of dat ik het mij fout herinner. Onlangs vergrootte ik een oud negatief en hier kun je beslist het boek van Shklovsky en Sagan onder die rekenliniaal zien. het boek van Shklovsky en Sagan onder die rekenliniaal zien.