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Note: les traductions des vidéos ont été réalisées par des volontaires qui ne sont pas tous des traducteurs professionnels, elles pourraient donc contenir des erreurs. Ces textes sont cependant intéressants pour retrouver des expressions du langage parlé par exemple.
Vous pouvez aussi visualiser directement ces passionnantes vidéos avec les sous-titres dans la langue de votre choix !
Traduction de «ces trois organes du gouvernement américain répondent » (Français → Néerlandais) :
Je réponds que non, et ces trois organes du gouvernement américain répondent que non, également.
Ik zeg nee, en de drie machten van de Amerikaanse regering zeggen ook nee.
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 n
...[+++]uméros 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 ja
ar 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 m
...[+++]et 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.Réfléchissez au fait que Google répond à plus d'un milliard de recherches chaque jour, que chaque minute, plus de 100 heures de vidéos sont mises en ligne sur YouTube. C'est plus en un jour que ce que les trois principaux réseaux d'information nord-américains ont diffusé au cours des cinq dernières années.
Neem het feit dat Google elke dag meer dan een miljard zoekopdrachten verwerkt, dat elke minuut meer dan 100 uur aan filmpjes worden geüpload naar YouTube. Dat is per dag meer dan de drie grote zenders in de VS samen uitzonden gedurende de afgelopen 5 jaar.
datacenter (12): www.wordscope.be (v4.0.br)
ces trois organes du gouvernement américain répondent ->
Date index: 2021-06-18