Traduction de «demandé de quel genre de bâtiment » (Français → Néerlandais) :

Et je leur ai demandé de quel genre de bâtiment il s’agissait.
Ik vroeg om wat voor gebouw het ging.

Et beaucoup de gens me demandent, Mais quel genre de personnes trouvez-vous pour des projets comme ça ?
En weet je, veel mensen vragen me, wat voor soort mensen gaan er mee met zo'n project?

Et maintenant c'est moi qui dois lui apprendre comment les choses marchent, et nous pouvons construire des projets ensemble, et je me demande quel genre de choses cela lui apprendra.
Nu kan ik haar leren hoe dingen werken, we kunnen samen projecten bouwen, en ik vraag me af welke les zij van hen zal leren.

Après ça, le Projet des Droits Non-Humains que j'ai fondé a commencé à se demander quel genre de valeurs et de principes nous voulions porter devant les juges.
De volgend stap in het project voor Niet-Menselijke Burgerrechten, dat ik had opgericht, was het kijken welke waarden en principes we voor de rechter wilden brengen.

Donc c'est très bien. Ça simplifie les choses. Mais en même temps, il y a tellement de contenu créatif que l'on néglige quand on procède de cette manière. Et je déteste ça. Comment faire émerger les choses qui sont peut-être vraiment créatives et intéressantes ? Eh bien, nous pouvons revenir à la structure du réseau d'idées pour faire ça. N'oubliez pas : c'est cette structure en réseau qui crée ces thématiques émergentes. Supposant qu'on souhaite choisir deux d'entre elles, comme les villes et la génétique et voir s'il existe des conférences qui combinent ces deux disciplines très différentes, de façon créative ? Et c'est ce genre de mélange créatif qui est l'une des marques de fabrique de l'innovation. Et bien en voici une presentée par Jessica Green sur l'écologie microbienne des bâtiments. Elle traite littéralement d'un nouveau domaine. Et nous pourrions revenir à ces thématiques et se demander : quelles sont les conférences centrales de ces conversations ?
Dus dit is geweldig. Het maakt de zaken makkelijker. Maar er is zo veel creatieve inhoud onderaan begraven. Dat haat ik. Hoe laten we iets bovendrijven dat misschien wel heel creatief en interessant is? Daarvoor kunnen we teruggaan naar de ideeën-netwerkstructuur. Daarvoor kunnen we teruggaan naar de ideeën-netwerkstructuur. Bedenk dat het die netwerkstructuur is, die deze opkomende onderwerpen creëert. Stel dat we er twee van zouden kunnen nemen, zoals steden en genetica, en zeggen: zijn er talks die deze heel uiteenlopende disciplines creatief overbruggen? In essentie is zo'n soort creatieve bundeling een van de kenmerken van innovatie. Hier is er één door Jessica Green over de microbische ecologie van gebouwen. Het definieert een nieuw veld. We zouden terug kunnen gaan naar die onderwerpen en zeggen: welke talks staan centraal in die conversaties?

Et laissez moi juste en mentionner deux, rapidement. L'une, tirée du domaine de l'ingénierie, et l'autre du domaine clinique. Dans la perspective de l'ingénierie, nous pouvons nous demander, puisque nous savons que le mouvement est si important pour le système visuel humain si nous pouvons utiliser cela comme recette pour construire des systèmes de vision sur des machines qui peuvent apprendre par elles-mêmes, qui n'ont pas besoin d'être programmées par un programmateur humain. Et c'est ce que nous essayons de faire. Je suis au MIT, au MIT vous devez appliquer tout connaissance fondamentale que vous acquérez. Alors nous sommes en train de créer Dylan, qui est un système informatique avec le but ambitieux de recueillir les données visuelles du même genre que ceux qu'un enfant humain recevrait, et de découvrir de façon autonome quels sont les objets dans ces données visuelles.
Laat me er snel twee noemen. Eén komt uit de techniek en de andere uit de kliniek. Vanuit de invalshoek van de techniek kunnen we vragen: gegeven dat we weten dat beweging zo belangrijk is voor de menselijke verwerking van zicht, kunnen we dit als voorbeeld gebruiken voor het maken van toestellen met een zichtsysteem dat zelf kan leren zonder dat het geprogrammeerd hoeft te worden door een mens? En dat is wat we trachten te doen. Ik zit bij MIT, en daar moet je alle kennis die je opdoet toepassen. Daarom maken we Dylan. Dat is een computationeel systeem met het vooruitstrevende doel visuele invoer te gebruiken van het soort dat menselijke kinderen krijgen en het onafhankelijk te laten ontdekken wat de voorwerpen zijn in die invoer die het ziet.

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?