Traduction de «données qu'ils mettent en ligne » (Français → Néerlandais) :

On peut aussi décider de laisser les gens encoder les données qu'ils mettent en ligne, pour qu'elles soient invisibles et inutiles pour des sites comme Facebook ou des tiers qui y ont accès, mais que seuls des utilisateurs choisis peuvent y accéder.
Ook zouden we mensen in staat kunnen stellen hun geüploade data te versleutelen zodat die onzichtbaar en waardeloos wordt voor sites als Facebook of derde partijen die erbij kunnen. Dan bepaalt degene die het gepost heeft welke gebruikers toegang hebben.

Ils mettent ces lignes floues dans leurs dessins animés et pour votre cerveau, ça signifie un mouvement.
Die tekenen die lijnen in hun strips en voor je hersenen betekent dat beweging.

Ils traduisent une centaine d'articles par jour de grands journaux, de sites importants. Ils les mettent en ligne gratuitement. C'est le projet d'un gars nommé Zhang Lei, qui vivait aux États-Unis durant les émeutes de Lhassa et qui ne pouvait pas croire à quel point la couverture médiatique américaine était biaisée. Et il s'est dit: Je peux traduire pour que les gens de ces pays se comprennent mieux les uns les autres. Et ma question est la suivante: si Yeeyan peut rassembler 150.000 personnes pour traduire l'Internet anglais en chinois, où est le Yeeyan en langue anglaise?
Per dag vertalen ze ongeveer 100 artikelen uit belangrijke kranten en van belangrijke websites. Die vertaling zetten ze gratis online. Dit project is opgestart door Zhang Lei, een Chinees die ten tijde van de rellen in Lhasa in de VS woonde en die grote moeite had met de eenzijdige berichtgeving in de Amerikaanse media. Hij besloot om informatie te vertalen, zodat mensen uit verschillende landen elkaar een beter konden begrijpen. En mijn vraag aan u is: Als Yeeyan 150.000 mensen beschikbaar heeft om het Engelse internet in het Chinees te vertalen, waar blijft dan de Yeeyan voor de Engelse taal?

On m'a dit plus tard, principalement les nombreux chanteurs qui étaient impliqués dans ce projet, qu'ils avaient parfois enregistré 50 ou 60 prises différentes jusqu'à ce qu'ils enregistrent la bonne prise -- et la mettent en ligne.
Later is mij verteld, ook door een aantal zangers die hieraan meegedaan hebben, dat zij tot 50 à 60 pogingen hebben opgenomen voor ze juist de goede versie hadden en die uploadden.

L'an dernier, ici à TED, je vous ai demandé de me donner vos données, de mettre vos données sur le web, en partant du principe que si les gens mettent leurs données sur le web, les données gouvernementales, scientifiques, communautaires, quoi que ce soit, ce sera utilisé par d'autres personnes pour faire des choses merveilleuses, d'une manière qu'ils n'auraient jamais pu imaginer.
Afgelopen jaar hier bij TED vroeg ik jullie mij jullie data te geven, jullie data op het web te zetten, op de basis dat als mensen hun gegevens op het web zetten -- overheidsdata, wetenschappelijke gegevens, gemeenschapsgegevens, wat het ook mag zijn -- dat het door andere mensen gebruikt gaat worden om prachtige dingen te doen, op manieren die ze nooit hadden kunnen bedenken.

Ce que j'essaie donc de vous montrer ici, ce sont les données d'une classe pilote à Los Altos, où ils ont pris deux classes de CM2 et deux classes de 4ème et ont complétement éventré leur vieux programme de maths. Ces enfants n'utilisent pas de manuels, ils ne reçoivent pas de cours à schéma unique. Ils travaillent avec la Khan Academy, ils utilisent ce logiciel, pour à peu près la moitié de leurs cours de maths. Je vous assure que nous ne voyons pas ça comme une formation complète en maths. Son intérêt est -- et c'est ce qui se passe à Los Altos -- de libérer du temps. Ça montre où sont les blocages et les facilités, ce qui rend sûr que vous maîtriser les systèmes d'équations, et ça libère du temps pour les simulations, les jeux, les mécanismes, la construction de robots, pour estimer la hauteur d'une colline en se basant sur son ombre. L'idée est donc que l'enseignant entre dans la classe chaque jour, chaque élève travaille à son propre rythme -- et c'est un réel tableau de bord de l'école du district de Los Altos -- et ils observent ce tableau. Chaque ligne est un élève. Chaque colonne est un des concepts. Le vert indique que l'élève est déjà compétent. Le bleu indique qu'il travaille dessus -- pas besoin de s'inquiéter. Le rouge indique qu'il est bloqué. Ce que fait l'enseignant, c'est littéralement dire : « Laissez-moi intervenir sur ces enfants dans le rouge. » Ou encore mieux : « Laissez-moi prendre un des élèves dans le vert qui est déjà compétent dans ce concept pour en faire la première ligne offensive et devenir véritablement le tuteur de son camarade. » (Applaudissements) Je viens d'une réalité basée sur les données, donc nous ne voulons pas que l'enseignant intervienne en ayant à poser des questions bizarres : « Oh, qu'est-ce que tu ne comprends pas ? » ou « Qu'est-ce que tu comprends ? » et tout le reste. Donc notre idée est de vraiment munir les enseignants d'autant de données que possible -- de réelles données qui, dans presque tout autre domaine, so ...
Wat ik jullie hier toon, zijn gegevens van een pilootschool in het schooldistrict Los Altos. Ze namen twee klassen van de 10-jarigen en twee van 12-jarigen en beenden hun oude wiskundecurriculum helemaal uit. Deze kinderen gebruiken geen handboeken. Ze krijgen geen eenheidsworst -lessen. Ze doen Khan Academy. Ze gebruiken de software voor ongeveer de helft van de wiskundeles. Laat me duidelijk zijn: we zien dit niet als de volledige wiskundeles. Het effect hiervan is -- en dat gebeurt in Los Altos -- dat er tijd vrijkomt. Dit is blokkeren en aanpaken, zorgen dat je een stelsel van vergelijkingen kan afwerken. Dat maakt tijd vrij voor simulaties, games, mechanica, robots bouwen, schatten hoe hoog die heuvel is op basis van zijn schaduw. Het paradigma is dat de leerkracht elke dag binnenkomt, dat elk kind op zijn eigen tempo werkt -- en dit is een live dashboard van het schooldistrict Los Altos -- en dat ze dit dashboard bekijken. Elke rij is een student. Elke kolom is een van die concepten. Groen betekent dat de leerling het al onder de knie heeft. Blauw betekent dat ze eraan werken -- komt in orde. Rood betekent dat ze vastzitten. En wat de leraar doet is letterlijk alleen maar zeggen: Laat me ingrijpen op de rode kinderen. Of nog beter Laat me een van de groene kinderen roepen, die dat concept al onder de knie hebben, om de eerste aanvalslinie te vormen en hun klasgenoten te coachen. (Applaus) Ik kom uit een omgeving die erg op data is gericht. We willen niet dat de leerkracht tussenbeide moet komen en het kind rare vragen moet stellen, als: Dus wat begrijp je niet? of Wat begrijp je wel? enzovoort. Ons paradigma is dat we de leerkrachten met zoveel mogelijk gegevens wapenen. Echte gegevens, zoals dat in ongeveer elk ander domein wordt verwacht, of het nu financiën, marketing of productie is. De leerkrachten kunnen vaststellen wat er fout gaat met de leerlingen. Zo kunnen ze hun interactie zo productief mogelijk maken.

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.

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.

Je me suis intéressée aux données qualitatives. Quel type de l'humour, de ton de voix, de style de communication ces femmes avaient en commun. Ainsi qu'aux données quantitatives. Quelle est la taille du texte d'accroche de leur profils, combien de temps laissaient-elles s'écouler entre deux messages ? Mon objectif était de devenir aussi compétitive que SmileyGirl1978. Je voulais comprendre comment optimiser mon propre profil en ligne.
Ik bekeek kwalitatieve gegevens, wat was de humor, de toon, het register en de communicatiestijl die deze vrouwen gemeenschappelijk hadden? En ook kwantitatieve gegevens, zoals wat de gemiddelde lengte van het profiel was en hoeveel tijd er zat tussen berichten? Wat ik hiermee beoogde, was dat ik dacht dat ik in persoon net zo veel kans had als SmileyGirl1978. Ik wilde mijn eigen profiel online leren optimaliseren. Ik wilde mijn eigen profiel online leren optimaliseren.

Gary Flake présente Pivot, une nouvelle manière de parcourir et manipuler d'énormes quantités d'images et de données en ligne. Basé sur la technologie révolutionnaire Seadragon, Pivot permet d'effectuer de spectaculaires zooms sur les bases de données en ligne, et de découvrir des tendances et des relations invisibles lors d'une navigation standard.
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