Traduction de «modèle de regroupement qui lui » (Français → Néerlandais) :

Et ici, ici, il voit un modèle de regroupement qui lui rappelle la girafe de Tanzanie.
En hier, hier ziet hij een groepspatroon dat hem aan de Tanzaniaanse giraf doet denken.

Ce modèle est quant à lui basé sur des choix, à la fois pour les dirigeants et pour les populations qui vivront dans ces nouvelles zones.
Dit model gaat over keuzes, zowel voor leiders als voor de mensen die op die nieuwe plaatsen zullen leven.

Et quelques fois A est vraiment connecté à B. Et c'est l'apprentissage par associations. Nous trouvons des modèles, nous faisons des connexions, que ce soit le cas du chien de Pavlov qui associe le bruit de la cloche à la nourriture, et donc le son de la cloche le fait saliver, ou que ce soit le rat de Skinner qui associe son comportement et la récompense qu'il obtient et donc répète ce comportement. En fait, ce que Skinner a découvert c'est que si vous mettez un pigeon dans une boite comme celle-ci, et il doit appuyer sur un de ces deux boutons, et il essaye de comprendre le modèle à suivre, et vous lui donnez de petites récompenses dans la boite, là. Si vous distribuez les récompenses de façon aléatoire, et qu'il n'y a pas de modèle à suivre, ils vont trouver n'importe quel type de modèle. Et quoi que ce soit qu'ils faisaient avant de recevoir la récompense, ils vont le refaire. Parfois c'était même tourner deux fois sur soi-même dans le sens inverse des aiguilles d'une montre, une fois dans le sens des aiguilles d'une montre et toucher le bouton deux fois.
En soms is A ook echt verbonden met B. Dat heet associatief leren. We vinden patronen, leggen verbanden, of het nu gaat om Pavlov's hond die het geluid van de bel aan het voedsel linkt, en dan begint te kwijlen, of een Skinneriaanse rat, die een verband legt tussen zijn gedrag en een beloning ervoor, en daarom dat gedrag herhaalt. In feite is wat Skinner ontdekte dat, als je een duif in zo'n doos zet, en zij op een van deze twee toetsen moet drukken, dan probeert zij het patroon te achterhalen, als je haar dan beloont. Als je zomaar wat beloningen geeft zonder patroon, vinden ze er zelf wel een. Wat ze toevallig deden voor de beloning, blijven ze herhalen. Zoals twee keer tegen de klok in draaien, één keer met de klok mee en tweemaal pikken op de knop.

vous voyez un tas de choses lui traverser l'esprit, un tas de modèles qui essayent d'expliquer le lien entre la mise en action et la perception -- et puis elle essaie de faire un second mouvement qui crée le plus grand contraste parmi les prédictions de ces modèles alternatifs, tel un scientifique dans un labo. Elle le fait et essaye de l'expliquer, et d'éliminer ses propres modèles.
en je ziet vele dingen door hun hoofden gaan, een hoop zelf-beelden die proberen om de relatie te verklaren tussen bediening en gevoel -- en dan proberen om een tweede actie te doen die de meeste onenigheid tussen voorspellingen van deze alternatieve modellen creëert, zoals een wetenschapper in een lab. Dan doet ze dat en ze probeert om dat uit te leggen, en zelf-beelden te elimineren.

Si l'étudiant n'arrive toujours pas à reconnaître le modèle qui a servi, le livre lui explique gentiment quel problème modèle il doit consulter pour trouver la formule.
En indien de student nog steeds de vorm van de stempel niet herkent, dan geeft het een verwijzing naar de opgeloste oefening waar je de formule kan vinden.

Mais c'est une vision très primitive des lois de la physique, n'est-ce pas ? Nous savons que les lois de la physique sont en réalité des descriptions générales des motifs et des régularités du monde. Elles n'existent pas en dehors du monde. Elle n'ont pas de forme physique. Elles ne peuvent pas faire surgir un monde du néant. C'est une vision très primitive de ce qu'est une loi scientifique. Et si vous ne me croyez pas, écoutez Stephen Hawking qui a lui-même proposé un modèle du cosmos qui était autonome, qui n'avait pas besoin de cause extérieure, de créateur. Après l'avoir proposé, Hawking a admis être encore perplexe. Il a dit que son modèle n'était que des équations.
Maar dat is een erg primitieve kijk op wat een fysische wet is, niet? We weten dat fysische wetten eigenlijk veralgemeende beschrijvingen van patronen en regelmatigheden in de wereld zijn. Ze bestaan niet buiten de wereld. Ze hebben geen eigen zijnskracht. Ze kunnen geen wereld uit het niets tot bestaan roepen. Dat is een erg primitieve kijk op wat een fysische wet is. Als je mij hierin niet gelooft, luister dan naar Stephen Hawking die zelf een model van de kosmos voorstelde dat in zichzelf besloten is en geen externe oorzaak, een schepper, nodig heeft. Na dit te hebben voorgesteld, gaf Hawking toe dat hij er nog niet uit was. Hij zei: Dit model zijn alleen maar vergelijkingen.

Et toute l'ingéniosité du système est externe au système lui-même. la matière ne contient pas d'information. Hier, on entendait parler de biologie moléculaire, qui calcule pour construire. C'est un système qui traite de l'information. Nous avons eu des révolutions digitales en communication et calcul numérique, mais la même idée, précisément la même logique, qu'ont développée Shannon et Von Neuman, n'a pas encore éclos dans le monde physique, dans la fabrication. Ainsi, inspirés par cela, des collègues dans ce programmes, le Center for Bits and Atoms au MIT-- qui forment un groupe de personnes, comme moi qui n'ont jamais compris la limite entre la science du tangible et les sciences informatiques. Je dirais même plus, les sciences informatiques sont la pire chose qui soit arrivée à la fois aux ordinateurs et à la science--- (rire) -- parce que les canons -- les sciences informatiques -- nombres d'entre eux sont géniaux, mais les canons des sciences informatiques a gelé l'évolution des modèles de calcul selon la technologie qui était disponible dans les années 50, mais la nature est un ordinateur bien plus puissant que ça. Vous allez entendre demain Saul Griffith. C'est l'un des premiers élèves a être sorti de ce programme.
Alle intelligentie ligt buiten het systeem: de materialen bevatten geen informatie. Gisteren hoorde je over moleculaire biologie. Die maakt berekeningen om iets te bouwen. Het is een informatieverwerkingssysteem. We hadden revoluties in communicatie en informatica, maar ditzelfde idee, dezelfde wiskunde als Shannon en Von Neumann deden, hebben we nog niet in de fysieke wereld gezien. als Shannon en Von Neumann deden, hebben we nog niet in de fysieke wereld gezien. Dit inspireerde collega's van het Center for Bits and Atoms aan MIT, een groep mensen die net als ik nooit de grens tussen natuurkunde en informatica hebben begrepen. Ik zou zelfs willen zeggen dat 'computerwetenschap' een van de ergste dingen is die zowel computers als wetenschap ooit overkwam. 'computerwetenschap' een van de ergste dingen is die zowel computers als wetenschap ooit overkwam. (Gelach) De canon van de informatica bevroor namelijk prematuur een model van computerwetenschap bevroor namelijk prematuur een model van computerwetenschap dat gebaseerd was op technologie uit 1950. De natuur is een veel krachtiger computer dan dat. Morgen hoor je van Saul Griffith, een van de eerste studenten die dit programma opleverde.

Au cours du temps, le plupart du carbone organique de la planète a été absorbé et stocké là, principalement par des microbes. Les océans déterminent le climat et le temps, ils stabilisent les températures, modèlent la chimie de la Terre. L'eau de la mer forme les nuages qui retournent à la terre et à la mer sous forme de pluie, de neige fondue et de neige, et elle abrite environ 97 pour cent des formes de vie sur Terre, et peut-être de l'univers. Pas d'eau, pas de vie. Pas de bleu, pas de vert. Et pourtant, nous les Hommes, avons cette idée que la Terre -- toute la Terre: les océans, les cieux -- est si vaste et résistante que ce que nous lui faisons n'a pas d'impact. Peut-être que c'était vrai il y a 10.000 ans, et peut-être même encore il y a 1.000 ans, mais ces dernières 100 années, surtout les cinquante dernières années, nous avons surexploité les biens, l'air, l'eau, la vie sauvage qui nous permettent de vivre.
In de loop der tijd is het grootste deel van de organische koolstof op de planeet hier geabsorbeerd en opgeslagen, voornamelijk door micro-organismen. De oceaan stuurt het klimaat en het weer aan, stabiliseert de temperatuur en geeft vorm aan de chemie op Aarde. Water uit de zee vormt wolken, die teruggaan naar het land en in de zee, als regen, natte sneeuw en sneeuw, en herbergt zo'n 97% van het leven ter wereld, misschien wel van het universum. Geen water: geen leven. Geen blauw: geen groen. Toch hebben wij het idee, wij mensen, dat de Aarde -- alles ervan: de oceanen, de lucht -- zo uitgestrekt en veerkrachtig zijn, dat het niet uitmaakt wat we ermee doen. 10.000 jaar geleden zal dat inderdaad zo zijn geweest, misschien zelf 1.000 jaar geleden, maar de laatste 100 en met name de laatste 50 jaar, hebben we de rek uit de activa gehaald, uit de lucht, het water, de wilde natuur die onze levens mogelijk maken

Parfois l'ordinateur n'est pas trop sûr, nous lui avons appris à être assez intelligent pour donner une réponse sûre, sans trop s'engager, c'est ce que nous ferions. D'autres fois, l'algorithme a la capacité incroyable de nous dire exactement ce qu'est l'objet : marque, modèle, année d'une voiture.
Soms, als de computer het niet helemaal zeker weet, hebben we hem geleerd slim genoeg te zijn om een veilig antwoord te geven in plaats van te veel prijs te geven, wat wij ook zouden doen. Op andere momenten is het opmerkelijk wat het computeralgoritme ons vertelt welke voorwerpen het precies zijn, zoals merk, model en bouwjaar van de auto.

Il est à lui seul un modèle pour la conscience scientifique.
Hij is een voorbeeld van de betrokken wetenschapper.