Traduction de «numéro deux beaucoup » (Français → Néerlandais) :

Numéro deux, beaucoup d’agriculteurs sont pétrifiés à l’idée de la résistance, Que les insectes nuisibles deviennent résistants aux produits chimiques, comme dans notre cas, que la diphtérie devienne résistante aux antibiotiques.
Ten tweede, veel telers zijn doodsbang voor resistentie, dat het ongedierte resistent wordt tegen de chemicaliën, net als bij ons, wanneer bacteriën resistent worden tegen antibiotica.

Et je vais vous raconter une histoire, qui est très embarrassante pour moi, mais que je trouve importante. J'ai fait une allocution à Facebook il n'y a pas longtemps devant une centaine d'employés. Et deux heures plus tard, il y avait cette jeune femme qui travaille là assise devant mon petit bureau, et elle voulait me parler. J'ai dit d'accord, et elle s'est assise et nous avons parlé. Et elle a dit, J'ai appris quelque chose aujourd'hui. J'ai appris que je dois gardé la main levée. j'ai dit, Que voulez-vous dire? elle a dit, Et bien, vous faites cette allocution, et vous dites que vous allez prendre encore deux questions. Et je levais la main comme beaucoup d'autre gens, et vous avez pris deux questions de plus. Et j'ai baissé la main, et j'ai remarqué que toutes les femmes baissaient la main. Et puis vous avez pris encore deux questions, seulement celles des hommes. Et j'ai pensé en moi-même, ho, si c'est moi -- qui ça intéresse, évidemment -- qui fais cette allocution -- pendant cette allocution, je ne suis même pas capable de remarquer que les mains des hommes sont encore levées, et que les mains des femmes sont encore levées, que valons-nous comme directeurs de nos compagnies et de nos organismes quand il s'agit de voir que les hommes recherchent les opportunités plus que les femmes ne le font? Nous devons faire que les femmes s'asseyent à la table. (Applaudissements) Message numéro deux : faites de votre partenaire un vrai partenaire. J'ai acquis la conviction que nous avons plus progressé dans le monde du travail que nous ne l'avons fait dans nos foyers. Les données le montrent très clairement.
Zodadelijk vertel ik een verhaal dat erg gênant is voor mijzelf, maar ik vind het belangrijk. Niet zo lang geleden gaf ik een toespraak bij Facebook voor ongeveer 100 medewerkers. Een paar uur later was er een jonge vrouw die er werkt, ze zit voor mijn bureautje en wil met me praten. Ik zeg OK, ze gaat zitten, we praten. Ze zei: Ik heb vandaag iets geleerd. Ik heb geleerd dat ik mijn hand omhoog moet houden. Ik zei: Wat bedoel je? Ze zei: Wel, je gaf een toespraak en je zei dat je nog twee vragen zou beantwoorden. Ik had net als vele mensen mijn hand opgestoken, en je behandelde 2 vragen. Ik liet mijn hand zakken, en ik zag alle vrouwen hetzelfde doen, en toen beantwoordde je nog meer vragen, alleen van mannen. Ik bedacht voor mezelf: wow, als ik het ben -- die dit belangrijk vind -- die deze toespraak geef -- en ik merk tijdens de toespraak niet eens dat de handen van de mannen nog opgestoken zijn, dat de handen van de vrouwen nog opgestoken zijn, hoe goed zijn we dan als leiders van ons bedrijf en onze organisatie in opmerken dat de mannen meer opportuniteiten nastreven dan vrouwen? We moeten vrouwen een plaats aan de tafel laten innemen. (Applaus) Boodschap nummer twee: maak van je partner een echte partner. Ik ben ervan overtuigd dat we meer vooruit zijn gegaan op de arbeidsmarkt dan thuis. De data tonen dit zeer duidelijk.

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.