Traduction de «observant la construction des pieds » (Français → Néerlandais) :

Pour finir : nous avons utilisé des design naturels secrets en observant la construction des pieds.
Om te eindigen: we hebben de natuur ontwerpgeheimen ontfutseld door te kijken hoe voeten in elkaar zitten.

Dans l'océan, c'est la norme plutôt que l'exception. Si je plonge dans l'océan, pratiquement n'importe où dans le monde, et que je traine un filet à 3 000 pieds sous la surface, la plupart des animaux, en fait dans beaucoup d'endroits de 80 à 90 pour cent des animaux que je ramènerai dans ce filet créeront de la lumière. Et cela crée des spectacles de lumières vraiment spectaculaires. Maintenant je voudrais partager avec vous une petite vidéo que j'ai faite depuis un sous-marin. J'ai commencé à développer cette technique dans un petit sous-marin individuel appelé nomade des profondeurs et je l'ai ensuite adaptée pour l'utiliser à bord du Johnson Sea-Link, que vous voyez ici. Donc, il y a un panier d'un mètre de diamètre avec un écran tendu au travers attaché devant la sphère d'observation. Et à l'intérieur de la sphère j'ai une caméra hyper sensible qui est à peu près aussi sensible qu'un oeil humain adapté à l'obscurité, même si elle est un peu floue. Donc vous mettez la caméra en marche et vous éteignez les lumières. L'étincelle que vous voyez n'est pas de la luminescence ; c'est juste du bruit electronique capturé par ces appareils hyper sensibles. Vous ne voyez pas la luminescence avant que le sous-marin ne commence à évoluer dans l'eau, et quand il le fait, les animaux qui touchent l'écran sont stimulés et créent de la luminescence. Quand j'ai commencé à faire cela, j'essayais seulement de compter le nombre de sources. Je connaissais ma vitesse, je connaissais l'endroit. Donc je pouvais estimer combien de centaines de sources il y avait par mètre cube. Mais j'ai commencé à réaliser que je pouvais en fait identifier les animaux par le genre de flash qu'ils produisaient. Et donc, ici dans le golfe du Maine à 740 pieds, je peux quasiment nommer tout ce que vous voyez ici comme espèces,
In de oceaan is het eerder regel dan uitzondering. Als ik me op de open oceaan begeef, vrijwel overal ter wereld, en ik sleep een net van 900 meter naar de oppervlakte, zijn de meeste dieren, op veel plekken 80 tot 90 procent van de dieren die naar boven komen, lichtgevend. Dat staat garant voor behoorlijk spectaculaire lichtshows. Nu laat ik jullie een klein filmpje zien dat ik opnam vanuit een onderzeeër. Ik ontwikkelde deze techniek met een kleine éénpersoons duikboot genaamd Deep Rover, en heb haar toen aangepast voor de Johnson Sea-Link, die je hier ziet. Vóór de observatiekoepel is een ring van 90cm diameter met daarvoor een gaas gespannen. In de koepel heb ik een versterkte camera die ongeveer zo gevoelig is als een aan donker aangepast menselijk oog, alleen een beetje wazig. Dus je zet de camera aan, doet de lichten uit. Die glinstering die je ziet, is geen luminescentie; dat is elektronische ruis op deze geïntensiveerde camera's. Je ziet geen luminescentie totdat de onderzeeër begint te bewegen door het water, maar als hij dat doet, worden tegen het scherm botsende dieren gestimuleerd om licht te geven. Toen ik dit voor het eerst deed, probeerde ik enkel het aantal bronnen te het tellen. Ik kende mijn snelheid; ik kende het gebied. Dus kon ik uitrekenen hoeveel honderden bronnen er waren per kubieke meter. Maar ik begon te beseffen dat ik dieren kon identificeren door de soort flitsen die ze produceerden. Hier, in de Golf van Maine op 225 meter, kan ik vrijwel alles wat je ziet benoemen tot op soort-niveau,

Mais vous êtes mathématicien et pour vous, une erreur de 0.0001% est une abomination qui doit être éliminée. L'univers vous répondra Tant pis parce que la longueur des jours n'est même pas consistante. Elle varie de quelques millisecondes par jour en moyenne et diminue d'environ un millième de seconde par siècle, ce qui rend pratiquement impossible la construction d'un super-calendrier qui n'expire jamais. En théorie chaque jour sera un jour aussi long qu'un de nos mois, mais il ne faut pas s'en faire, parce qu'il faudrait des dizaines de milliards d'années pour que cela arrive et que le soleil aura englouti la terre bien avant cela. Pardon, je ne suis pas tout à fait sûr de comment on est parti des jours sur le calendrier à la mort inévitable de la civilisation humaine (à moins d'avoir un programme d'exploration spatiale adéquat, souvenez-vous), mais l'idée est là. Pour les prochains millénaires, les années bissextiles vont garder le calendrier à jour, qu'importe la façon dont c'est calculé.
Maar misschien ben je een wiskundige en is in jouw ogen een foutmarge van 0,0001% iets vreselijks wat echt niet kan. “Succes ermee” zegt Het Universum, want de lengte van een dag is niet eens constant. Het varieert willekeurig met gemiddeld paar milliseconden en neemt langzaamaan af met 1 milliseconden per honderd jaar. Wat betekend dat het letterlijk onmogelijk is om een perfecte kalender te maken die voor altijd juist is. In theorie is de lengte van een dag ooit zo lang als nu een maand duurt, Maar maak je geen zorgen, het duurt tientallen miljarden jaren voor het zover is. En onze uitdijende zon zal de aarde voor die tijd al lang kapot hebben gemaakt. Sorry, geen idee hoe we van het tellen van de dagen in iedere maand tot het vurige en onafwendbare einde van heel de mensheid zijn gekomen. Tenzij we een adequaat gefinancierd ruimte-programma hebben (hint, hint) Maar daar heb je het! Voor de komende acht millennia zullen schrikkeljaren de kalender synchroon houden met de seizoen maar wel op een verrassend ingewikkelde manier.

On peut aussi amplifier les petits mouvements mécaniques, comme les vibrations d'un moteur. Ça pourrait aider les ingénieurs à identifier des problèmes mécaniques, ou observer comment nos constructions réagissent aux forces et au vent.
We kunnen ook kleine mechanische bewegingen versterken, zoals trillingen in motoren, die ingenieurs helpen met het opsporen en analyseren van machinale problemen, of om te zien hoe onze bouwwerken door wind gaan wiegen en op krachten reageren.

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.