Traduction de «sommes sont données » (Français → Néerlandais) :

Je vais vous parler de la façon par laquelle on pourrait exploiter une ressource vraiment sous-utilisée en ce qui concerne les soins médicaux, qui n'est autre que le patient, ou -- comme j'aime utiliser, le terme scientifique -- la personne. Parce que nous sommes tous des patients, nous sommes tous des personnes. Même les docteurs deviennent des patients à un moment donné. Alors je veux vous parler de cela comme une opportunité que nous n'avons réellement pas saisi dans ce pays et, en fait, dans le monde. Si vous voulez vraiment vous attaquer à la grosse partie -- Je veux dire, au niveau de la santé publique, là où j'ai été formé -- vous avez à faire à des problèmes comportementaux, vous avez à faire à des situations où les personnes sont en fait données des informations, et ils ne vont pas jusqu'au bout. C'est un problème qui se manifeste dans le cas du diabète, de l'obésité, de nombreuses formes de maladie du coeur, même dans certaines formes de cancer -- quand on pense aux fumeurs.
Ik zal het hebben over hoe we een beter gebruik kunnen maken van een echt onderbenut hulpmiddel in de gezondheidszorg namelijk de patiënt. Of beter (ik heb liever de wetenschappelijke term): mensen. Omdat we allemaal patiënten zijn. We zijn allemaal mensen. Zelfs artsen zijn soms patiënten. Ik beschouw deze toestand als een gemiste kans in dit land. In feite in de hele wereld. Als je wil kijken naar het grotere plaatje, (En dat bedoel ik in relatie tot de openbare gezondheidszorg, waar ik vandaan kom) gaat het over gedrag. Het gaat over mensen die concrete informatie krijgen en er niets doen mee. Dit probleem heeft betrekking op diabetes, zwaarlijvigheid, verschillende hart- en vaatziekten, zelfs bepaalde vormen van kanker - denk maar aan roken.

Vous pouvez voir Brad réaliser une des poses F.A.C.S d'Ekman. Ce qui vient d'apparaître sont les données que l'on peut récupérer de cette pose, le modèle en somme, la réorientation consiste à transposer ces données sur un autre modèle. Comme le moulage, donc le buste --la maquette si vous voulez-- de Benjamin a été faite à partir de Brad, nous avons pu transposer les données de Brad à 44 ans sur le Brad agé de 87 ans. Désormais, nous avions une base de données en 3D contenant tout ce que le visage de Brad Pitt peut faire à 87, 70 et 60 ans.
Dit is Brad die een van de Ekman-FACS doet. Hier de daaruit resulterende data. Het model zeg maar. 'Retargeting' is het overzetten van deze data op een ander model. Omdat de maquette van Benjamin gemaakt was op basis van Brad, konden we de gegevens van de Brad van 44 overbrengen op de Brad van 87. Nu hadden we een 3D-database van alles wat zijn gezicht kon doen op de leeftijd van 87, van 70 en van 60.

Je vais commencer par lancer un tout petit défi, le problème du traitement des données, des données que nous devons traiter dans le contexte médical. C'est vraiment un énorme défi pour nous. Et ceci est notre bête de somme. C'est un appareil à tomographie calculée par ordinateur -- un scanner CT. C'est un appareil extraordinaire. Il utilise les rayons X, des faisceaux de rayons X, qui tournent très rapidement autour du corps humain.
Ik begin met het voorstellen van een uitdaging, de uitdaging van het omgaan met gegevens, gegevens waarmee we te maken hebben in medische situaties. Het is echt een enorme uitdaging voor ons. En dit is ons trekpaard. Een computer-tomografiemachine - een CT-machine. Het is een fantastisch apparaat. Het maakt gebruik van X-stralen, bundels van X-stralen, die zeer snel roteren rond het menselijk lichaam.

Nous sommes constamment bombardés d'histoires sur la quantité de données dans le monde, mais quand il s'agit de mégadonnées et des défis pour les interpréter, la taille n'est pas tout. Il y a aussi la vitesse à laquelle elles bougent, et la grande variété des types de données. Voici juste quelques exemples : des images, des textes, des vidéos, des sons. Ce qui unifie ces différents types de données, c'est qu'elles sont créées par des personnes et qu'elles nécessitent un contexte.
We worden overstelpt met verhalen over hoeveel data er in de wereld is, maar als het om grote datasets gaat en de uitdaging om deze te interpreteren, dan is afmeting niet het enige dat telt. Ook de snelheid waarmee het zich ontwikkelt en de variëteit van de gegevens. Hier zijn wat voorbeelden: Beelden, tekst, video, audio. Gemeenschappelijk aan deze verschillende data is dat ze door mensen gemaakt zijn en dat ze context nodig hebben.

Donc, si le cerveau humain consomme autant d'énergie, c'est simplement parce qu'il a beaucoup de neurones. Et comme nous sommes des primates, avec beaucoup plus de neurones que les autres animaux pour une masse corporelle donnée, notre cerveau consomme proportionnellement beaucoup d'énergie. Mais c'est parce que nous sommes des primates, pas parce que nous sommes spéciaux.
Dus de reden waarom het menselijk brein zoveel energie kost is enkel dat het enorm veel neuronen bevat, en omdat we primaten zijn met veel méér neuronen in verhouding tot lichaamsgrootte dan welk ander dier dan ook, zijn de relatieve kosten van ons brein groot. Maar alleen omdat we primaten zijn, niet omdat we bijzonder zijn.

Ici, aux Pays-Bas, je pense que c'est plutôt 80%. Mais maintenant que nous passons à la fusion de données médicales, en la rendant accessible électroniquement, nous pouvons externaliser ouvertement cette l'information. Et maintenant, en tant que médecin, je peux accéder aux données de mes patients où que je sois au moyen de mon appareil mobile. Et maintenant, bien sûr, nous sommes dans l'ère de l'IPAD, même l'iPad 2.
Hier in Nederland denk ik dat het meer dan 80 procent is. Door het overgaan naar het samenvoegen van medische gegevens, ze elektronisch beschikbaar maken, kunnen we die informatie 'crowdsourcen'. Ik kan dan als arts, waar ik ook ben, de gegevens van mijn patiënten inkijken. Gewoon via mijn mobiele apparaat. Nu zijn we, natuurlijk, in het tijdperk van de iPad, zelfs de iPad 2.

Il existe des tas de différentes sortes de biais : certains parti-pris nous font ignorer certaines données, d'autres nous amènent à trop souligner certaines données. Ils peuvent même nous conduire à nous concentrer sur des faits qui en réalité n'ont aucune incidence sur ce que nous sommes en train d'observer.
Er zijn heel veel verschillende soorten bias en sommige bias zorgen ervoor dat we bepaalde data negeren terwijl andere ervoor zorgen dat we teveel nadruk leggen op bepaalde data; ze kunnen er zelfs voor zorgen dat we ons gaan focussen op feiten die totaal irrelevant zijn voor hetgeen we aan het observeren zijn.

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.

Vous pouvez prendre un ensemble de données et les amener là. Nous nous sommes procuré des données de l'ONU et de quelques organisations de l'ONU.
Je kan een dataset hier zetten. We bevrijden VN-data. Enkele VN-organisaties en landen aanvaarden

Le changement le plus important auquel nous sommes aujourd'hui confrontés tient aux données et à l'influence des données sur les types de relations numériques que l'avenir nous réserve.
De belangrijkste veranderingen waar we tegenwoordig mee te maken hebben, hebben te maken met gegevens en welke invloed gegevens hebben op de soorten digitale relaties die voor ons in de toekomst mogelijk zullen zijn.