Vertaling van "toutes ces données bougent à travers le système " (Frans → Nederlands) :

Et je me suis dit que le processeur devait vraiment travailler comme un fou simplement pour que toutes ces données bougent à travers le système.
Ik vond dat die CPU als een gek moest werken alleen maar om al die gegevens rond te sturen in het systeem.

Dans le cas du système solaire, l'idée que la Terre tournait et que la surface de la Terre bougeait à disons 1500 km/h, et que la Terre fonce à travers le système solaire à environ 1500000 km/h. C'est du délire. Tout le monde sait que la Terre ne bouge pas. Est-ce que vous sentez que vous bougez à 1500km/h ? Bien sûr que non. Et quelqu'un qui disait, en fait, elle tourne dans l'espace et est énorme, ils l'enfermaient, c'est ce qu'ils faisaient à cette époque. (Rires) Donc c'était intuitif et évident. Et maintenant, qu'en est-il pour l'évolution ?
In het geval van het zonnestelsel bijvoorbeeld, het idee dat de aarde draait en het oppervlak van de aarde een snelheid haalt van 1600 km per uur, en dat de aarde zich met een snelheid van 1,6 miljoen km per uur door het zonnestelsel verplaatst. Dit is krankzinnig. We weten allemaal dat de aarde niet beweegt. Voelt het alsof je met 1600 km per uur beweegt? Natuurlijk niet. En iemand die beweerde dat we ronddraaien in deze enorme ruimte, hebben ze opgesloten. (Gelach) De oude aanname leek zo intuïtief en vanzelfsprekend. Wat met de evolutieleer?

Et ce qui se produit dans notre équipement c'est qu'elles passent à travers un système continu, qui nettoie, cuit, refroidit et pasteurise ces matériaux, tout en y ajoutant en permanence notre mycélium.
Wat ze in onze fabriek doen, is door een continu systeem gaan dat het materiaal schoonmaakt, kookt, afkoelt en pasteuriseert, en er tegelijkertijd mycelium op ent.

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.

Il y a tout un tas de possibilités de connectique comme des Legos que vous pouvez utiliser pour saisir, dans la vraie vie, dans le monde réel, des éléments comme les tremblements, la démarche l'enjambée, et tout ce genre de choses. Le problème, c'est que notre compréhension des chutes, aujourd'hui, comme celle de Mimi, s'établit avec des études étatiques que vous recevez par courrier 3 mois après que vous soyez tombé. et dans lesquelles on vous demande : Que faisiez-vous lorsque vous êtes tombé ? Si c'est ça la pointe de la technologie. Mais avec un instrument comme Shimmer, ou avec ce que nous appelons le Tapis Volant, dans lequel nous avons implanté des capteurs et des systèmes de caméra que nous avons récupérés de la médecine du sport nous les introduisons pour la première fois dans ces 600 foyers afin de collecter de véritables données sur la mécanique du mouvement pour identifier quels sont les changements subtiles qui sont sur le point de se produire et qui peuvent nous montrer que Maman encourt un risque de chute important. Et la plupart du temps nous pouvons faire deux interventions, et revoir les interactions médicamenteuses. Je suis un chercheur qualitatif, mais lorsque je regarde ces flux de données qui parviennent de ces foyers, je peux analyser ces données et vous dire le jour où un docteur leur a prescrit quelque-chose que personne d'autre ne savait qu'ils prenaient. Parce que nous pouvons voir les changements dans leur modèle personnel. D'accord ?
Er zitten allerlei soorten van plug and play op. Een soort lego waarmee je overal, in de echte wereld, dingen zoals tremor, manier van lopen, paslengte en dat soort dingen kan registreren. Het probleem voor ons begrijpen van vallen is dat je, net als bij Mimi, drie maanden nadat je viel, een enquêteformulier van de Staat in je e-mail vindt. Met de vraag : Wat was je aan het doen toen je viel? Dat is de huidige stand van de techniek. Maar met iets als de Shimmer, of met iets dat we het Magic Carpet noemen, met geïntegreerde sensoren in tapijt of op camera gebaseerde systemen die we ontleenden aan de sportgeneeskunde, beginnen we voor de eerste keer in die 600 oudere huishoudens werkelijke kinematische bewegingsgegevens verzamelen. Zo kunnen we begrijpen wat de subtiele veranderingen zijn, die kunnen aantonen dat mams risico loopt om te vallen. Meestal kunnen we dan het probleem oplossen met een paar interventies, door de medicijnen wat aan te passen. Ik ben kwalitatief onderzoeker, maar als ik kijk naar de datastromen uit deze woningen, kan ik je vertellen op welke dag een arts iets heeft voorgeschreven waarvan niemand anders afwist. Omdat we de veranderingen in hun patronen in het huishouden zien. Niet?

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 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.

Ils utilisaient aussi des formats de données différents. Toute une palette de systèmes de documentation différents. Donc, avec toute cette diversité, si je voulais y créer quelque chose en prenant un morceau à droite, un morceau à gauche, je devais à chaque fois me connecter à une nouvelle machine, je devais apprendre à utiliser un nouveau logiciel, et l'information que je voulais était dans un nouveau format de données.
Met allerlei verschillende dataformaten. Allerlei soorten van documentatiesystemen. Als ik in die verscheidenheid wilde uitvissen hoe je iets kon opbouwen uit een beetje van het een en een beetje van het ander, moest ik telkens verbinding zoeken met een nieuwe machine, leren hoe ik een nieuw programma moest starten, en dan vond ik de informatie die ik zocht in een nieuw dataformaat.

Bientôt, nous utiliserons les systèmes de grille informatique pour faire un peu tout, comme l'ajustement de données, et tout ce qui concerne les données.
We zullen binnenkort met behulp van grid-computing vrijwel alles doen, zoals aanpassen van de gegevens en alles dat samengaat met die data.

Je voulais aussi quelqu'un qui non seulement voulait deux enfants, mais qui aurait aussi la même attitude que moi en tant que parent, c'est à dire quelqu'un qui serait totalement d'accord avec le fait de forcer notre enfant à prendre des cours de piano dès l'âge de trois ans, et peut-être aussi des cours d'informatique si on pouvait s'arranger pour. Des choses comme ça, mais je voulais aussi quelqu'un qui apprécierait s'aventurer, dans des endroits exotiques, comme Petra en Jordanie. Je voulais aussi quelqu'un qui pèserait toujours une dizaine de kilos de plus que moi, et ce quel que soit mon poids. (Rires) Donc j'avais maintenant ces 72 données, ce qui pour être honnête, est beaucoup. Ce que j'ai fait, c'est que je j'ai continué sur ma lancée et j'ai créé un ordre de priorités dans ma liste. Je l'ai scindée et classée en deux niveaux, et j'ai noté chaque point en allant de 100 jusqu'à 91, et j'ai listé toutes ces choses, par exemple le fait de chercher quelqu'un de très intelligent, qui me donnerait des défis intellectuels et qui me stimulerait. Et j'ai comparé tout cela à un second niveau constitué d'un second ensemble de points. Ces choses étaient tout aussi importantes pour moi mais pas nécessairement un tue-l'amour. Une fois que j'ai fini tout ça, j'ai créé un système de notation, car ce que je voulais faire, c'était en quelque sorte calculer mathématiquement si le prétendant que je trouverais en ligne me conviendrait. J'imaginais qu'il faudrait un minimum de 700 points pour que j'accepte d'envoyer un mail à quelqu'un ou que je réponde à un email. Pour un total de 900 points, j'accepterais d'aller à un rendez-vous, et je n'envisagerais aucune une relation avant que quelqu'un ait dépassé le seuil des 1500 points.
Ik wilde ook iemand die niet alleen twee kinderen wilde, maar ook iemand met dezelfde houding tegenover ouderschap. Iemand die het prima vond om ons kind van drie naar pianoles te sturen, en misschien ook computerles als dat mogelijk zou zijn. Dat soort dingen dus. Maar ik wilde ook iemand die naar verre exotische oorden wilde, zoals Petra in Jordanië. Ik wilde ook iemand die altijd 9 kilo meer weegt dan ik, wat ik ook weeg. (Gelach) Dus toen had ik deze 72 verschillende punten, wat een hoop is. Dus ik ging weer door de lijst, en stelde prioriteiten. Ik verdeelde de lijst in een bovenste en onderste helft van punten en ik scoorde ze beginnend bij 100 terug naar 91 en ik maakte een lijst van kenmerken zoals: iemand die heel erg slim is, die me zou uitdagen en stimuleren, en balanceerde dat met een tweede blok en een tweede puntentelling. Dingen die ik ook belangrijk vond, maar die niet verplicht waren. Toen ik dit allemaal gedaan had, maakte ik een scoringssysteem, omdat ik wiskundig wilde kunnen berekenen omdat ik wiskundig wilde kunnen berekenen of ik dacht dat een man die ik online vond ook een match kon zijn. Ik stelde een minimum van 700 punten voordat ik iemand wilde mailen of een mail wilde beantwoorden. Met 900 punten zou ik een afspraak willen maken en ik wilde onder geen beding een relatie of zo met iemand voordat hij 1500 punten had gescoord.