당신 모두, 자기야, 의상이 좋다! 의미, 기원, 어구 단위 사용의 예

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날개 달린 단어, 어구 단위. 의미, 기원의 역사, 사용 예

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당신 모두, 자기야, 의상이 좋다!

푸쉬킨 A.S.

프라 술 로지 : 당신 모두, 자기야, 의상이 좋다!

의미 : 새로운 드레스, 헤어스타일 등을 평가해 달라는 여성의 요청에 대한 칭찬.

원산지 : Ippolit Fedorovich Bogdanovich (2-1778)의시 (1743) "Darling"(1803)에서 : "당신, 달링, 당신의 모든 의상이 좋습니다! // 당신이 옷을 입은 여왕의 이미지에서 // 당신입니까? 오두막에 양치기처럼 앉아 - / / 당신은 모든 면에서 세상의 경이로움입니다." 이 라인은 "Belkin's Tales" 주기의 "The Young Lady-Peasant Woman" 이야기의 서문으로 사용한 A. S. Pushkin 덕분에 더 잘 알려져 있습니다.

무작위 어구:

렙틸리언 프레스.

의미 :

"유인", 친정부 언론, 부패한 저널리즘(승인되지 않음, 경멸)에 대해.

원산지 :

이 표현은 일반적으로 프로이센 수상(그리고 독일 전체)인 오토 에두아르드 레오폴드 비스마르크(1815-1898)의 이름과 관련이 있어 단어가 날개를 달게 되었습니다. 그러나 그것은 이전에 문헌에서 다른 의미로 발견되었습니다. 예를 들어, 프랑스와 영국에서는 (Ch. Dickens의 "Pickwick Club 메모" 참조) 경멸적으로 - "파충류" - 신문이 종종 불렸으며, 이는 배신적으로 "물린" 및 "쏘인" 것으로 믿어졌습니다. , 뱀처럼 그들의 영웅 간행물. 비스마르크 덕분에 이 표현은 다른 의미를 갖게 되었습니다. 수상은 언론을 전혀 언급하지 않고 "파충류"를 국가의 일부 비밀 적, 파충류처럼 돌 아래 어딘가에 숨어 공격 순간을 기다리는 "내부 적"이라고 불렀습니다. 수상은 특히 1868년 오스트리아와의 전쟁 중에 이 파충류에 대해 자주 이야기해야 했습니다. 그 후 프로이센은 오스트리아 동맹국인 하노버 왕국의 땅을 점령하고 제국에 합병했습니다. 그리고 하노버 왕, 프로이센은 장관-대통령으로 협정을 맺었습니다. 조지 48세는 왕위를 양위하고 베를린에 대한 적대 행위를 포기하며 후자는 30만 탈러의 "보상"을 보장합니다. 그러나 왕은 약속을 어겼습니다. 프랑스에서 그는 프로이센에 불만을 품은 하노버 이민자들 사이에서 소위 "웰프 군단"이라고 불리는 프로이센에 적대적인 군대를 조직하고 있음이 밝혀졌습니다. 비스마르크는 자신이 왕에게 돈을 지불할 의무가 없다고 생각하고 그들로부터 비밀 "웰프 펀드"를 구성했습니다. 예산에 제공되지 않았기 때문에 Bismarck는 지출에 대해 Landtag에 보고할 필요가 없었습니다. 그리고 기금에 대한 모든 질문에 대해 그는 이 돈이 "조지 왕과 그의 대리인들의 음모를 감시하고 방지하기 위해" 필요하다고 대답했습니다. 그리고 1868년 1876월 XNUMX일 Landtag 회의에서 그는 "우리(비스마르크 정부. - Comp.)는 당신의 감사를 받을 자격이 있으며, 그들이 하는 일을 보기 위해 구멍으로 악의적인 파충류를 쫓습니다."라고 강조했습니다. 그래서 그는 대중이 즉시 "파충류"라고 비아냥거리는 이 펀드의 존재를 정당화하려고 했습니다. 그러나 좌익 언론은 곧 이 기금에서 나온 돈이 분리주의자와 싸우는 데 많이 사용되지 않고 독일 언론에 뇌물을 주어 비스마르크에게 호의적인 여론을 형성하는 데 사용되었다는 것을 알게 되었습니다. 스캔들이 발생하여 이제 뇌물 출판물의 모든 언론인을 "파충류"라고 불렀고 신문은 "파충류 언론"이라고 불렀습니다. 얼마 지나지 않아 이 표현은 러시아를 포함한 유럽 전역에서 인기를 얻었습니다. XNUMX년 XNUMX월, Bismarck는 Reichstag에서 연설하면서 "파충류"라는 표현에 대한 이러한 재고에 대해 공개적으로 항의하려 했지만 이미 현대적인 의미로 확고하게 자리 잡았습니다.

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회사 측은 "머신러닝은 인공지능의 핵심 기술이다. 최근 현상을 해석하고 평가하는 데 필요한 특성값을 자동으로 추출하는 방식으로 딥러닝 기술에 이 분야의 모든 관심이 집중되고 있다"고 말했다. 특히 사물인터넷 시대에는 수많은 시계열 데이터가 디바이스로부터 수집되고 있으며, 이 데이터에 딥러닝을 적용하고 높은 정확도로 분류함으로써 추가적인 분석이 가능하다. 새로운 제품과 솔루션을 제공하고 새로운 비즈니스 라인을 개척합니다."

후지쯔는 인공 지능의 돌파구로 평가되는 딥 러닝 기술은 매우 정확한 이미지 및 음성 인식을 제공하지만 여전히 제한된 유형의 데이터에만 적용할 수 있다고 설명했습니다. 특히, 지금까지는 사물 인터넷에 연결된 장치에서 오는 데이터의 변동성이 큰 시계열을 자동으로 정확하게 분류하는 것이 어려웠습니다.

이 회사는 휘발성 시계열 데이터를 자동으로 정확하게 분류하는 카오스 이론과 토폴로지를 기반으로 하는 딥 러닝 기술을 개발했습니다. 이 기술을 사용하면 변경 진폭이 큰 복잡한 시간 데이터도 정확하게 처리할 수 있습니다.

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