Music: Sandra - Infinite Kiss

2012

Lyrics

Infinite kiss

Bap barabap bara bururuuu
Bap baradap bara buru buuu

Reaching out for you
Watching everything that you do
There's no doubt
When it's dark you would carry my hand

Holding on to you
Every smile gives me one more proof
When I'm gone
You keep counting the hours
One by one

You're sending me an infinite kiss
With your eyes
An infinite kiss
All this times

When I wake up
You make my heart singin'
Bap barabap bara baradaaa
Bap baradap bara bara baa

This will be forever
You'll be sending me
An infinite kiss

Take me home tonight
Hold me closer
Please hold me tight
I feel love - I feel strong
Like I know who I am

You're sending me an infinite kiss
With your eyes
An infinite kiss
All this times

When I wake up
You make my heart singin'
Bap barabap bara baradaaa
Bap baradap bara bara baa

This will be forever
You'll be sending me
An infinite kiss
With your eyes
An infinite kiss
All this times

When I wake up
You make my heart singin'
Bap barabap bara bururuuu
Bap baradap bara buru buuu

This will be forever
You'll be sending
You'll be sending
You'll be sending me
An infinite kiss

An infinite kiss

An infinite kiss...

Перевод песни

Бесконечный поцелуй

Бап-барабап-бара-буруруу
Бап-барабап-бара-буруруу

Стремлюсь к тебе,
Слежу за всем, что ты делаешь.
Сомнений нет,
Когда стемнеет, ты возьмешь меня за руку.

Держусь за тебя.
Каждая улыбка еще раз доказывает:
Когда меня нет рядом,
Ты считаешь часы
Один за другим...

Ты посылаешь мне бесконечный поцелуй
Своими глазами.
Бесконечный поцелуй
Каждый раз.

Когда я просыпаюсь,
Ты заставляешь мое сердце петь.
Бап-барабап-бара-барадаа
Бап-барабап-бара-барабаа

Так будет всегда,
Ты будешь посылать мне
Бесконечный поцелуй...

Отвези меня домой в эту ночь,
Обними меня покрепче,
Пожалуйста, обними меня сильнее.
Я чувствую любовь — я сильна,
Словно я нашла себя.

Ты посылаешь мне бесконечный поцелуй
Своими глазами.
Бесконечный поцелуй
Каждый раз.

Когда я просыпаюсь,
Ты заставляешь мое сердце петь.
Бап-барабап-бара-барадаа
Бап-барабап-бара-барабаа

Так будет всегда,
Ты будешь посылать мне
Бесконечный поцелуй
Своими глазами,
Бесконечный поцелуй
Каждый раз.

Когда я просыпаюсь,
Ты заставляешь мое сердце петь.
Бап-барабап-бара-барадаа
Бап-барабап-бара-барабаа

Так будет всегда,
Ты будешь посылать,
Ты будешь посылать,
Ты будешь посылать мне
Бесконечный поцелуй.

Бесконечный поцелуй...

Бесконечный поцелуй...

(перевод en.lyrsense.com)

Pronunciation: N, KN

Learn English with Ronnie
The N sound may be a little difficult to say! After this pronunciation lesson, YOU WILL BE ABLE TO DO IT! Learn how to say words that begin with N and KN!

Текст урока

"What's new?" Has anyone ever said that to you before? And you don't understand what they've said to you? "What's new?" New York. New Jersey. No, "what's new?" is another way of saying, "Hello. How are you?"

And my name's Ronnie. Today, I'm going to teach you about the letter "N", written like this in the capital. Hah! Where's my marker gone? It's disappeared. Written in the smaller case, it is like this "n."

So, a lot of people have difficulty pronouncing the letter "N". This lesson is for Rick. Rick, you typed in a beautiful comment and said, "Ronnie, I cannot pronounce the letter "N" properly. Can you help me?" And I said, "Sure, Rick." This lesson's for you.

Today's lesson is "n" as in "knew" Hah! What's this? What is a dirty little "k" doing here in front of the "n"? Did you know that in English, if you have the "kn" like this, the "k" - shhh -- is silent. So this word "knew" is the exact same pronunciation, as this word "new". Shocking, I know.

So if I take my magic red marker, and all of a sudden, this will make sense to you, with the "kn" sound, the delightful little "k," you don't say it, it's silent. Don't say it. Don't ever say it like "canoe"; "canoe" is like the boat that you row. Mm-mm, so when we say this word it's the exact same word, as this word, "knew" - "new"

Now when you want to say the "n" word! Hah! The "n-word" -- I would never say that. What you want to do is you want to put your tongue, huh, at the top of your mouth. And it has to be spread across your mouth and hitting the back of your teeth. So, your whole tongue is going to cover all of the top of your mouth, and you're going to press your tongue up and go "n-n-n-n-n-n-n-n-n-n-n-n".

The "n-n-n-n-n-n" sound is voiced. That means if you put your hands here, it vibrates. So, if you go "n-n-n-n-n", "n-n-n-n-n", it's easily confused with the "m-m-m-m-m", with the "M" sound. The difference, "n-n-n-n-n", is that your mouth is open and your tongue is all the way up, pressed against the top of your mouth for the "N".

With the "M" sound, your mouth is closed. Your mouth is closed, "m-m-m-m-m", and your tongue is in the middle of your mouth. So, "n-n-n-n-n" and "m-m-m-m-m"; so now you have the "n-n-n-n-n" pronunciation, that's cool.

This word again, because it's a "k" and an "n" together, and a "w." What's happened here? English is strange. This word is actually the exact same word as "no." So the difference in meaning - you guys might know the difference; "know" means to understand. And this "no" means negative. So, "I know" the spelling is like this. But, "no" there're no silent letters.

This word "knew" is the past tense of "know." So you can say, "I knew that, Ronnie." This word "new" means it's not old. Okay, so "new" is the opposite of old.

We're going to go on to some other "n" words to help you study your pronunciation. So with your tongue at the roof of your mouth you say "n-n-never", "n-n-never". Then you have the word "n-n-now", "now". It rhymes with the word "cow" - now, cow "n-never", "now".

The magic twist, sometimes you want to twist your neck and it makes a cracking sound. This part of your body is called your "neck". Sometimes you have a sore "neck" because you're watching too many YouTube videos. It's all right. Just give it a crack, and you'll be fine, and "neck".

And the word "night" there's also another "kn" spelling for this. It is exactly the same pronunciation, but this word "knight" means an old warrior that rode around on horseback. So, you will see medieval knights or Knights of the Round Table, if you're into knighting.

The pronunciation is the same. The meaning is different. So you have to be very confused about this "kn" thing, again, so a "knight" is basically a warrior from the olden times, and "night" is the opposite of day.

There's another exception. If you go to the beautiful land of America or in some places in Canada, and I'm sure the UK, you might see a word like this. And you go "'nite." Oh, hah! Oh, oh, oh, hold on. That makes sense. The spelling makes sense there. Sometimes Americans do it well.

This word is the exact same word as this one. They just don't mess around with all the extra letters. So, this word is the same as this word "night". A difference is American and British spelling. If you go to fast food restaurants or a lot of advertising, even in Canada you will see this word written [informally].

There's one more I'd like to teach you, "knot" and "not." This "knot" again, the "k" is silent. And it has the exact pronunciation as don't do it, "not." This "knot" is when you tie something together, doodle-loodle-loodle-loo, like your shoe, you make a "knot".

Audiobook: The Life and Adventures of Robinson Crusoe by Daniel Defoe (Chs 01-04)

AudioBook

Movie: Alice in Wonderland

Directed by Nick Willing, 1999
with English subtitles

Education: TED Eric Berlow and Sean Gourley - Mapping ideas worth spreading

Эрик Берлоу и Шон Горли: Составляем карту самых популярных идей

Как выглядят 24 000 идей? Экологист Эрик Берлоу и физик Шон Горли вместе начинают виртуальное путешествие по всем выступлениям на конференциях TEDx, чтобы выяснить, как идеи связанны по всему миру. В этом нам помогают алгоритмы, применённые специалистами.

English text

Eric Berlow: I'm an ecologist, and Sean's a physicist, and we both study complex networks. And we met a couple years ago when we discovered that we had both given a short TED Talk about the ecology of war, and we realized that we were connected by the ideas we shared before we ever met. And then we thought, you know, there are thousands of other talks out there, especially TEDx Talks, that are popping up all over the world. How are they connected, and what does that global conversation look like? So Sean's going to tell you a little bit about how we did that.

Sean Gourley: Exactly. So we took 24,000 TEDx Talks from around the world, 147 different countries, and we took these talks and we wanted to find the mathematical structures that underly the ideas behind them. And we wanted to do that so we could see how they connected with each other.

And so, of course, if you're going to do this kind of stuff, you need a lot of data. So the data that you've got is a great thing called YouTube, and we can go down and basically pull all the open information from YouTube, all the comments, all the views, who's watching it, where are they watching it, what are they saying in the comments. But we can also pull up, using speech-to-text translation, we can pull the entire transcript, and that works even for people with kind of funny accents like myself. So we can take their transcript and actually do some pretty cool things. We can take natural language processing algorithms to kind of read through with a computer, line by line, extracting key concepts from this. And we take those key concepts and they sort of form this mathematical structure of an idea. And we call that the meme-ome. And the meme-ome, you know, quite simply, is the mathematics that underlies an idea, and we can do some pretty interesting analysis with it, which I want to share with you now.

So each idea has its own meme-ome, and each idea is unique with that, but of course, ideas, they borrow from each other, they kind of steal sometimes, and they certainly build on each other, and we can go through mathematically and take the meme-ome from one talk and compare it to the meme-ome from every other talk, and if there's a similarity between the two of them, we can create a link and represent that as a graph, just like Eric and I are connected.

So that's theory, that's great. Let's see how it works in actual practice. So what we've got here now is the global footprint of all the TEDx Talks over the last four years exploding out around the world from New York all the way down to little old New Zealand in the corner. And what we did on this is we analyzed the top 25 percent of these, and we started to see where the connections occurred, where they connected with each other. Cameron Russell talking about image and beauty connected over into Europe. We've got a bigger conversation about Israel and Palestine radiating outwards from the Middle East. And we've got something a little broader like big data with a truly global footprint reminiscent of a conversation that is happening everywhere.

So from this, we kind of run up against the limits of what we can actually do with a geographic projection, but luckily, computer technology allows us to go out into multidimensional space. So we can take in our network projection and apply a physics engine to this, and the similar talks kind of smash together, and the different ones fly apart, and what we're left with is something quite beautiful.

EB: So I want to just point out here that every node is a talk, they're linked if they share similar ideas, and that comes from a machine reading of entire talk transcripts, and then all these topics that pop out, they're not from tags and keywords. They come from the network structure of interconnected ideas. Keep going.

SG: Absolutely. So I got a little quick on that, but he's going to slow me down. We've got education connected to storytelling triangulated next to social media. You've got, of course, the human brain right next to healthcare, which you might expect, but also you've got video games, which is sort of adjacent, as those two spaces interface with each other.

But I want to take you into one cluster that's particularly important to me, and that's the environment. And I want to kind of zoom in on that and see if we can get a little more resolution. So as we go in here, what we start to see, apply the physics engine again, we see what's one conversation is actually composed of many smaller ones. The structure starts to emerge where we see a kind of fractal behavior of the words and the language that we use to describe the things that are important to us all around this world. So you've got food economy and local food at the top, you've got greenhouse gases, solar and nuclear waste. What you're getting is a range of smaller conversations, each connected to each other through the ideas and the language they share, creating a broader concept of the environment. And of course, from here, we can go and zoom in and see, well, what are young people looking at? And they're looking at energy technology and nuclear fusion. This is their kind of resonance for the conversation around the environment. If we split along gender lines, we can see females resonating heavily with food economy, but also out there in hope and optimism.

And so there's a lot of exciting stuff we can do here, and I'll throw to Eric for the next part.

EB: Yeah, I mean, just to point out here, you cannot get this kind of perspective from a simple tag search on YouTube. Let's now zoom back out to the entire global conversation out of environment, and look at all the talks together. Now often, when we're faced with this amount of content, we do a couple of things to simplify it. We might just say, well, what are the most popular talks out there? And a few rise to the surface. There's a talk about gratitude. There's another one about personal health and nutrition. And of course, there's got to be one about porn, right? And so then we might say, well, gratitude, that was last year. What's trending now? What's the popular talk now? And we can see that the new, emerging, top trending topic is about digital privacy.

So this is great. It simplifies things. But there's so much creative content that's just buried at the bottom. And I hate that. How do we bubble stuff up to the surface that's maybe really creative and interesting? Well, we can go back to the network structure of ideas to do that. Remember, it's that network structure that is creating these emergent topics, and let's say we could take two of them, like cities and genetics, and say, well, are there any talks that creatively bridge these two really different disciplines. And that's -- Essentially, this kind of creative remix is one of the hallmarks of innovation. Well here's one by Jessica Green about the microbial ecology of buildings. It's literally defining a new field. And we could go back to those topics and say, well, what talks are central to those conversations? In the cities cluster, one of the most central was one by Mitch Joachim about ecological cities, and in the genetics cluster, we have a talk about synthetic biology by Craig Venter. These are talks that are linking many talks within their discipline. We could go the other direction and say, well, what are talks that are broadly synthesizing a lot of different kinds of fields. We used a measure of ecological diversity to get this. Like, a talk by Steven Pinker on the history of violence, very synthetic.

And then, of course, there are talks that are so unique they're kind of out in the stratosphere, in their own special place, and we call that the Colleen Flanagan index. And if you don't know Colleen, she's an artist, and I asked her, "Well, what's it like out there in the stratosphere of our idea space?" And apparently it smells like bacon. I wouldn't know. So we're using these network motifs to find talks that are unique, ones that are creatively synthesizing a lot of different fields, ones that are central to their topic, and ones that are really creatively bridging disparate fields. Okay? We never would have found those with our obsession with what's trending now. And all of this comes from the architecture of complexity, or the patterns of how things are connected.

SG: So that's exactly right. We've got ourselves in a world that's massively complex, and we've been using algorithms to kind of filter it down so we can navigate through it. And those algorithms, whilst being kind of useful, are also very, very narrow, and we can do better than that, because we can realize that their complexity is not random. It has mathematical structure, and we can use that mathematical structure to go and explore things like the world of ideas to see what's being said, to see what's not being said, and to be a little bit more human and, hopefully, a little smarter.

Thank you.

(Applause)

Русский перевод

Эрик Берлоу: Я экологист, а Шон физик, мы оба изучаем сложные системы. Мы познакомились пару лет назад, после того как узнали, что оба выступали на TED с короткой речью на тему «Экология войны», и мы поняли, что уже до нашей встречи были соединены общей идеей. Тогда мы подумали о том, что есть тысячи других выступлений, особенно выступлений на конференциях TEDx, появляющихся там и тут по всему миру. Как они соединены и как выглядит этот всемирный разговор? Итак, Шон собирается рассказать вам о том, что мы делали.

Шон Горли: Точно. Мы взяли 24 000 выступлений на конференциях TEDx в 147 разных странах. Мы отобрали выступления с целью найти математические формулы, лежащие в основе идей, на которых основаны выступления. Мы решили сделать это, чтобы можно было увидеть, как выступления связаны друг с другом.

Конечно, чтобы начать заниматься такой деятельностью, нужно собрать много данных. А данные можно получить на замечательном видео-хостинге под названием YouTube. Мы взяли и буквально извлекли всю открытую информации из этого источника, все комментарии, все просмотры, информацию про то, кто что смотрел, где этот человек находится и что говорят в комментариях. Но также можно найти информацию, используя преобразование речи в текст, записывая таким образом все выступления; это можно сделать даже с выступлениями людей со смешным акцентом, как, например, я. Итак, мы берём записи и делаем с ними несколько любопытных манипуляций. Мы используем алгоритмы обработки текстов на естественных языках, чтобы построчно прочитать записи с помощью компьютера, одновременно извлекая основные данные. Потом мы берём эти данные и формируем из них математическую формулу идеи. Мы назвали это «мем-ом» [открытая среда передачи сообщений]. Говоря простыми словами, мем-ом — это математика, лежащая в основе идеи, и с ней мы можем провести очень интересные исследования. Сейчас я хочу поделиться с вами тем, что у нас получилось.

У каждой идеи есть свой собственный мем-ом, и поэтому каждая идея уникальна, но, конечно, идеи друг у друга что-то заимствуют, иногда даже крадут, и они, безусловно, друг на друге построены. Мы можем рассмотреть этот процесс с точки зрения математики: берём мем-ом из одного выступления и сравниваем его с мем-омом из другого выступления. Если между ними двумя есть что-то общее, можно создать связь и изобразить её в диаграмме; такая же диаграмма показывает связь между мной и Эриком.

Это теория звучит замечательно. Давайте посмотрим, как это работает на практике. Здесь мы видим глобальные отпечатки всех выступлений на конференциях TEDx за последние четыре года, вспыхнувших по всему миру, от Нью-Йорка до маленькой старой Новой Зеландии в углу. Мы проанализировали первые 25% этой информации, и это помогло нам увидеть, где связь только начинала появляться, а где она возникла. Вот выступление Кэмерона Рассела на тему имиджа и красоты, связанное с Европой. А вот выступление побольше на тему отношений между Израилем и Палестиной, и к нему связи протягиваются, как лучи, от Ближнего Востока. И есть нечто более всеохватывающее, большие данные с действительно глобальными отпечатками, напоминающие разговор, это можно увидеть повсюду на проекции.

Однако здесь мы сталкиваемся с ограничениями, которые нам даёт использование географической проекции, но, к счастью, компьютерные технологии позволяют нам справиться с этой проблемой и выйти в многомерное пространство. Мы берём нашу сетевую проекцию и применяем к ней физический движок, в результате похожие выступления разбиваются, а непохожие расходятся в стороны, и то, что мы получаем в результате, напоминает красивую картинку.

ЭБ: Я хочу просто подчеркнуть, что каждая узловая точка — это выступление, точки связаны, если разделяют похожие идеи. Мы смогли получить такой результат, используя машинное чтение записей всех выступлений; тэги и ключевые слова не выдадут вам эти темы. Мы смогли получить эти данные только благодаря сетевой структуре взаимосвязанных идей. Продолжай.

SG: Абсолютно верно. Я немножко забежал вперед, но Эрик заставил меня вернуться к этой теме. Итак, вот образование, связанное с повествованием и социальными СМИ, это чем-то похоже на треугольник. Конечно, мозг человека находится рядом со здравоохранением, этого следовало ожидать, а вот видеоигры относятся к смежной области, потому что две этих области соприкасаются друг с другом.

Но я хочу показать вам одно скопление, особенно важное для меня, — это окружающая среда. Хочу показать его крупным планом и посмотреть, можем ли мы получить большее разрешение. Мы заходим сюда и мы видим, применяя физический движок ещё раз, мы видим, что это выступление на самом деле состоит из многих маленьких. Структура начинает вырисовываться, мы видим своего рода фрактальное поведение слов и языка, которые используем для описания вещей, важных для нас в окружающем мире. Итак, пищевая промышленность и местные продукты питания находятся в верхней части, а здесь находятся парниковые газы, отработанные солнечные батареи и ядерное топливо. В результате мы вышли на уровень более маленьких выступлений, связанных между собой идеями и общим языком. Всё это помогает глубже понять окружающий мир. И, конечно, отсюда мы можем перейти сюда, увеличить и посмотреть, что же интересно таким молодым людям как вы. Вам интересны энергетические технологии и ядерный синтез. Это ваш вклад в мировой разговор. Если мы разделим группы по половому признаку, то увидим, что женщинам больше интересна пищевая промышленность, надежда и оптимизм — они где-то там на схеме.

Таким образом мы можем узнать много интересного. А сейчас пред вами выступит Эрик.

ЭБ: Да, я просто хотел заметить, что эту информацию вы не найдёте на YouTube, набирая слова в поисковике. А теперь давайте вернёмся к всемирному разговору, сосредоточим внимание только на выступлениях. Когда мы сталкиваемся с новой информацией, мы часто выполняем ряд действий, чтобы сделать её проще и понятнее. Другими словами, о чём больше всего любят говорить на конференциях TED? Давайте посмотрим на экран. Есть выступление о благодарности. Ещё одно — о личном здоровье и питании. И, конечно, должно быть ещё одно про порно, да? Мы видим, что выступления на тему благодарности были популярны в прошлом году. А что сейчас в моде? О чём сейчас любят говорить? Мы видим, что новая недавно появившаяся очень актуальная тема — это тема цифровой конфиденциальности.

Отлично. Эта картина значительно упрощает вещи. Но ведь есть ещё много выступлений с уникальным содержанием, которые просто похоронены внизу. Мне это совсем не нравится. Как сделать так, чтобы эти творческие и интересные выступления всплыли на поверхность? Для этого нам нужно вернуться к сетевой структуре идей. Запомните, сетевая структура создаёт появляющиеся темы; предположим, что мы можем взять отсюда любые две темы, например, про города и про генетику, и сказать, что есть некое выступление, которое может творчески соединить эти две разные области. И это... Такого рода творческий ремикс является одной из отличительных особенностей инноваций. Вот, например, одно из выступлений Джессики Грин о микробиальной экологии зданий. Оно буквально формирует новую область, и мы можем вернуться к этим темам и сказать, какие выступления играют главную роль в этих выступлениях. В теме о городе одно из самых центральных выступлений было у Митча Джоакима об экологических городах, а в теме о генетике мы видим выступление Крейга Винтера о синтетической биологии. Эти выступления связаны с другими в границах своей области. Можно посмотреть что-то другое, например, какие выступления часто синтезируются в различных областях. Чтобы это узнать, мы использовали понятие «экологическое разнообразие». Вот выступление Стивена Пинкера на тему истории насилия, оно очень синтетическое.

И конечно, есть выступления, которые настолько уникальны, что они находятся в своего рода стратосфере, на особом месте, мы называем это индексом Коллин Флэнэган. Если вы про неё не слышали, скажу, что она художник; я как-то спросил её: «Как ты себя чувствуешь там, в стратосфере нашего космоса идей?» Наверно, там пахнет беконом. Я не знаю. Поэтому мы используем повторяющиеся узоры нашей сети, чтобы найти уникальные выступления, те, которые творчески синтезируют множество различных сфер, те, которые занимают центральное место в своей области, и те, которые творчески соединяют несоединимые темы. Всё понятно? Мы очень одержимы этой темой, но сами бы никогда не смогли найти эти данные. Вся эта схема получена в результате построения многих составляющих или образцов того, как связаны вещи.

SG: Именно так. Мы находимся в мире, который чрезвычайно сложен, и мы используем алгоритмы, чтобы отфильтровать лишнюю и ориентироваться в оставшейся полезной информации. Эти алгоритмы одновременно и очень полезные, и очень, очень ограниченные, но мы можем использовать их, чтобы увидеть, что не случайно окружающий мир так запутан. У этой сложности есть математическая формула. Мы можем использовать эту формулу, чтобы изучать такие понятия, как, например, мир идей, и увидеть, на какие темы люди говорят, а на какие нет, стать немножко человечнее и, надеюсь, немного умнее.

Спасибо.

(Аплодисменты)