Що таке RESEARCHERS NEED Українською - Українська переклад

• дослідники повинні
• дослідникам потрібно
• дослідники мають
• вчені повинні

Приклади вживання Researchers need Англійська мовою та їх переклад на Українською

Researchers need access to everything.
Дослідники мають доступ до всіх.

In order to distinguish between posts more carefully, the researchers need to measure the sentiment of each post.
Для того, щоб розрізняти між стовпами ретельніше, дослідники повинні виміряти почуття кожного поста.

All the researchers need to pull off the hack is a keycard from a hotel.
Всі дослідники, необхідні для зняття рубати,- це ключова картка від готелю.

However, the examples that I'm about to give suggest that social researchers need to change their thinking.
Проте, приклади, які я збираюся припустити, говорять про те, що соціальні дослідники потребують змінити своє мислення.

However, the researchers needed the multiple images to conduct a more detailed analysis.
Тим не менш, дослідникам були необхідні кілька зображень, щоб провести більш детальний аналіз.

However, more recent examples that I will describe below indicate that social researchers need to change their thinking.
Проте, більш пізні приклади, які я опишу нижче, показують, що соціальні дослідники повинні змінити своє мислення.

Second, after cleaning, the researchers needed to remove systematic biases in classifications.
По-друге, після очищення дослідники мали усунути систематичні упередження в класифікаціях.

To recognise the different form that life might have taken 4 billion years ago, or the shape it could take on other planets, researchers need to understand what, in essence, makes something alive.
Щоб розпізнати іншу форму, яку життя могла приймати чотири мільярди років тому, або форму, яку вона могла б прийняти на інших планетах, вчені повинні розуміти, що саме, по суті, робить щось- живим.

The researchers need only shine a laser on the cell, and the robot has enough power to flap its wings.
Дослідникам потрібно тільки блиснути лазером на клітині, і робот має достатньо сил, щоб зачепити крила.

To track this powerful form of space weather, researchers need to accurately predict where the plasma shock will end up.
Щоб відстежити цю потужну форму космічної погоди, дослідники повинні точно передбачити, де в кінцевому підсумку виникне плазмовий шок.

Now, the researchers need to determine the quantum numbers of these new particles, and their theoretical significance.
Тепер дослідники мають визначити квантові числа цих нових частинок і їх теоретичну значимість.

The second main lesson from the Literary Digest fiasco is that researchers need to account for how their sample was collected when making estimates.
Другий основний урок з фіаско« Літературний дайджест» полягає в тому, що дослідникам потрібно враховувати, як збирати їх зразок під час складання оцінок.

Researchers need to analyze mountains of data to look for these telltale light dips, which can be a time-consuming process.
Дослідники повинні проаналізувати гори даних, щоб шукати ці сигнальні індикатори, що може бути трудомістким процесом.

This means to accurately understand environments that could increase one's risk of exposure, researchers need to examine places where people are exposed to water in the air.
Це означає, що для точного розуміння умов, здатних збільшити ризик зараження, дослідникам необхідно вивчити місця, де люди можуть вдихнути розсіяну в повітрі воду.

To make these discoveries, the researchers needed techniques that could"see" the copper atoms while the catalytic reaction was happening.
Щоб зробити це відкриття, дослідникам потрібні були технології, здатні“бачити” атоми міді під час каталітичної реакції.

In other words, because the data collection process in the Literary Digest poll was systematically skewed toward some respondents, researchers need to use a more complex estimation process that weights some respondents more than others.
Іншими словами, оскільки вибірковий процес у опитуванні" Літературний дайджест" був систематичним зміщенням для деяких респондентів, дослідники мали застосовувати більш складний процес оцінки, який деякі респонденти оцінили більше, ніж інші.

Finally, after debiasing, the researchers needed a method to combine the individual classifications to produce a consensus classification.
Нарешті, після дебіації, дослідники потребували методу поєднання окремих класифікацій для досягнення консенсусної класифікації.

Our research makes an important step towards scaling up this technology, where researchers need to precisely direct control and measurement signals around a quantum computer.”.
Наше дослідження робить важливий крок у напрямку розширення цієї технології, коли дослідникам потрібно точно спрямовувати сигнали керування та вимірювання навколо квантового комп'ютера”.

That is, researchers need to understand the characteristics of big data sources- both good and bad- and then figure out how to learn from them.
Тобто, дослідники повинні розуміти характеристики великих джерел даних- як добрих, так і поганих- і потім з'ясувати, як навчитися у них.

Neural networks have shown up in a lot of research lately when researchers need to create a better speech synthesis model, smarter computer vision, or an AI psychopath.
Нейромережі останнім часом проявляються в багатьох дослідженнях, коли дослідникам потрібно створити кращу модель синтезу мовлення, розумніше комп'ютерне бачення або психопат А.

That is, researchers need to understand the characteristics of these new sources of data- both good and bad- and then figure out how to learn from them.
Тобто, дослідники повинні розуміти характеристики великих джерел даних- як добрих, так і поганих- і потім з'ясувати, як навчитися у них.

First, when exact matches are not available, researchers need to decide how to measure the distance between two units and if a given distance is close enough.
По-перше, коли точні відповідності недоступні, дослідники повинні вирішити, як виміряти відстань між двома одиницями, і якщо певна відстань досить близька.

That is, researchers need to understand the characteristics of these new sources of data- both good and bad- and then figure out how to learn from them.
Тобто, дослідники повинні розуміти характеристики цих нових джерел даних-як хороші, так і погані, а потім з'ясувати, як витягти з них уроки.

However, Pechenick, Danforth, and Dodds(2015) warned that researchers need to fully characterize the sampling process of the corpus before using it for drawing broad conclusions.
Тим НЕ менше, Pechenick, Danforth, and Dodds(2015) попереджає, що дослідники повинні в повній мірі характеризують процес дискретизації корпусу перед його використанням для малювання широких висновків.

And the researchers need to confirm whether Permian marine rocks in other parts of the world- not just those in the United Arab Emirates- also show the same sharp ocean acidification during the second extinction pulse.
До того ж, дослідники повинні переконатись, що морські породи пермського періоду в інших частинах світу, а не лише в ОАЕ, також покажуть гостре закислення океану під час другого етапу вимирання.

At that point, researchers need to build a computer-assisted human computation system in which human classifications are used to train a machine learning model that can then be applied to virtually unlimited amounts of data.
На цьому етапі дослідникам потрібно побудувати комп'ютерну систему обчислень, в якій класифікація людей використовується для навчання моделі машинного навчання, яка потім може бути застосована до практично необмеженої кількості даних.

There's still more researchers need to learn about the current surgical methods being used, in particular their very long-term effects on people after more than a decade or two, and whether surgery continues to mitigate the effects of obesity's toll.
Є ще дослідники повинні вивчити існуючі хірургічні методи використовуються, зокрема, їх дуже довгостроковий ефект на людей за більш ніж десятиліття або два, і були операції продовжує пом'якшення наслідків мита ожиріння.

When conducting experiments, researchers need to carefully monitor the consistency of the experimental and control groups, not exert influence on the participants with their presence, give instructions in a completely uniform way, and monitor compliance with all other conditions.
При проведенні експериментів дослідникам потрібно уважно стежити за відповідністю однин одному експериментальних і контрольних груп, не робити на учасників впливу своєю присутністю, давати інструкції абсолютно однаковим способом і стежити за дотриманням усіх інших умов.