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GEFLÜGELTE WÖRTER, PHRASEOLOGISCHE EINHEITEN
Verzeichnis / Geflügelte Wörter, sprachliche Einheiten / Caesar steht nicht über Grammatiker

Geflügelte Wörter, sprachliche Einheiten. Bedeutung, Entstehungsgeschichte, Anwendungsbeispiele

Geflügelte Wörter, sprachliche Einheiten

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Cäsar steht nicht über Grammatiker

Tiberius
Tiberius

Phraseologismus: Cäsar steht nicht über Grammatiker.

Bedeutung: Unabhängig davon, wie hoch eine Position ein Administrator ist, muss er der Meinung kompetenter Personen, Spezialisten usw. gehorchen.

Herkunft: Aus dem Lateinischen: Nee Ceasar non supra grammaticos. Der römische Historiker Suetonius (Gaius Suetonius Tranquill, ca. 70 - ca. 140) berichtet über die Umstände der Entstehung dieses Satzes: Einmal bemerkte der Grammatiker Pomponius Markell einen sprachlichen Fehler in der Rede des Kaisers Tiberius. Aber der Anwalt Atey Kapiton, der gleichzeitig war, erklärte, dass, wenn der von Tiberius verwendete Ausdruck nicht den Normen der lateinischen Sprache entspricht, er von nun an selbst zur Norm wird, weil der Kaiser es so gesagt hat. Dem widersprach der Grammatiker Pomponius entschieden und bezog sich auf Tiberius selbst: "Er irrt sich, weil Sie, Cäsar (die übliche Anrede an den Kaiser in Rom nach Julius Cäsar), Menschen Bürgerrechte verleihen können, aber nicht Worten."

Zufällige Phraseologie:

Mach uns schön.

Bedeutung:

Über schlechten Geschmack in der Kunst, Streben nicht nach Schönheit, sondern nach „Schönheit“, über ein primitives Schönheitsverständnis (Eisen.).

Herkunft:

Aus dem Stück (Akt. 3) "Banya" (1929) von Vladimir Vladimirovich Mayakovsky (1893-1930): "Mezalyansov. Nun, natürlich sollte Kunst das Leben widerspiegeln. schönes Leben, schöne lebende Menschen. Zeigen Sie uns schönes Vieh auf schönem Landschaften und im Allgemeinen bürgerlicher Verfall ... Iwan Iwanowitsch Ja, ja! Machen Sie uns schön! Im Bolschoi-Theater machen sie uns ständig schön ... "

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Vor relativ kurzer Zeit ist eine neue Art hochwertiger „Fälschungen“ aufgetaucht – Bilder, die mit Methoden des maschinellen Lernens generiert wurden. Mit anderen Worten, neuronale Netze haben gelernt, oder besser gesagt, ihnen beigebracht, Bilder zu erstellen, die realen Bildern sehr, sehr ähnlich sind. Das Problem ihrer Identifizierung liegt darin, dass anders als beim klassischen „Photoshop“, wo das Ergebnis bildlich gesprochen aus verschiedenen Stücken zusammengeklebt wird, neuronale Netze quasi aus dem Nichts ein komplettes Bild erstellen können. Eine Art neuronales Netzwerk, das als Generative Adversarial Network bezeichnet wird, eignet sich besonders gut für diese Art von Aufgabe.

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Forscher der State University of New York (Korea) haben ein neues Verfahren entwickelt, das auf Methoden des maschinellen Lernens basiert und mit hoher Genauigkeit feststellen soll, ob das Bild eines menschlichen Gesichts von einem neuronalen Netzwerk generiert wird oder ob es sich um ein echtes Foto handelt. Das von den Forschern trainierte neuronale Netz bewältigte erfolgreich den Unterschied zwischen künstlichen Gesichtern und Fotografien echter Menschen.

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