Traduction et analyse de mots par intelligence artificielle ChatGPT
Sur cette page, vous pouvez obtenir une analyse détaillée d'un mot ou d'une phrase, réalisée à l'aide de la meilleure technologie d'intelligence artificielle à ce jour:
- comment le mot est utilisé
- fréquence d'utilisation
- il est utilisé plus souvent dans le discours oral ou écrit
- options de traduction de mots
- exemples d'utilisation (plusieurs phrases avec traduction)
- étymologie
BMML output window - traduction vers Anglais
![[[Colossal Cave Adventure]] being played on a [[VT100]] terminal](https://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Colossal Cave Adventure on VT100 terminal.jpg?width=200 "[[Colossal Cave Adventure]] being played on a [[VT100]] terminal")
-4.jpg?width=200 "upright=0.8")
![A pair of [[computer speaker]]s and a [[subwoofer]] used in a desktop environment](https://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Creative T4 Wireless 2.1 Speakers.jpg?width=200 "A pair of [[computer speaker]]s and a [[subwoofer]] used in a desktop environment")
![An [[LCD monitor]] in use](https://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Ecran plat wikipedia.jpg?width=200 "An [[LCD monitor]] in use")
общая лексика
устройство вывода
электронное или электромеханическое устройство, соединённое с компьютером и используемое для отображения данных, выводимых из компьютера
Смотрите также
['windəudresiŋ]
общая лексика
приукрашивание (любая деятельность, направленная на то, чтобы представить ситуацию в более выгодном свете, чем на самом деле)
оформление
декорирование витрин
умение показать товар лицом
очковтирательство
лакировка действительности
показуха
рекламный предмет
реклама
коммерция
украшение витрины (для привлечения покупателей)
финансы
вуалирование
причесывание
жаргонизм
«причёсывание» баланса (с целью создать видимость высокой ликвидности)
Смотрите также
Wikipédia
In computer science, an output-sensitive algorithm is an algorithm whose running time depends on the size of the output, instead of, or in addition to, the size of the input. For certain problems where the output size varies widely, for example from linear in the size of the input to quadratic in the size of the input, analyses that take the output size explicitly into account can produce better runtime bounds that differentiate algorithms that would otherwise have identical asymptotic complexity.
