No me arrepiento, no llames, no llores. Significado, origen, ejemplos del uso de unidades fraseológicas.

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Palabras aladas, unidades fraseológicas. Significado, historia de origen, ejemplos de uso.

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No me arrepiento, no llames, no llores

Yesenin S.A.

fraseologismo: No me arrepiento, no llames, no llores.

Significado: Se cita como una forma de afirmar que una persona no se arrepiente de nada, no se arrepiente de nada, que se resigna a la fugacidad de la vida.

Origen: El título y la primera línea del poema (1922) de Sergei Alexandrovich Yesenin (1895-1925): "No me arrepiento, no llamo, no lloro, // Todo pasará como el humo de los manzanos blancos. "

Fraseología aleatoria:

La raza de los amos es la raza de los esclavos.

Significado:

Generalmente citado como un comentario irónico sobre varios tipos de razonamiento pseudo-Nietzscheano.

Origen:

De la doctrina del filósofo alemán Friedrich Nietzsche (1844-1900), quien argumentó que la sociedad humana se compone de personas de diferentes cualidades - de una minoría representada por personalidades fuertes - "maestros" y la mayoría, compuesta por personas espiritualmente débiles, de " esclavos". Y estas personas viven según reglas diferentes: los "amos" tienen su propia moral, los "esclavos" tienen la suya.

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Es relativamente fácil para una persona ayudar a otra a vestirse, porque instintivamente sabemos dónde y cómo sujetar una prenda, cómo una persona puede doblar el brazo, cómo reaccionará la tela al movimiento, etc. Sin embargo, a los robots se les debe enseñar todo esto desde cero.

Un equipo del MIT dirigido por Shen Li ha desarrollado un algoritmo que redefine la seguridad del movimiento del robot al permitir movimientos que evitan colisiones con él. Esto permite que el robot entre en contacto con un ser humano de forma inofensiva para realizar su tarea, siempre que el impacto sobre el ser humano sea insignificante.

El sistema para vestir a una persona funcionó, incluso si estaba haciendo otras cosas en ese momento, por ejemplo, revisando su teléfono. Esto se logra combinando varios modelos para diferentes situaciones, en lugar de usar un solo modelo como antes.

"Nuestro enfoque multifacético combina la teoría de conjuntos, las restricciones de seguridad conscientes de los humanos, la predicción del movimiento humano y el control de la comunicación para una interacción segura entre humanos y robots", dijo Zakori Erickson de la Universidad Carnegie Mellon.

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