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Bei welchen Veranstaltungen hat John James Monckton den Weltrekord aufgestellt?

John James Monckton (28. Oktober 1938 - 29. Juni 2017) war ein australischer Rückenschwimmer, der bei den Olympischen Sommerspielen 1956 in Melbourne eine Silbermedaille im 100-Meter-Lauf gewann. Obwohl er mehrere Weltrekorde aufstellte, hat er nie eine olympische Goldmedaille gewonnen. Als Zimmermannslehrling aus der Region New England in New South Wales schien Monckton bereit zu sein, bei den Olympischen Spielen 1956 Gold zu gewinnen. Im Trainingslager der Nationalmannschaft in Townsville vor den Spielen schwamm er als erster Mensch die 400 Meter Rückenschwimmen in unter fünf Minuten. Obwohl dies auf internationaler Ebene kein regelmäßiger Wettkampf war, war es ein vielversprechendes Zeichen dafür, dass diese Disziplin bei den Olympischen Spielen in den Medaillenwettbewerb aufgenommen wurde. Außerdem stellte er Weltrekorde in den 110- und 220-Meter-Freistilwettbewerben auf. Bei den Olympischen Spielen war Monckton der schnellste Qualifikant in den Vorläufen und im Halbfinale, musste sich aber im Finale seinem Teamkollegen David Theile geschlagen geben. In Abwesenheit von Theile, der sich nach der Olympiade zurückgezogen hatte, um Medizin zu studieren, dominierte Monckton das Rückenschwimmen und gewann bei den British Empire and Commonwealth Games 1958 in Cardiff das 110-Yard-Rückenschwimmen sowie die 4×110-Yard-Medley-Staffel. Monckton bereitete sich dann auf eine weitere Olympiade 1960 in Rom vor, während Theile sein Studium zurückstellte, um seinen Olympiatitel zu verteidigen. Monckton führte erneut die Qualifikation in den Vorläufen und Halbfinals an. Im Finale schätzte er jedoch die Kurve falsch ein und brach sich einen Finger. Er humpelte als Siebter nach Hause, während Theile seinen Titel erfolgreich verteidigte. Monckton setzte seine Wettkämpfe in der Hoffnung fort, 1964 eine dritte Olympiade zu erreichen, zog sich aber zurück, nachdem seine Leistungen immer schlechter wurden. Er heiratete Maureen Giles, eine australische Schwimmerin bei den Olympischen Spielen 1956. Er wurde 1999 in die Sport Australia Hall of Fame aufgenommen. Das Monckton Aquatic Centre in seiner Heimatstadt Armidale ist nach ihm benannt.

John James Monckton stellte Weltrekorde im 400-Meter-Rückenschwimmen, 220-Meter-Freistil und 110-Meter-Freistil auf.

summarization

What events did John James Monckton set the world record for?

John James Monckton (28 October 1938 – 29 June 2017)[1] was an Australian backstroke swimmer who won a silver medal in the 100-metre event at the 1956 Summer Olympics in Melbourne. Although he set multiple world records, he never won an Olympic gold medal.[2] An apprentice carpenter from the New England region of New South Wales, Monckton appeared to be primed to win gold at the 1956 Olympics. At the national team camp in Townsville before the games, he became the first person to swim 400-metre backstroke in under five minutes. Although it was not a regularly contested event at international level, it was a promising sign for the event to be included for medal competition in the Olympics. He also set world records in the 110- and 220-yard freestyle events. At the Olympics, Monckton was the fastest qualifier in the heats and semifinal, but was upstaged in the final by teammate David Theile.[2] In the absence of Theile, who had retired after the Olympics to study medicine at university, Monckton dominated backstroke swimming, winning the 110-yard backstroke event at the 1958 British Empire and Commonwealth Games in Cardiff and also the 4×110-yard medley relay.[2] Monckton then prepared for another Olympics in 1960 in Rome, with Theile deferring his studies to defend his Olympic title. Monckton again led the qualifying in the heats and semifinals. However, in the final, he misjudged the turn and broke a finger. He limped home in seventh position, with Theile successfully defending his title.[3] Monckton continued competing in the hope of reaching a third Olympics in 1964, but retired after his performances began to deteriorate. He married Maureen Giles, an Australian swimmer at the 1956 Olympics.[4] He was inducted into the Sport Australia Hall of Fame in 1999.[5] The Monckton Aquatic Centre in his hometown of Armidale is named for him.

John James Monckton set world records for the 400-metre backstroke, 220-yard freestyle and 110-yard freestyle events.

Finde in der Passage heraus, was die Ursache für den Klimawandel ist

Im allgemeinen Sprachgebrauch beschreibt der Begriff Klimawandel die globale Erwärmung - den anhaltenden Anstieg der globalen Durchschnittstemperatur - und ihre Auswirkungen auf das Klimasystem der Erde. Der Klimawandel im weiteren Sinne umfasst auch frühere langfristige Veränderungen des Erdklimas. Der derzeitige Anstieg der globalen Durchschnittstemperatur ist schneller als frühere Veränderungen und wird in erster Linie durch die Verbrennung fossiler Brennstoffe durch den Menschen verursacht. Die Nutzung fossiler Brennstoffe, die Abholzung der Wälder und einige landwirtschaftliche und industrielle Praktiken führen zu einem Anstieg der Treibhausgase, insbesondere von Kohlendioxid und Methan. Treibhausgase absorbieren einen Teil der Wärme, die die Erde abstrahlt, nachdem sie sich durch das Sonnenlicht erwärmt hat. Größere Mengen dieser Gase halten mehr Wärme in der unteren Erdatmosphäre zurück und verursachen so die globale Erwärmung. Aufgrund des Klimawandels dehnen sich die Wüsten aus, während Hitzewellen und Waldbrände häufiger werden. Die zunehmende Erwärmung in der Arktis hat zum Schmelzen des Permafrosts, zum Rückzug der Gletscher und zum Verlust des Meereises beigetragen. Höhere Temperaturen führen auch zu heftigeren Stürmen, Dürren und anderen Wetterextremen. Rasche Umweltveränderungen in Gebirgen, Korallenriffen und der Arktis zwingen viele Arten zur Umsiedlung oder zum Aussterben. Selbst wenn die Bemühungen, die künftige Erwärmung zu minimieren, erfolgreich sind, werden einige Auswirkungen über Jahrhunderte anhalten. Dazu gehören die Erwärmung der Ozeane, die Versauerung der Meere und der Anstieg des Meeresspiegels.

1. Der Klimawandel wird hauptsächlich durch die Verbrennung fossiler Brennstoffe durch den Menschen verursacht. 2. Nutzung fossiler Brennstoffe, 3. die Abholzung der Wälder, 4. landwirtschaftliche und industrielle Praktiken erhöhen

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From the Passage please find out what are the cause of climate change

In common usage, climate change describes global warming—the ongoing increase in global average temperature—and its effects on Earth's climate system. Climate change in a broader sense also includes previous long-term changes to Earth's climate. The current rise in global average temperature is more rapid than previous changes, and is primarily caused by humans burning fossil fuels.[2][3] Fossil fuel use, deforestation, and some agricultural and industrial practices increase greenhouse gases, notably carbon dioxide and methane.[4] Greenhouse gases absorb some of the heat that the Earth radiates after it warms from sunlight. Larger amounts of these gases trap more heat in Earth's lower atmosphere, causing global warming. Due to climate change, deserts are expanding, while heat waves and wildfires are becoming more common.[5] Increased warming in the Arctic has contributed to melting permafrost, glacial retreat and sea ice loss.[6] Higher temperatures are also causing more intense storms, droughts, and other weather extremes.[7] Rapid environmental change in mountains, coral reefs, and the Arctic is forcing many species to relocate or become extinct.[8] Even if efforts to minimise future warming are successful, some effects will continue for centuries. These include ocean heating, ocean acidification and sea level rise.[9]

1. Climate change is primarily caused by humans burning fossil fuels. 2. Fossil fuel use, 3. deforestation, 4.agricultural and industrial practices increase

Bitte schreibe eine kurze Biografie von The Needle anhand der angegebenen Passage.

The Needle ist eine fiktive Figur, ein mutierter Superschurke, der in amerikanischen Comics von Marvel Comics auftaucht. Die Figur wurde von Mark Gruenwald, Carmine Infantino und Al Gordon erschaffen und erschien erstmals in Spider-Woman #9 (Dezember 1978). Schöpfer Mark Gruenwald brachte die Figur während seiner Zeit bei den West Coast Avengers als Mitglied des Schurkenteams Night Shift zurück, zu dem auch andere ehemalige Feinde von Spider-Woman gehörten. Josef Saint, ein älterer Schneider, wurde eines Nachts auf dem Weg von der Arbeit überfallen und verlor ein Auge und seine Fähigkeit zu sprechen. Während er sich erholte, entdeckte er, dass er die Macht hat, mit seinem Blick zu lähmen. Auf der Suche nach Rache nahm Saint die Gestalt des Ordnungshüters "The Needle" an. Mit einer meterlangen Nadel bewaffnet, griff der stumme Bösewicht nachts junge Männer auf der Straße an und nähte ihnen den Mund zu. Nachdem er den S.H.I.E.L.D.-Agenten Jerry Hunt angegriffen hatte, zog die Nadel den Zorn von Spider-Woman, der Freundin des Agenten, auf sich, die ihn mit einem Giftstoß aus nächster Nähe ausschaltete. Anschließend wurde er verhaftet. Zusammen mit anderen übermenschlichen Abenteurern und Kriminellen wurde die Needle vom Locksmith eingesperrt, aber dann von Spider-Woman befreit. The Needle schloss sich der Nachtschicht an und kämpfte gemeinsam mit Captain America gegen den Power Broker und seine augmentierten Mutanten. An der Seite der Nachtschicht testete er Moon Knight, um die Führung der Nachtschicht zu übernehmen. Später kämpfte er an der Seite der Nachtschicht gegen die West Coast Avengers. Zusammen mit der Nachtschicht, dem zweiten Henker und Satannish kämpfte er gegen die Avengers West Coast; seine Fähigkeiten waren durch Satannishs schwarze Magie verstärkt worden. The Needle wurde später von Armory besiegt. Needle taucht mit der Nachtschicht auf, als Teil der Hood-Bande. Sie kämpfen gegen die Midnight Sons, und Needle spießt Daimon Hellstrom mit seiner Nadel auf, bevor Jennifer Kale ihn mit einem Zauber ausschaltet. Er und die Nachtschicht werden getötet, als der Zombievirus mutiert und sich in der Luft verbreitet. Die Viruswolke beginnt Blut zu regnen und reanimiert die Nachtschicht als Zombies. Dormammu übernimmt die Kontrolle über die Nachtschicht und benutzt sie, um die Mitternachtssöhne zu bekämpfen. Als Jennifer Kale und die Schwarze Talon das Virus im Zombie (Simon Garth) eindämmen, werden die Mitglieder der Nachtschicht scheinbar wieder normal und die Kapuze teleportiert mit ihnen weg.

The Needle ist ein mutierter Superschurke, der von Mark Gruenwald, Carmine Infantino und Al Gordon erschaffen wurde. Er tauchte zum ersten Mal in Spider-Woman #9 (Dezember 1978) auf und wurde während seiner Zeit bei den West Coast Avengers als Mitglied des Schurkenteams Night Shift zurückgebracht. Er wurde von dem Locksmith gefangen gehalten und von Spider-Woman befreit. Er schloss sich dem Night Shift an und kämpfte zusammen mit Captain America gegen den Power Broker und seine augmentierten Mutanten. Er kämpfte auch gegen die West Coast Avengers, den zweiten Henker und Satanish. Später wurde er von Armory besiegt. Needle taucht mit der Nachtschicht auf, als Teil der Hood-Bande, und sie kämpfen gegen die Midnight Sons. Sie werden getötet, als der Zombie-Virus mutiert und sich in der Luft verbreitet. Dormammu übernimmt die Kontrolle über die Nachtschicht und benutzt sie, um die Mitternachtssöhne zu bekämpfen. Als Jennifer Kale und die Black Talon den Virus im Zombie eindämmen, werden die Night Shift-Mitglieder wieder normal und die Hood teleportiert mit ihnen weg.

summarization

Please provide a short biography of The Needle from the passage provided.

The Needle is a fictional character, a mutant supervillain appearing in American comic books published by Marvel Comics. Created by Mark Gruenwald, Carmine Infantino, and Al Gordon, the character first appeared in Spider-Woman #9 (December 1978). Creator Mark Gruenwald brought the character back during his run on the West Coast Avengers as a member of the villain team Night Shift, which included other former Spider-Woman foes. After being mugged one night while leaving work, Josef Saint, an elderly tailor, lost an eye and his ability to speak. While recuperating, he discovered that he has the power to paralyze with his gaze. Seeking revenge, Saint assumed the guise of the vigilante the Needle. Armed with a yard-long needle, the mute villain attacked young men on the streets at night, sewing their mouths shut. After victimizing S.H.I.E.L.D. agent Jerry Hunt, the Needle incurred the wrath of Spider-Woman, the agent's girlfriend, and she took him out with a close-range venom blast. He was subsequently arrested. With other superhuman adventurers and criminals, the Needle was imprisoned by the Locksmith, but then freed by Spider-Woman. The Needle joined the Night Shift, and teamed with Captain America against the Power Broker and his augmented mutates. Alongside the Night Shift, he tested Moon Knight to take over as the leader of the Night Shift. Later, alongside the Night Shift, he battled the West Coast Avengers. Alongside the Night Shift, the second Hangman, and Satannish, he battled the Avengers West Coast; his abilities had been enhanced by Satannish's black magic. The Needle was later defeated by Armory. Needle appears with the Night Shift, as part of the Hood's gang. They battle the Midnight Sons, and Needle impales Daimon Hellstrom with his needle, before Jennifer Kale knocks him off with a spell. He and the Night Shift are killed when the zombie virus mutates and becomes airborne. The virus cloud begins to rain blood, and reanimates the Night Shift as zombies. Dormammu assumes control of the Night Shift and uses them to fight the Midnight Sons. When Jennifer Kale and the Black Talon contain the virus within the Zombie (Simon Garth), the Night Shift members are apparently restored to normal, and the Hood teleports away with them.

The Needle is a mutant supervillain created by Mark Gruenwald, Carmine Infantino, and Al Gordon. He first appeared in Spider-Woman #9 (December 1978) and was brought back during his run on the West Coast Avengers as a member of the villain team Night Shift. He was imprisoned by the Locksmith and freed by Spider-Woman. He joined the Night Shift and teamed with Captain America against the Power Broker and his augmented mutates. He also battled the West Coast Avengers, the second Hangman, and Satannish. He was later defeated by Armory. Needle appears with the Night Shift, as part of the Hood's gang, and they battle the Midnight Sons. They are killed when the zombie virus mutates and becomes airborne. Dormammu assumes control of the Night Shift and uses them to fight the Midnight Sons. When Jennifer Kale and the Black Talon contain the virus within the Zombie, the Night Shift members are restored to normal and the Hood teleports away with them.

Wofür ist Ana María Gonzalez berühmt?

Ana María González (geboren am 13. April 1951) ist eine in Argentinien ausgebildete spanische lyrische Sopranistin, die von 1973 bis 1994 am Teatro Colón auftrat. Obwohl sie mit dem italienischen lyrischen Repertoire in Verbindung gebracht wird, zeichnete sie sich auch in lyrischen Sopranrollen des französischen Repertoires wie Manon, Marguerite und Juliette aus, was ihr internationalen Ruhm einbrachte.

Ana María Gonzalez (geboren am 13. April 1951) ist eine in Argentinien ausgebildete spanische lyrische Sopranistin, die von 1973 bis 1994 am Teatro Colón auftrat. Obwohl sie mit dem italienischen lyrischen Repertoire in Verbindung gebracht wird, hat sie sich auch in lyrischen Sopranrollen des französischen Repertoires wie Manon, Marguerite und Juliette hervorgetan, was ihr internationalen Ruhm einbrachte.

summarization

What is Ana María Gonzalez famous for

Ana María González (born 13 April 1951[1]) is a Spanish lyric soprano trained in Argentina, known for performing at the Teatro Colón from 1973 to 1994. Although associated with the Italian lyric repertoire, she also excelled in lyric soprano roles of the French repertoire such as Manon, Marguerite, and Juliette, which brought her international fame.[2]

Ana María Gonzalez (born 13 April 1951[1]) is a Spanish lyric soprano trained in Argentina, known for performing at the Teatro Colón from 1973 to 1994. Although associated with the Italian lyric repertoire, she also excelled in lyric soprano roles of the French repertoire such as Manon, Marguerite, and Juliette, which brought her international fame.

Finde aus dem Text die gebräuchlichsten umgangssprachlichen Begriffe für Entlassung in den Vereinigten Staaten und im Vereinigten Königreich heraus. Zeige die Ergebnisse in kommagetrenntem Format an.

Die Beendigung eines Arbeitsverhältnisses ist das Ausscheiden eines Arbeitnehmers aus dem Unternehmen und das Ende der Beschäftigungsdauer bei einem Arbeitgeber. Die Beendigung des Arbeitsverhältnisses kann auf freiwilliger Basis seitens des Arbeitnehmers oder durch den Arbeitgeber erfolgen, oft in Form einer Entlassung oder eines Arbeitsplatzabbaus. Bei einer Entlassung wird in der Regel davon ausgegangen, dass der/die Arbeitnehmer/in schuld ist, während eine Entlassung in der Regel aus geschäftlichen Gründen erfolgt (z. B. bei einem Geschäftsrückgang oder einem wirtschaftlichen Abschwung), die nichts mit der Leistung des/der Arbeitnehmers/in zu tun haben. Eine Entlassung ist in vielen Kulturen mit einem Stigma behaftet und kann die Chancen des Arbeitssuchenden auf eine neue Stelle beeinträchtigen, vor allem, wenn er schon einmal gekündigt wurde. Manchmal erwähnen Arbeitssuchende die Stellen, an denen sie entlassen wurden, nicht in ihrem Lebenslauf; dementsprechend werden unerklärliche Lücken in der Beschäftigung und die Weigerung oder das Versäumnis, frühere Arbeitgeber zu kontaktieren, oft als "rotes Tuch" angesehen. Von einer Entlassung spricht man, wenn der Arbeitgeber den Arbeitnehmer auffordert, das Unternehmen zu verlassen, in der Regel aus Gründen, die der Arbeitnehmer selbst zu verantworten hat. Die gebräuchlichsten umgangssprachlichen Ausdrücke für eine Entlassung sind in den USA "getting fired" oder "getting canned", während im Vereinigten Königreich auch die Begriffe "getting the sack" oder "getting sacked" verwendet werden.

Gefeuert werden, gefeuert werden, gefeuert werden, entlassen werden, entlassen werden

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From the passage identify the most common colloquial terms for dismissal in the United States and United Kingdom. Display the results in comma separated format.

Termination of employment or separation of employment is an employee's departure from a job and the end of an employee's duration with an employer. Termination may be voluntary on the employee's part, or it may be at the hands of the employer, often in the form of dismissal (firing) or a layoff. Dismissal or firing is usually thought to be the employee's fault, whereas a layoff is generally done for business reasons (for instance, a business slowdown, or an economic downturn) outside the employee's performance. Firing carries a stigma in many cultures and may hinder the jobseeker's chances of finding new employment, particularly if they have been terminated from a previous job. Jobseekers sometimes do not mention jobs from which they were fired on their resumes; accordingly, unexplained gaps in employment, and refusal or failure to contact previous employers are often regarded as "red flags".[1] Dismissal is when the employer chooses to require the employee to leave, usually for the reason that is the employee's fault. The most common colloquial terms for dismissal in the United States are "getting fired" or "getting canned" whereas in the United Kingdom the terms "getting the sack" or "getting sacked" are also used.

getting fired, getting canned, getting the sack, getting sacked

Welche Stadt in Michigan kann man im Sommer gut besuchen?

Michigan ist bekannt für die Vielfalt an Aktivitäten, die es das ganze Jahr über bietet. Im Sommer gehören Campen, Golfen, Radfahren, Wandern und Schwimmen zu den beliebten Aktivitäten, die Einheimische und Besucher genießen. Es gibt viele großartige Städte im Bundesstaat, die diese und andere Aktivitäten anbieten, aber ein Dauerbrenner ist Traverse City. Traverse City liegt auf der westlichen Seite von Michigan, direkt am Michigansee und der Grand Traverse Bay. Diese Seite Michigans wird wegen der vielen Küstenabschnitte oft als Middle oder Third Coast bezeichnet. Traverse City ist dafür bekannt, dass man von hier aus alle oben genannten Aktivitäten leicht erreichen kann und dass sie das Gefühl einer Kleinstadt mit den Annehmlichkeiten einer Großstadt verbindet. Außerdem gibt es zahlreiche Städte und Ausflugsziele, die alle innerhalb eines Tages zu erreichen sind, wie z.B. das berühmte Sleeping Bear Sand Dunes National Lakeshore. Der Westen Michigans ist auch für seine Weinproduktion bekannt und Traverse City hat über 30 Weingüter im Umkreis von 30 Minuten zu bieten. Den ganzen Sommer über finden in Traverse City viele Veranstaltungen statt, die bekannteste ist das National Cherry Festival, denn Michigan ist der größte Kirschenproduzent der USA.

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What is a good city to visit in Michigan in the summer?

Michigan is well known for the variety of activities it offers year round. In the summer, camping, golfing, bicycling, hiking and swimming are some of the popular activities locals and visitors enjoy. While there are many great cities in the state that cater to these and other activities, a perennial favorite is Traverse City. Traverse City is located on the western side of Michigan right on Lake Michigan and Grand Traverse Bay. This side of Michigan is often referred to as the Middle or Third Coast given the abundant shoreline. Traverse City is known for ease of access to all of the activities listed above as well as offering a small town feel with larger city amenities. There are also numerous cities and destinations all within a day’s drive including the famous Sleeping Bear Sand Dunes national lakeshore. The western side of Michigan is also known for its wine production and Traverse City has over 30 wineries within a 30 minute drive. Throughout the summer, Traverse City hosts many events, the most famous being the National Cherry Festival as Michigan is the largest tart cherry producing state in the US.

Welche Traditionen im Zusammenhang mit der Heimkehr sind nach diesem Absatz über die Traditionen am Dartmouth College illegal?

Mit der Dartmouth Night beginnt das traditionelle "Homecoming"-Wochenende des Colleges mit einem Abend voller Reden, einer Parade und einem Lagerfeuer. Traditionell baut die Erstsemesterklasse das Lagerfeuer und läuft dann entsprechend ihrem Jahrgang eine bestimmte Anzahl von Runden um das Feuer; die Klasse von 2009 hat 109 Runden gedreht, die Klasse von 1999 99 usw. Das College entmutigt offiziell eine Reihe von mehr oder weniger alten Schülertraditionen. Während des Umkreisens des Lagerfeuers fordern die Oberstufenschüler/innen die Erstsemester auf, "das Feuer zu berühren", was rechtlich als Hausfriedensbruch gilt und von den anwesenden Polizeibeamten verboten wird. In der Halbzeit des Homecoming-Footballspiels am Samstag des Wochenendes ermutigen einige Oberstufenschüler die Neulinge, das Feld zu stürmen, obwohl kein Oberstufenschüler einen nennenswerten Ansturm erlebt hat, seit mehrere Verletzungen während des Ansturms 1986 die Schule dazu veranlassten, diese Praxis zu verbieten. Von den zwei oder drei Schülern, die manchmal über das Feld rennen, werden diejenigen, die verhaftet werden, wegen Hausfriedensbruchs angeklagt (die unabhängige Zeitung The Dartmouth Review behauptete, einen Fonds einzurichten, aus dem automatisch alle Bußgelder für Erstsemester bezahlt werden, die über das Feld rennen). Im Jahr 2012 wurde diese Behauptung jedoch widerlegt, als zwei Schüler das Spielfeld stürmten und wegen ungebührlichen Verhaltens verhaftet wurden. Die Dartmouth Review ignorierte ihre E-Mails, bis sie schließlich antwortete und leugnete, dass dieser Fonds jemals existiert hatte. Die Schüler mussten daraufhin 300 Dollar Bußgeld aus eigener Tasche bezahlen. Beim Homecoming-Spiel 2011 stürmten jedoch über 40 Mitglieder der Class of 2015 das Spielfeld, ohne dass die Sicherheitskräfte oder die Polizei von Hannover etwas unternommen hätten.

Das Lagerfeuer anfassen und in der Halbzeitpause des Homecoming-Spiels auf das Fußballfeld stürmen

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Given this paragraph about Dartmouth College traditions, which homecoming-related traditions are illegal?

Dartmouth Night starts the college's traditional "Homecoming" weekend with an evening of speeches, a parade, and a bonfire. Traditionally, the freshman class builds the bonfire and then runs around it a set number of times in concordance with their class year; the class of 2009 performed 109 circuits, the class of 1999 performed 99, etc. The College officially discourages a number of student traditions of varying degrees of antiquity. During the circling of the bonfire, upperclassmen encourage the freshmen to "touch the fire", an action legally considered trespassing and prohibited by police officials present. At halftime of the Homecoming football game on the Saturday of the weekend, some upperclassmen encourage freshman to "rush the field", although no upperclassman has seen a significant rush since several injuries sustained during the 1986 rush prompted the school to ban the practice. Among the two or three students who sometimes run across the field, those who are arrested are charged with trespassing (the independent newspaper The Dartmouth Review claimed to set up a fund to automatically pay any fines associated with freshman who rush the field.) However, in 2012 this was proven false when two students rushed the field and were arrested for disorderly conduct. The Dartmouth Review ignored their emails until finally replying and denying that this fund had ever existed. These students then had to pay $300 fines out of pocket. For the 2011 Homecoming game, however, over 40 members of the Class of 2015 rushed the field at homecoming without any action taken by Safety and Security or the Hanover Police Department.

Touching the bonfire, and rushing the football field during halftime of the homecoming game

Bitte schreibe eine Aufzählung der wichtigsten Personen, die am Bau des Amsterdamer Centraal-Bahnhofs beteiligt waren, und nenne ihre Rolle bei dem Projekt.

Amsterdam Centraal wurde von Pierre Cuypers entworfen, der auch für den Entwurf des Rijksmuseums in Amsterdam bekannt ist. Obwohl Cuypers der Hauptarchitekt war, wird angenommen, dass er sich hauptsächlich auf die Dekoration des Bahnhofsgebäudes konzentrierte und die bauliche Gestaltung den Eisenbahningenieuren überließ. Der Bahnhof wurde von dem Bauunternehmer Philipp Holzmann gebaut. Der neue Hauptbahnhof ersetzte den Bahnhof Amsterdam Willemspoort, der 1878 geschlossen worden war, sowie den provisorischen Bahnhof Westerdok, der von 1878 bis 1889 genutzt wurde. Die Idee für einen Hauptbahnhof stammte von Johan Rudolph Thorbecke, dem damaligen niederländischen Innenminister und Verantwortlichen für die nationalen Eisenbahnen, der dem Amsterdamer Stadtrat 1884 zwei Vorschläge unterbreitete. Der erste Vorschlag sah vor, den Bahnhof zwischen dem Leidseplein und der Amstel zu errichten. Der andere Vorschlag sah vor, den Bahnhof auf der offenen Hafenfront zu errichten, um ihn an die bestehenden Hauptstrecken im Westen und Süden sowie an eine geplante neue Nordstrecke anzuschließen.

Die wichtigsten Personen, die am Bau des Bahnhofs Amsterdam Centraal beteiligt waren, waren: - Pierre Cuypers: Designer - Philipp Holzmann: Bauunternehmer - Johan Rudolph Thorbecke: Antragsteller

summarization

Please write a bulleted list of the key people involved in the construction of the Amsterdam Centraal station, and their role in the project.

Amsterdam Centraal was designed by Pierre Cuypers, who is also known for his design of the Rijksmuseum in Amsterdam. While Cuypers was the principal architect, it is believed that he focused mostly on the decoration of the station building and left the structural design to railway engineers.[4] The station was built by contractor Philipp Holzmann. The new central station replaced Amsterdam Willemspoort Station, which had closed in 1878, as well as the temporary Westerdok Station used from 1878 to 1889. The idea for a central station came from Johan Rudolph Thorbecke, then the Netherlands Minister of the Interior and responsible for the national railways, who, in 1884, laid two proposals before the Amsterdam municipal council. In the first proposal, the station would be situated between the Leidseplein and the Amstel river. In the other, it would be built in the open harbour front allowing for the station to be connected to the existing main lines in the area to the west and the south, but also to a projected new northern line.

The key people involved in the construction of Amsterdam Centraal station were: - Pierre Cuypers: designer - Philipp Holzmann: building contractor - Johan Rudolph Thorbecke: proposer

In welchem Jahr wurde der Film "A star is Born" veröffentlicht?

A Star Is Born (1937), mit Janet Gaynor und Fredric March in den Hauptrollen, Regie: William A. Wellman A Star Is Born (1954), mit Judy Garland und James Mason in den Hauptrollen, Regie: George Cukor A Star Is Born (Film von 1976), mit Barbra Streisand und Kris Kristofferson in den Hauptrollen, Regie: Frank Pierson A Star Is Born (Film 2018), mit Lady Gaga und Bradley Cooper, Regie: Bradley Cooper

1937, 1954, 1976 und 2018.

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Based on the passage provided in which years the movie named 'A star is Born' was released?

A Star Is Born (1937 film), starring Janet Gaynor and Fredric March, directed by William A. Wellman A Star Is Born (1954 film), starring Judy Garland and James Mason, directed by George Cukor A Star Is Born (1976 film), starring Barbra Streisand and Kris Kristofferson, directed by Frank Pierson A Star Is Born (2018 film), starring Lady Gaga and Bradley Cooper, directed by Bradley Cooper

1937, 1954, 1976 and 2018.

Was verursacht die Gezeiten?

Gezeiten sind sehr lange Wellen, die sich über den Ozean bewegen. Sie werden durch die Gravitationskräfte verursacht, die der Mond auf die Erde ausübt. Wenn der höchste Punkt der langperiodischen Welle eine Küstenlinie erreicht, herrscht in dem Gebiet Hochwasser. Wenn der tiefste Punkt der Welle, der Trog, die Küste erreicht, herrscht Ebbe in dem Gebiet. Die Erde besteht größtenteils aus Wasser und das Wasser "zeigt" auf den Mond. Die Teile der Erde, die Hochwasser erleben, sind das Wasser, das zum Mond zieht. Das "zeigende" Wasser, das dem Mond zugewandt ist, entsteht, weil die Anziehungskraft des Mondes auf der Seite der Erde am stärksten ist, die ihm zugewandt ist. Die Schwerkraft zieht das Meer zum Mond und es kommt zu einer Flut. Die Ausbuchtung auf der anderen Seite der Erde wird durch die Trägheit verursacht. Das Wasser, das sich vom Mond wegbewegt, widersteht den Gravitationskräften, die versuchen, es in die entgegengesetzte Richtung zu ziehen. Da die Anziehungskraft des Mondes auf der anderen Seite der Erde schwächer ist, gewinnt die Trägheit, das Meer wölbt sich aus und es kommt zu einer Flut. Da sich die Erde dreht, sind verschiedene Bereiche des Planeten dem Mond zugewandt, und diese Drehung bewirkt, dass die Gezeiten um den Planeten kreisen.

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What causes ocean tides?

Tides are very long waves moving across the ocean and are caused by the gravitational forces exerted on the earth by the moon. When the highest point in the long-period wave reaches a shoreline the area experiences high tide. When the lowest point of the wave, the trough, reaches shore the area experiences low tide. The earth is mostly water and the water "points" at the moon, the parts of the Earth experiencing high tide is the water drawing towards the moon. The "pointing" water that faces the moon is formed because the gravitational pull of the moon is strongest on whichever side of the Earth faces it. Gravity pulls the ocean towards the moon and high tide occurs. The bulge on the far side of the Earth is caused by inertia. The water moving away from the moon resists the gravitational forces that attempt to pull it in the opposite direction. Because the gravitational pull of the moon is weaker on the far side of the Earth, inertia wins, the ocean bulges out and high tide occurs. As the Earth spins, different areas of the planet face the moon, and this rotation causes the tides to cycle around the planet.

Wann wurde das erste Modell der GPT-Serie von OpenAI trainiert, wenn man diese Absätze über große Sprachmodelle betrachtet?

Ein Large Language Model (LLM) ist ein Sprachmodell, das aus einem neuronalen Netzwerk mit vielen Parametern (typischerweise Milliarden von Gewichten oder mehr) besteht, das mit Hilfe von selbstüberwachtem Lernen auf großen Mengen von unmarkiertem Text trainiert wird. LLMs sind seit 2018 auf dem Markt und leisten bei einer Vielzahl von Aufgaben gute Dienste. Damit hat sich der Schwerpunkt der Forschung im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung von dem bisherigen Paradigma des Trainings spezialisierter überwachter Modelle für bestimmte Aufgaben wegbewegt. Eigenschaften Obwohl der Begriff "Large Language Model" keine formale Definition hat, bezieht er sich oft auf Deep-Learning-Modelle mit einer Parameterzahl in der Größenordnung von Milliarden oder mehr. LLMs sind Allzweckmodelle, die eine Vielzahl von Aufgaben bewältigen können und nicht nur für eine bestimmte Aufgabe trainiert werden (z. B. Sentiment-Analyse, Named-Entity-Erkennung oder mathematische Schlussfolgerungen). Die Fähigkeit, mit der sie Aufgaben bewältigen, und die Bandbreite der Aufgaben, zu denen sie fähig sind, scheinen von der Menge der Ressourcen (Daten, Parametergröße, Rechenleistung) abzuhängen, die ihnen zur Verfügung stehen, und zwar auf eine Art und Weise, die nicht von zusätzlichen Durchbrüchen im Design abhängt. Obwohl sie für einfache Aufgaben wie die Vorhersage des nächsten Wortes in einem Satz trainiert werden, können neuronale Sprachmodelle mit ausreichender Anzahl von Parametern und Training einen Großteil der Syntax und Semantik der menschlichen Sprache erfassen. Darüber hinaus zeigen große Sprachmodelle ein beträchtliches Allgemeinwissen über die Welt und können sich während des Trainings eine große Menge an Fakten "merken". Halluzinationen Hauptartikel: Halluzination (künstliche Intelligenz) In der künstlichen Intelligenz im Allgemeinen und bei großen Sprachmodellen im Besonderen ist eine "Halluzination" eine selbstbewusste Antwort, die durch die Trainingsdaten des Modells nicht gerechtfertigt zu sein scheint. Entstehende Fähigkeiten Bei einer Reihe von natürlichsprachlichen Benchmarks, die Aufgaben wie das Beantworten von Fragen beinhalten, schneiden Modelle nicht besser ab als der Zufall, bis sie eine bestimmte Größenordnung erreichen (in diesem Fall gemessen an der Trainingsberechnung), ab der ihre Leistung stark ansteigt. Dies sind Beispiele für sich entwickelnde Fähigkeiten. Unvorhersehbare Fähigkeiten, die in großen Sprachmodellen beobachtet wurden, die aber in einfacheren Modellen nicht vorhanden waren (und die nicht explizit in das Modell eingebaut wurden), werden gewöhnlich als "emergente Fähigkeiten" bezeichnet. Forscher/innen stellen fest, dass solche Fähigkeiten "nicht einfach durch Extrapolation der Leistung kleinerer Modelle vorhergesagt werden können". Diese Fähigkeiten werden eher entdeckt als einprogrammiert oder entworfen, in manchen Fällen sogar erst, nachdem das LLM öffentlich eingesetzt wurde. Hunderte von emergenten Fähigkeiten sind beschrieben worden. Beispiele dafür sind das Rechnen in mehreren Schritten, das Ablegen von Prüfungen auf College-Niveau, das Erkennen der beabsichtigten Bedeutung eines Wortes, das Aufrufen von Gedankenketten, das Dekodieren des Internationalen Phonetischen Alphabets, das Entschlüsseln der Buchstaben eines Wortes, das Erkennen anstößiger Inhalte in Absätzen von Hinglish (einer Kombination aus Hindi und Englisch) und das Erzeugen einer ähnlichen englischen Entsprechung von Kisuaheli-Sprichwörtern. Architektur und Training Große Sprachmodelle haben am häufigsten die Transformator-Architektur verwendet, die seit 2018 zur Standard-Deep-Learning-Technik für sequenzielle Daten geworden ist (vorher waren rekurrente Architekturen wie LSTM am häufigsten). LLMs werden unüberwacht auf unkommentierten Text trainiert. Dabei wird ein Links-nach-Rechts-Transformator trainiert, um die Wahrscheinlichkeit zu maximieren, die dem nächsten Wort in den Trainingsdaten unter Berücksichtigung des vorherigen Kontexts zugeordnet wird. Alternativ kann ein LLM auch einen bidirektionalen Transformator verwenden (wie im Beispiel des BERT), der eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über die Wörter zuweist, wenn sowohl der vorhergehende als auch der folgende Kontext bekannt ist. Neben der Aufgabe, das nächste Wort vorherzusagen oder "Lücken zu füllen", können LLMs auch für zusätzliche Aufgaben trainiert werden, die ihr Verständnis der Datenverteilung testen, wie z. B. die Vorhersage des nächsten Satzes (NSP), bei der Satzpaare präsentiert werden und das Modell vorhersagen muss, ob sie im Trainingskorpus nebeneinander erscheinen. Die ersten LLMs wurden auf Korpora mit Milliarden von Wörtern trainiert. Das erste Modell der GPT-Reihe von OpenAI wurde 2018 mit dem BookCorpus trainiert, das 985 Millionen Wörter umfasst. Im selben Jahr wurde BERT auf einer Kombination aus BookCorpus und der englischen Wikipedia mit insgesamt 3,3 Milliarden Wörtern trainiert. In den vergangenen Jahren sind die Trainingskorpora für LLMs um Größenordnungen gewachsen und umfassen nun Hunderte von Milliarden oder Billionen von Token. Das Trainieren von LLMs ist sehr rechenintensiv. In einer Studie aus dem Jahr 2020 wurden die Kosten für das Training eines Modells mit 1,5 Milliarden Parametern (1-2 Größenordnungen kleiner als der damalige Stand der Technik) auf 1,6 Millionen US-Dollar geschätzt. Eine Analyse aus dem Jahr 2020 ergab, dass die Leistungsfähigkeit neuronaler Sprachmodelle (gemessen am Trainingsverlust) mit der Anzahl der Parameter, der Menge der Trainingsdaten und dem Rechenaufwand für das Training gleichmäßig ansteigt (Potenzgesetz). Diese Beziehungen wurden über einen weiten Wertebereich (bis zu sieben Größenordnungen) getestet, und am oberen Ende des Bereichs wurde keine Abschwächung der Beziehung beobachtet (auch nicht bei Netzwerkgrößen bis zu Billionen von Parametern). Anwendung auf nachgelagerte Aufgaben Zwischen 2018 und 2020 bestand die Standardmethode für die Nutzung eines LLM für eine bestimmte Aufgabe der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) darin, das Modell durch zusätzliches aufgabenspezifisches Training fein abzustimmen. Inzwischen hat sich herausgestellt, dass leistungsfähigere LLMs wie GPT-3 Aufgaben ohne zusätzliches Training durch "Prompting"-Techniken lösen können, bei denen das zu lösende Problem dem Modell als Textprompt präsentiert wird, möglicherweise mit einigen Textbeispielen ähnlicher Probleme und deren Lösungen. Feinabstimmung Hauptartikel: Feinabstimmung (maschinelles Lernen) Bei der Feinabstimmung wird ein bereits trainiertes Sprachmodell verändert, indem es (unter Aufsicht) für eine bestimmte Aufgabe trainiert wird (z. B. Sentimentanalyse, Named-Entity-Erkennung oder Part-of-Speech-Tagging). Dies ist eine Form des Transferlernens. Dabei werden in der Regel neue Gewichte eingeführt, die die letzte Schicht des Sprachmodells mit dem Output der nachgelagerten Aufgabe verbinden. Die ursprünglichen Gewichte des Sprachmodells können "eingefroren" werden, so dass nur die neue Schicht der Gewichte, die sie mit dem Output verbindet, während des Trainings gelernt wird. Alternativ können die ursprünglichen Gewichte in kleinen Schritten aktualisiert werden (wobei frühere Schichten möglicherweise eingefroren werden). Prompting Siehe auch: Prompt-Engineering und Few-Shot-Lernen (natürliche Sprachverarbeitung) Beim Prompting-Paradigma, das durch GPT-3 populär wurde, wird das zu lösende Problem in Form eines Textprompts formuliert, den das Modell lösen muss, indem es eine Vervollständigung (durch Inferenz) liefert. Beim "few-shot prompting" enthält der Prompt eine kleine Anzahl von Beispielen ähnlicher Paare (Problem, Lösung). Eine Aufgabe zur Stimmungsanalyse, bei der es darum geht, die Stimmung einer Filmkritik zu kennzeichnen, könnte zum Beispiel wie folgt formuliert werden: Rezension: Dieser Film ist scheiße. Stimmung: negativ Rückblick: Dieser Film ist fantastisch! Gefühl: Wenn das Modell "positiv" ausgibt, dann hat es die Aufgabe richtig gelöst. Beim Zero-Shot Prompting werden keine Lösungsbeispiele gegeben. Ein Beispiel für einen Zero-Shot-Prompt für dieselbe Sentiment-Analyse-Aufgabe wäre: "Die Stimmung, die mit der Filmkritik 'Dieser Film ist fantastisch!' verbunden ist, ist". Es hat sich gezeigt, dass LLMs bei NLP-Aufgaben konkurrenzfähige Ergebnisse erzielen und manchmal sogar die bisherigen State-of-the-Art-Feintuning-Ansätze übertreffen. Beispiele für solche NLP-Aufgaben sind Übersetzung, Beantwortung von Fragen, Lückentextaufgaben, Enträtseln von Wörtern und die Verwendung eines neuen Wortes in einem Satz. Die Erstellung und Optimierung solcher Prompts wird als Prompt Engineering bezeichnet. Anweisungsoptimierung Die Abstimmung von Anweisungen ist eine Form der Feinabstimmung, die eine natürlichere und genauere Interaktion mit Zero-Shot-Prompts ermöglichen soll. Bei einer Texteingabe generiert ein vorab trainiertes Sprachmodell eine Vervollständigung, die der Verteilung des Textes entspricht, auf den es trainiert wurde. Ein naives Sprachmodell, das die Aufforderung "Schreibe einen Aufsatz über die Hauptthemen von Hamlet" erhält, könnte z. B. folgende Antwort geben: "Für Einsendungen, die nach dem 17. März eingehen, wird ein Verspätungszuschlag von 10 % pro Tag erhoben". Beim Instruktionstuning wird das Sprachmodell an vielen Beispielen von Aufgaben trainiert, die als natürlichsprachliche Anweisungen formuliert sind, zusammen mit den entsprechenden Antworten. In der Praxis wurden bereits verschiedene Techniken für das Instruct Tuning angewendet. Das InstructGPT-Protokoll von OpenAI beinhaltet eine überwachte Feinabstimmung anhand eines Datensatzes mit von Menschen erstellten Paaren (Aufforderung, Antwort), gefolgt von Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), bei dem eine Belohnungsfunktion auf der Grundlage eines Datensatzes mit menschlichen Präferenzen gelernt wurde. Bei einer anderen Technik, dem "Self-Instruct", wird das Sprachmodell anhand eines Trainingssatzes von Beispielen, die selbst von einem LLM generiert werden (Bootstrap aus einem kleinen Satz von menschlich generierten Beispielen), feinabgestimmt. https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model

2018.

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Given these paragraphs about Large language models, when was the first model in OpenAI's GPT series trained?

A large language model (LLM) is a language model consisting of a neural network with many parameters (typically billions of weights or more), trained on large quantities of unlabelled text using self-supervised learning. LLMs emerged around 2018 and perform well at a wide variety of tasks. This has shifted the focus of natural language processing research away from the previous paradigm of training specialized supervised models for specific tasks. Properties Though the term large language model has no formal definition, it often refers to deep learning models having a parameter count on the order of billions or more. LLMs are general purpose models which excel at a wide range of tasks, as opposed to being trained for one specific task (such as sentiment analysis, named entity recognition, or mathematical reasoning). The skill with which they accomplish tasks, and the range of tasks at which they are capable, seems to be a function of the amount of resources (data, parameter-size, computing power) devoted to them, in a way that is not dependent on additional breakthroughs in design. Though trained on simple tasks along the lines of predicting the next word in a sentence, neural language models with sufficient training and parameter counts are found to capture much of the syntax and semantics of human language. In addition, large language models demonstrate considerable general knowledge about the world, and are able to "memorize" a great quantity of facts during training. Hallucinations Main article: Hallucination (artificial intelligence) In artificial intelligence in general, and in large language models in particular, a "hallucination" is a confident response that does not seem to be justified by the model's training data. Emergent abilities On a number of natural language benchmarks involving tasks such as question answering, models perform no better than random chance until they reach a certain scale (in this case, measured by training computation), at which point their performance sharply increases. These are examples of emergent abilities. Unpredictable abilities that have been observed in large language models but that were not present in simpler models (and that were not explicitly designed into the model) are usually called "emergent abilities". Researchers note that such abilities "cannot be predicted simply by extrapolating the performance of smaller models". These abilities are discovered rather than programmed-in or designed, in some cases only after the LLM has been publicly deployed. Hundreds of emergent abilities have been described. Examples include multi-step arithmetic, taking college-level exams, identifying the intended meaning of a word, chain-of-thought prompting, decoding the International Phonetic Alphabet, unscrambling a word’s letters, identifying offensive content in paragraphs of Hinglish (a combination of Hindi and English), and generating a similar English equivalent of Kiswahili proverbs. Architecture and training Large language models have most commonly used the transformer architecture, which, since 2018, has become the standard deep learning technique for sequential data (previously, recurrent architectures such as the LSTM were most common). LLMs are trained in an unsupervised manner on unannotated text. A left-to-right transformer is trained to maximize the probability assigned to the next word in the training data, given the previous context. Alternatively, an LLM may use a bidirectional transformer (as in the example of BERT), which assigns a probability distribution over words given access to both preceding and following context. In addition to the task of predicting the next word or "filling in the blanks", LLMs may be trained on auxiliary tasks which test their understanding of the data distribution such as Next Sentence Prediction (NSP), in which pairs of sentences are presented and the model must predict whether they appear side-by-side in the training corpus. The earliest LLMs were trained on corpora having on the order of billions of words. The first model in OpenAI's GPT series was trained in 2018 on BookCorpus, consisting of 985 million words. In the same year, BERT was trained on a combination of BookCorpus and English Wikipedia, totalling 3.3 billion words. In the years since then, training corpora for LLMs have increased by orders of magnitude, reaching up to hundreds of billions or trillions of tokens. LLMs are computationally expensive to train. A 2020 study estimated the cost of training a 1.5 billion parameter model (1-2 orders of magnitude smaller than the state of the art at the time) at $1.6 million. A 2020 analysis found that neural language models' capability (as measured by training loss) increased smoothly in a power law relationship with number of parameters, quantity of training data, and computation used for training. These relationships were tested over a wide range of values (up to seven orders of magnitude) and no attenuation of the relationship was observed at the highest end of the range (including for network sizes up to trillions of parameters). Application to downstream tasks Between 2018 and 2020, the standard method for harnessing an LLM for a specific natural language processing (NLP) task was to fine tune the model with additional task-specific training. It has subsequently been found that more powerful LLMs such as GPT-3 can solve tasks without additional training via "prompting" techniques, in which the problem to be solved is presented to the model as a text prompt, possibly with some textual examples of similar problems and their solutions. Fine-tuning Main article: Fine-tuning (machine learning) Fine-tuning is the practice of modifying an existing pretrained language model by training it (in a supervised fashion) on a specific task (e.g. sentiment analysis, named entity recognition, or part-of-speech tagging). It is a form of transfer learning. It generally involves the introduction of a new set of weights connecting the final layer of the language model to the output of the downstream task. The original weights of the language model may be "frozen", such that only the new layer of weights connecting them to the output are learned during training. Alternatively, the original weights may receive small updates (possibly with earlier layers frozen). Prompting See also: Prompt engineering and Few-shot learning (natural language processing) In the prompting paradigm, popularized by GPT-3, the problem to be solved is formulated via a text prompt, which the model must solve by providing a completion (via inference). In "few-shot prompting", the prompt includes a small number of examples of similar (problem, solution) pairs. For example, a sentiment analysis task of labelling the sentiment of a movie review could be prompted as follows: Review: This movie stinks. Sentiment: negative Review: This movie is fantastic! Sentiment: If the model outputs "positive", then it has correctly solved the task. In zero-shot prompting, no solve examples are provided. An example of a zero-shot prompt for the same sentiment analysis task would be "The sentiment associated with the movie review 'This movie is fantastic!' is". Few-shot performance of LLMs has been shown to achieve competitive results on NLP tasks, sometimes surpassing prior state-of-the-art fine-tuning approaches. Examples of such NLP tasks are translation, question answering, cloze tasks, unscrambling words, and using a novel word in a sentence. The creation and optimisation of such prompts is called prompt engineering. Instruction tuning Instruction tuning is a form of fine-tuning designed to facilitate more natural and accurate zero-shot prompting interactions. Given a text input, a pretrained language model will generate a completion which matches the distribution of text on which it was trained. A naive language model given the prompt "Write an essay about the main themes of Hamlet." might provide a completion such as "A late penalty of 10% per day will be applied to submissions received after March 17." In instruction tuning, the language model is trained on many examples of tasks formulated as natural language instructions, along with appropriate responses. Various techniques for instruction tuning have been applied in practice. OpenAI's InstructGPT protocol involves supervised fine-tuning on a dataset of human-generated (prompt, response) pairs, followed by reinforcement learning from human feedback (RLHF), in which a reward function was learned based on a dataset of human preferences. Another technique, "self-instruct", fine-tunes the language model on a training set of examples which are themselves generated by an LLM (bootstrapped from a small initial set of human-generated examples). https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model

2018.

Warum ist ein höherer Zinssatz für mein Haus schlechter?

Ein höherer Zinssatz für einen Immobilienkredit erhöht die Zahlungen für dein Darlehen. Im Laufe der Zeit kann ein höherer Zinssatz den Betrag, den du an deinen Kreditgeber zahlst, stark erhöhen. Ein Silberstreif am Horizont sind jedoch die niedrigeren Immobilienpreise, die oft mit höheren Zinssätzen einhergehen. Es ist möglich, dass eine Refinanzierung nach einem Rückgang der Zinssätze die Möglichkeit bietet, später weniger für dein Darlehen zu zahlen.

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Why is a higher interest rate on my home worse?

Getting a higher interest rate on a home loan increases the payments on your loan. Over time, a higher interest rate can greatly increase the amount that you pay to your lender. However, a silver lining might be the lower home prices that often accompany higher interest rates. It’s possible that refinancing after interest rates drop might provide an opportunity to pay less on your loan down the road.

Was ist das berühmteste "Stierrennen"?

Ein Stiertreiben (spanisch: encierro, vom Verb encerrar, 'einpferchen, einschließen'; okzitanisch: abrivado, wörtlich 'Eile, Schwung'; katalanisch: correbous, 'Stierlauf') ist eine Veranstaltung, bei der man vor einer kleinen Gruppe von Stieren herläuft, in der Regel sechs, manchmal aber auch zehn oder mehr, die auf abgesperrten Straßen in einer Stadt losgelassen wurden, meist im Rahmen eines Sommerfestes. Dabei können bestimmte Rinderrassen bevorzugt werden, wie z. B. der toro bravo in Spanien, der auch oft für den Stierkampf nach dem Rennen verwendet wird, oder das Camargue-Rind in Okzitanien in Frankreich, das nicht bekämpft wird. Stiere (nicht kastrierte männliche Rinder) werden normalerweise bei solchen Veranstaltungen eingesetzt. Der berühmteste Stierlauf ist der Encierro in Pamplona, der während des neuntägigen Sanfermines-Festes zu Ehren des Heiligen Fermin stattfindet. Es hat sich zu einem weltweiten touristischen Großereignis entwickelt, das sich heute stark von dem traditionellen, lokalen Fest unterscheidet. Weitere traditionelle Sommerstierläufe werden in anderen Orten wie Städten und Dörfern in Spanien und Portugal, in einigen Städten in Mexiko und in der okzitanischen Region (Camargue) in Südfrankreich veranstaltet. Auch im ländlichen England wurden früher Stierläufe veranstaltet, am bekanntesten in Stamford bis 1837.

Das berühmteste "Stierrennen" findet jedes Jahr in Pamplona, Spanien, während des neuntägigen Sanfermines-Festes zu Ehren des Heiligen Fermin statt.

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What is the most famous 'Running of the Bulls' event?

A running of the bulls (Spanish: encierro, from the verb encerrar, 'to corral, to enclose'; Occitan: abrivado, literally 'haste, momentum'; Catalan: correbous, 'run-bulls') is an event that involves running in front of a small group of bulls, typically six but sometimes ten or more, that have been let loose on sectioned-off streets in a town, usually as part of a summertime festival. Particular breeds of cattle may be favored, such as the toro bravo in Spain, also often used in post-run bullfighting, and Camargue cattle in Occitan France, which are not fought. Bulls (non-castrated male cattle) are typically used in such events. The most famous bull-run is the encierro held in Pamplona during the nine-day festival of Sanfermines in honor of Saint Fermin. It has become a major global tourism event, today very different from the traditional, local festival. More traditional summer bull-runs are held in other places such as towns and villages across Spain and Portugal, in some cities in Mexico, and in the Occitan (Camargue) region of southern France. Bull-running was formerly also practiced in rural England, most famously at Stamford until 1837.

The most famous 'Running of the Bulls' event is held annually in Pamplona Spain during the nine-day festival of Sanfermines in honor of Saint Fermin.

Was war der Hauptschwerpunkt der Herrschaft von Mohammad Schah I. über sein Sultanat, wie aus diesem Absatz hervorgeht?

Als Mohammad das neu entstandene Sultanat von seinem Vater Alauddin erbte, war das Land noch von Dieben und Räubern befallen. Deshalb verbrachte er die gesamte Zeit seiner Herrschaft damit, das Recht in seinem Land einzuführen. Er befahl seinen Statthaltern, niemandem Zuflucht zu gewähren, der sich seiner Autorität widersetzte. Diese Kampagne war erfolgreich und am Ende seiner Herrschaft war das Land friedlich und gesetzestreu. Er saß auch auf dem takht-ē-firoza oder dem türkisfarbenen Thron, der ihm von Kapaya Nayaka geschenkt worden war.

Mohammad konzentrierte sich während seiner Herrschaft vor allem darauf, Recht und Ordnung in seinem Gebiet herzustellen, um Diebe und Räuber zu beseitigen.

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Based on this paragraph, what was the main focus of Mohammad Shah I's reign over his sultanate?

When Mohammad inherited the newly born sultanate from his father Alauddin, the land was still infested with thieves and robbers. As such he spent the entire part of his reign in establishing law in his land. He ordered his governors to never give refuge to anyone who defied his authority. This campaign was successful and at the end of his reign,the land became peaceful and law abiding. He also sat on the takht-ē-firoza or The Turquoise throne which was gifted to him by Kapaya Nayaka.[5]

Mohammad was mainly focused on establishing law and order within his territory during his reign in order to remove thieves and robbers.

Welche Beispiele gibt es für CPU-Architekturen, die kein eigenes Flag-Register verwenden?

Einige CPU-Architekturen, wie z.B. MIPS und Alpha, verwenden kein eigenes Flag-Register. Andere setzen und/oder lesen Flaggen nicht implizit. Bei diesen Maschinen werden entweder überhaupt keine impliziten Statusinformationen zwischen den Befehlen übertragen oder sie werden in einem explizit ausgewählten Allzweckregister übertragen.

Einige Beispiele für CPU-Architekturen, die kein eigenes Flagregister verwenden, sind MIPS und Alpha.

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What are some examples of CPU architectures that do not use a dedicated flag register?

Some CPU architectures, such as the MIPS and Alpha, do not use a dedicated flag register. Others do not implicitly set and/or read flags. Such machines either do not pass implicit status information between instructions at all, or they pass it in an explicitly selected general purpose register.

Some examples of CPU architectures that do not use a dedicated flag register include MIPS and Alpha.

Teile die besten 7 europäischen Städte für das Nachtleben

1. Berlin 2. Amsterdam 3. Prag 4. Budapest 5. Dublin 6. London 7. Barcelona

brainstorming

Share the best 7 European Cities for Nightlife

1. Berlin 2. Amsterdam 3. Prague 4. Budapest 5. Dublin 6. London 7. Barcelona

Wo leben die Bären?

Bären sind auf allen Kontinenten der Erde außer der Antarktis heimisch. Eisbären leben in der Arktis, Schwarzbären leben in Nordamerika und Asien, Braunbären leben in Nordamerika, Asien und Europa und Pandabären leben in Asien.

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Where do bears live?

Bears are native to every continent on earth besides Antarctica. Polar bears live in the Arctic, black bears live in North America and Asia, brown bears live in North America, Asia, and Europe, and Panda bears live in Asia.

Bestimme, welche Tierart lebt oder ausgestorben ist: Großer Panda, Oviraptor

Der Oviraptor ist ausgestorben, der Große Panda lebt.

classification

Identify which animal species is alive or extinct: Giant Panda, Oviraptor

Oviraptor is extinct, Giant Panda is alive.

Wie funktioniert ein Reißverschluss?

Ein Reißverschluss wird verwendet, um zwei Kanten einer Oberfläche wiederholt zu öffnen und zu schließen, typischerweise bei Taschen, Gepäckstücken, Mänteln und Hosen. Reißverschlüsse bestehen aus zwei Oberflächenkanten und einem Schieber, den ein Mensch zum Öffnen in eine Richtung und zum Schließen in eine andere Richtung zieht. Der Schieber greift mit seinen "Zähnen" ineinander, damit sich die Oberflächen beim Schließen verbinden, und trennt die Zähne beim Öffnen wieder voneinander. Reißverschlüsse werden normalerweise aus Metall oder Kunststoff hergestellt.

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How does a zipper work?

A zipper is used to repeatedly open and close two edges of a surface together, typically on garment bags, luggage, coats, and pants. Zippers refer to the system of two surface edges and a slider, where a human pulls the slider one direction to open and another direction to close. The slider interlocks "teeth" together to make the surfaces bind when they close, and disconnects the teeth apart when then open. Zippers are usually made from metal or plastic.

In welchem Teil Deutschlands befindet sich die Stadt Kirchenlamitz?

Kirchenlamitz ist eine Stadt im Landkreis Wunsiedel, in Bayern, Deutschland. Sie liegt im Fichtelgebirge, 13 km nordwestlich von Wunsiedel und 19 km südlich von Hof.

Bayern

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In which part of Germany is the town Kirchenlamitz located?

Kirchenlamitz is a town in the district of Wunsiedel, in Bavaria, Germany. It is situated in the Fichtelgebirge, 13 km northwest of Wunsiedel and 19 km south of Hof.

Bavaria

Wie groß war die Bevölkerung Indiens während der Mauryan-Ära?

Vorgeschichte bis zum frühen 19. Jahrhundert Die folgende Tabelle enthält Schätzungen zur Bevölkerung Indiens (einschließlich des heutigen Pakistans und Bangladeschs) von der Vorgeschichte bis zum Jahr 1820. Sie enthält Schätzungen und Wachstumsraten von fünf Wirtschaftshistorikern sowie interpolierte Schätzungen und Gesamtdurchschnittswerte, die aus ihren Schätzungen abgeleitet wurden. Schätzungen der historischen Weltbevölkerung Jahr Gesamtdurchschnitt Zeitraum Durchschnitt % Wachstum / Jahrhundert Bevölkerung % der Weltbevölkerung 10.000 v. Chr. 1.000 0,83% Steinzeit 30,28 4000 V. CHR. 1.000.000 30,83% 2000 v. Chr. 13.000.000 37,143% Bronzezeit 26,25 500 v. Chr. 25.000.000 41,70 % Eisenzeit 400 V. CHR. 26.000.000 43,96% 200 v. Chr. 31.000.000 47,63% Maurya-Zeit 1 AD 35.000.000 35,56% Klassisches Ära 200 41,000,000 36.15% 400 47,000,000 40% 500 50,000,000 43.58% 600 53.000.000 48,83% Frühes Mittelalter Ära 700 60,000,000 56.67% 800 64,000,000 55% 900 70,000,000 53.34% 1000 79,000,000 30% 1100 83.000.000 35% Spätes Mittelalter Ära 1200 86,000,000 36.67% 1300 91,000,000 38.34% 1400 97,000,000 30% 1500 105,000,000 21.67% 1600 140.000.000 23,33% Frühe Neuzeit 1650 170,000,000 26.15% 1700 140,000,000 20% 1750 183,000,000 21.53% 1800 200,000,000 20% 1820 210,000,000 19.09% Die Bevölkerung wuchs von der südasiatischen Steinzeit (10.000 v. Chr.) bis zum Maurya-Reich (200 v. Chr.) mit einer stetig steigenden Wachstumsrate, bevor sich das Bevölkerungswachstum im frühen Mittelalter bis 700 n. Chr. verlangsamte und dann bis 1500 n. Chr. wieder abnahm. Unter dem Mogulreich erlebte Indien einen starken wirtschaftlichen und demografischen Aufschwung, was auf die Agrarreformen der Moguln zurückzuführen ist, die die landwirtschaftliche Produktion intensivierten. 15 % der Bevölkerung lebten in städtischen Zentren, was höher ist als der Prozentsatz der Bevölkerung im Britischen Indien des 19. Jahrhunderts und im heutigen Europa bis zum 19. Diese Schätzungen wurden von Tim Dyson kritisiert, der sie für übertrieben hält. Laut Dyson betrug die Verstädterung des Mogulreichs weniger als 9 %. Unter der Herrschaft von Akbar (regierte 1556-1605) im Jahr 1600 betrug die Stadtbevölkerung des Mogulreichs bis zu 17 Millionen Menschen und war damit größer als die Stadtbevölkerung in Europa. Im Jahr 1700 hatte das Mogulreich Indien eine Stadtbevölkerung von 23 Millionen Menschen und war damit größer als die Stadtbevölkerung in Britisch-Indien, die 1871 bei 22,3 Millionen lag. Nizamuddin Ahmad (1551-1621) berichtete, dass das Mogulreich Indien unter Akbars Herrschaft 120 große Städte und 3.200 Townships hatte.[Eine Reihe von Städten in Indien hatte zwischen einer Viertel- und einer halben Million Einwohner, zu den größeren Städten gehörten Agra (in Agra Subah) mit bis zu 800.000 Einwohnern und Dhaka (in Bengal Subah) mit über 1 Million Einwohnern. Das Indien der Moguln hatte auch eine große Anzahl von Dörfern, 455.698 Dörfer zur Zeit von Aurangzeb (regierte 1658-1707).

In der Maurya-Ära (200 v. Chr.) waren es etwa 31.000.000.

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what was population of India during Mauryan Era?

Prehistory to early 19th century The following table lists estimates for the population of India (including what are now Pakistan and Bangladesh) from prehistory up until 1820. It includes estimates and growth rates according to five economic historians, along with interpolated estimates and overall aggregate averages derived from their estimates.[citation needed] Estimates of historical world population Year Aggregate average Period Average % growth / century Population % of World population 10,000 BC 1,000 0.83% Stone Age 30.28 4000 BC 1,000,000 30.83% 2000 BC 13,000,000 37.143% Bronze Age 26.25 500 BC 25,000,000 41.70% Iron Age 400 BC 26,000,000 43.96% 200 BC 31,000,000 47.63% Maurya era 1 AD 35,000,000 35.56% Classical era 200 41,000,000 36.15% 400 47,000,000 40% 500 50,000,000 43.58% 600 53,000,000 48.83% Early medieval era 700 60,000,000 56.67% 800 64,000,000 55% 900 70,000,000 53.34% 1000 79,000,000 30% 1100 83,000,000 35% Late medieval era 1200 86,000,000 36.67% 1300 91,000,000 38.34% 1400 97,000,000 30% 1500 105,000,000 21.67% 1600 140,000,000 23.33% Early modern era 1650 170,000,000 26.15% 1700 140,000,000 20% 1750 183,000,000 21.53% 1800 200,000,000 20% 1820 210,000,000 19.09% The population grew from the South Asian Stone Age in 10,000 BC to the Maurya Empire in 200 BC at a steadily increasing growth rate,[19] before population growth slowed down in the Early Medieval Era up to 700 AD, and then started decreasing the up to 1500 AD.[20][21] Under Mughal Empire, India experienced a high economic and demographic upsurge,[19] due to Mughal agrarian reforms that intensified agricultural production.[22] 15% of the population lived in urban centres, higher than the percentage of the population in 19th-century British India[23] and contemporary Europe[23] up until the 19th century.[24] Those estimates were criticised by Tim Dyson, who considers them exaggerations. According to Dyson, urbanisation of the Mughal empire was less than 9%[25] Under the reign of Akbar (reigned 1556–1605) in 1600, the Mughal Empire's urban population was up to 17 million people, larger than the urban population in Europe.[26] By 1700, Mughal India had an urban population of 23 million people, larger than British India's urban population of 22.3 million in 1871.[27] Nizamuddin Ahmad (1551–1621) reported that, under Akbar's reign, Mughal India had 120 large cities and 3,200 townships.[23] A number of cities in India had a population between a quarter-million and half-million people,[23] with larger cities including Agra (in Agra Subah) with up to 800,000 people[28] and Dhaka (in Bengal Subah) with over 1 million people.[29] Mughal India also had a large number of villages, with 455,698 villages by the time of Aurangzeb (reigned 1658–1707).[26]

It was around 31,000,000 during Maurya Era (200BC) .

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Haben Magic Johnson oder Larry Bird mehr College- und Profi-Basketballmeisterschaften gewonnen?

Magic Johnson. Magic Johnson hat insgesamt 6 Meisterschaften gewonnen, nämlich die NCAA-Meisterschaft 1979 (er besiegte Larry Bird) und die NBA-Meisterschaften 1980, 1982, 1985, 1987 und 1988. Larry Bird hat nur drei NBA-Meisterschaften und null College-Meisterschaften gewonnen.

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Did Magic Johnson or Larry Bird win more collegiate and professional basketball championships?

Magic Johnson. Magic Johnson has won 6 total which are the 1979 NCAA Championship (defeated Larry Bird), and NBA Championships in 1980, 1982, 1985, 1987 and 1988. Larry Bird has only won three NBA Championships and zero collegiate championships.

Wie gewinnst du Muskeln?

Der Aufbau von Muskelmasse erfordert richtige Bewegung und eine gute Ernährung. Eine gute Ernährung ist wichtig, um den Körper mit den Nährstoffen zu versorgen, die er braucht, um das Muskelwachstum zu unterstützen. Auf der anderen Seite werden die Muskeln durch die richtige Beanspruchung zum Wachstum angeregt. Das erfordert eine Vielzahl verschiedener Übungen, um die Muskelgruppe zu trainieren. Andernfalls baut der Muskel einen Widerstand gegen eine oft wiederholte Übung auf, und das Wachstum des Muskels stagniert.

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How do you gain muscle?

Gaining muscle mass requires proper exercise and a good diet. A good diet is important to give the body the nutrient it needs in order to sustain muscle growth. On the flip side, properly stressing the muscles will stimulate them to grow. This requires a variance of different exercises to work the muscle group. Otherwise, the muscle will build resistance to an often repeated exercise, and growth for that muscle will plateau.

Welche Tricks gibt es, um eine neue Sprache zu lernen?

Eine neue Sprache zu lernen kann eine große Herausforderung sein. Hier sind einige Tipps, die dir helfen, eine neue Sprache zu lernen: 1. Schalte die Untertitel oder die Synchronisation von Netflix ein. So hörst und liest du, wie die Leute tatsächlich sprechen, einschließlich der Umgangssprache. 2. Tritt einer Online-Chatgruppe bei, in der andere Menschen deine Sprache lernen, oder suche dir jemanden in deiner Gemeinde, mit dem du das Sprechen üben kannst. 3. Benutze Lernkarten für gängige Wörter und Redewendungen. 4. Höre Radio oder Podcasts in deiner neuen Sprache.

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What are some tricks to learning a new language?

Learning a new language can be a great challenge. Here are some tips to help you learn a new language: 1. Turn on Netflix subtitles or dubbing. You'll hear and read how people actually talk, including slang. 2. Join an online chat group for other people learning your language or find someone in your community to practice speaking with. 3. Use flash cards to common words and phrases. 4. Listen to radio or podcasts in your new language.

Was ist Hornachuelos?

Hornachuelos ist ein kleines, malerisches Dorf in der südspanischen Region Andalusien. Es ist berühmt für seine alte Geschichte, die römischen Mauern und den Naturpark.

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What is Hornachuelos?

Hornachuelos is a small, picturesque village in the Southern Region of Spain called Andalusia. It is famous for its ancient history, Roman walls and Natural Park.

Was ist WordPress?

WordPress (WP oder WordPress.org) ist ein kostenloses und quelloffenes Content Management System (CMS), das in der Hypertext-Präprozessor-Sprache (PHP) geschrieben und mit einer MySQL- oder MariaDB-Datenbank gepaart ist und HTTPS unterstützt. Zu den Funktionen gehören eine Plugin-Architektur und ein Vorlagensystem, das bei WordPress "Themes" genannt wird. Ursprünglich wurde WordPress als System zur Veröffentlichung von Blogs entwickelt, hat sich aber weiterentwickelt, um auch andere Arten von Webinhalten zu unterstützen, z. B. traditionelle Mailinglisten und Internetforen, Mediengalerien, Mitgliederseiten, Lernmanagementsysteme (LMS) und Online-Shops.

WordPress ist ein Content Management System (CMS), das in Hypertext Preprocessor (PHP) geschrieben ist. Es verwendet entweder eine MySQL- oder eine MariaDB-Datenbank und verfügt über eine robuste Bibliothek von WordPress-Plugins und Themes zur Anpassung.

information_extraction

What is WordPress?

WordPress (WP or WordPress.org) is a free and open-source content management system (CMS) written in hypertext preprocessor (PHP) language and paired with a MySQL or MariaDB database with supported HTTPS. Features include a plugin architecture and a template system, referred to within WordPress as "Themes". WordPress was originally created as a blog-publishing system but has evolved to support other web content types including more traditional mailing lists and Internet fora, media galleries, membership sites, learning management systems (LMS) and online stores.

WordPress is a Content Management System (CMS) written in hypertext preprocessor (PHP). It uses either a MySQL or MariaDB database and has a robust library of WordPress plugins and themes for customization.

Klassifiziere jedes Land als Binnenland oder Nicht-Binnenland: China, Bolivien, Paraguay, Marokko, Irland, Österreich, Schweiz

China: Nicht abgeschottet Bolivien: Landlocked Paraguay: Landlocked Marokko: Nicht Landlocked Irland: Nicht Landlocked Österreich: Landlocked Schweiz: Landlocked

classification

Classify each country as landlocked or not landlocked: China, Bolivia, Paraguay, Morocco, Ireland, Austria, Switzerland

China: Not Landlocked Bolivia: Landlocked Paraguay: Landlocked Morocco: Not Landlocked Ireland: Not Landlocked Austria: Landlocked Switzerland: Landlocked

Bestimme, welches Instrument ein Saiten- oder Schlaginstrument ist: Lummi-Stock, Timple

Timple ist eine Saite, Lummi Stick ist ein Schlagzeug.

classification

Identify which instrument is string or percussion: Lummi stick, Timple

Timple is string, Lummi stick is percussion.

Welche Onsendörfer in Japan sind für ausländische Touristen am besten zu besuchen? Und was sollte ich tun, wenn ich in einem Onsendorf bin?

In Japan gibt es viele großartige Onsen-Dörfer, in denen Touristen aller Nationalitäten das Erlebnis des Badens in natürlichen heißen Quellen genießen können. Einige gute Beispiele sind Hakone, Kusatsu und Nyuto Onsen. Idealerweise verbringst du ein oder zwei Tage in einem Dorf, denn diese Dörfer liegen oft in wunderschöner Natur und bieten tolle Möglichkeiten zum Wandern und Spazierengehen.

general_qa

Which onsen villages in Japan are the best to visit for foreign tourists? And what should I do once I'm in an onsen village?

There are many great onsen villages in Japan in which tourists of any nationals can enjoy the experience of bathing in natural hot springs. Some great examples are Hakone, Kusatsu and Nyuto Onsen. Ideally, you would want to spend a day or two in a village as these villages are often located in beautiful nature and offer great opportunities for hiking and walking.

In welchem Genre haben die Chicks (früher Dixie Chicks) ihre Karriere begonnen?

Die Chicks etablierten sich im Genre der Country-Musik

open_qa

What genre did the Chicks (formerly the Dixie Chicks) begin their career in?

The Chicks established themselves in the genre of Country Music

Sag mir, ob dieses Gemüse grün ist oder nicht: Karotte, Zucchini, Paprika, Rettich, Spaghettikürbis, Zwiebel.

Karotte - nicht grün Zucchini - grün Paprika - kann grün sein Rettich - nicht grün Spaghettikürbis - nicht grün Zwiebel - kann grün sein

classification

Tell me if these vegetables are or are not green: carrot, courgette, bell pepper, radish, spaghetti squash, onion.

carrot - not green courgette - green bell pepper - may be green radish - not green spaghetti squash - not green onion - may be green

Was ist ein Peloton bei einem Radrennen?

Das Peloton bei einem Radrennen ist die Gruppe von Fahrern, die in einer engen Formation fahren. Das Fahren in einer Gruppe ermöglicht es den Fahrern, Energie zu sparen, indem sie hinter den Fahrern an der Spitze fahren. Wenn eine Einzelperson oder eine kleine Gruppe versucht, sich vom Peloton abzusetzen, spricht man von einem Ausreißversuch.

general_qa

What is a Peloton in a bicycle race?

The peloton in a bicycle race is the group of riders all riding in a tightly grouped formation. Riding in a group allows riders to save energy by drafting behind riders who are in the front. When an individual or small group attempts to ride away in front of the peloton it is referred to as a break away.

Kann ich als Präsident kandidieren?

Laut der US-Verfassung musst du die folgenden Voraussetzungen erfüllen: - Du musst ein geborener Staatsbürger der Vereinigten Staaten sein. - Du musst mindestens 35 Jahre alt sein. - Du musst seit 14 Jahren in den Vereinigten Staaten ansässig sein.

general_qa

can i run for president?

According to the U.S. constitution you must meet the following requirements: - Be a natural-born citizen of the United States. - Be at least 35 years old. - Have been a resident of the United States for 14 years.

Ordne diese Farben nach dem Quiller-Farbkreis in "primär", "sekundär" und "tertiär" ein. Kadmiumgelb hell, Permanentgrün hell, Viridiangrün, Grünblau, Phthalocyaninblau, Ultramarinblau, Ultramarinviolett, Magenta, Permanentrosa, Kadmiumrot, Kadmiumscharlachrot, Kadmiumorange

Primär: Kadmiumgelb hell, Phthalocyaninblau, Dauerrosa Sekundär: Viridiangrün, Ultramarinviolett, Kadmiumscharlach Tertiär: Permanentes Grün Hell, Grünblau, Ultramarinblau, Magenta, Kadmiumrot, Kadmiumorange

classification

Categorize these paint colours as “primary”, “secondary”, and “tertiary” according to the Quiller color wheel. Cadmium Yellow Light, Permanent Green Light, Viridian Green, Green Blue, Phthalocyanine Blue, Ultramarine Blue, Ultramarine Violet, Magenta, Permanent Rose, Cadmium Red, Cadmium Scarlet, Cadmium Orange

Primary: Cadmium Yellow Light, Phthalocyanine Blue, Permanent Rose Secondary: Viridian Green, Ultramarine Violet, Cadmium Scarlet Tertiary: Permanent Green Light, Green Blue, Ultramarine Blue, Magenta, Cadmium Red, Cadmium Orange

Sag mir, ob jedes Lebensmittel aus einem Getreide oder einem Tier stammt: Quinoa, Hirse, Couscous, Ribeye-Steak, Schweinebauch, Hühnerflügel

Quinoa: Körner Hirse: Körner Couscous: Getreide Ribeye Steak: Tier Schweinebauch: Tier Hähnchenflügel: Tier

classification

Tell me whether each food is from a grain or animal: quinoa, millet, couscous, ribeye steak, pork belly, chicken wing

Quinoa: Grain Millet: Grain Couscous: Grain Ribeye Steak: Animal Pork Belly: Animal Chicken Wing: Animal

Kannst du eine Schilddrüsenunterfunktion erkennen, indem du dir das Gesicht eines Menschen ansiehst?

Die Symptome einer Schilddrüsenunterfunktion lassen sich oft am Gesicht oder am Hals erkennen. Das erste und häufigste Symptom ist ein ungewöhnlich geschwollenes Gesicht oder ein geschwollener Hals. Menschen mit einer Schilddrüsenunterfunktion können auch dünne Augenbrauen haben, wobei der äußere Teil der Braue entweder extrem spärlich ist oder fehlt. Trockene Haut im Gesicht und am Hals, hartnäckige Akne um den Mund oder das Kinn, müde, geschwollene Augen und dünner werdendes Haar sind ebenfalls häufige Symptome einer Hypothyreose. Wenn du oder jemand, den du kennst, eines dieser Symptome aufweist, solltest du unbedingt einen Arzt aufsuchen.

general_qa

Can you tell if someone has hypothyroidism by looking at their face?

Quite often, symptoms of hypothyroidism can be seen by the appearance of an individual's face or neck. The first and most common symptom is an unusually puffy or swollen face or neck. Individuals with hypothyroidism may also have thin eyebrows, with the outer portion of the brow either extremely sparse or missing. Dry skin on the face and neck, persistent acne around the mouth or chin, tired, swollen looking eyes and thinning hair are also common symptoms of hypothyroidism. If you or someone you know are experiencing any of these symptoms, it's important to be seen by a doctor.

Wird KI alle Menschen ersetzen?

Als ich die Wörter aufschrieb, mit denen ein KI-Modell trainiert wird, hatte ich ein komisches Gefühl. Einige meiner Freunde sind besorgt, dass KI bald Menschen ersetzen und uns alle unsere Jobs wegnehmen könnte. Ich sehe die Dinge jedoch anders. Ich glaube, dass KI das Potenzial hat, sich schnell weiterzuentwickeln, und ich bin gespannt, wie sie die Welt zu meinen Lebzeiten verändern wird. Wenn die KI mehr Ressourcen schafft, können wir vielleicht bequemer leben und weniger arbeiten. Das könnte es uns ermöglichen, unseren Leidenschaften und Interessen nachzugehen, ohne uns so sehr um unser Überleben sorgen zu müssen. Außerdem könnten die Menschen in Zukunft mit der KI zusammenleben, was bedeutet, dass sie länger und stärker leben.

brainstorming

Will AI replace all human beings?

When I was writing down those words used to train an AI model, I feel funny. Some of my friends expressed concern that AI could soon replace humans and take away all of our jobs. However, I see things differently. I believe that AI has the potential to develop rapidly, and I'm excited to see how it will transform the world in my lifetime. If AI can create more resources, we may be able to live more comfortably and work fewer hours. This could allow us to pursue our passions and interests without worrying so much about survival. Additionally, in the future, humans may be able to live alongside AI, which mean live more longer and stronger.

Gib mir eine chronologische Aufzählung, die auf einem Zeitstrahl von Ereignissen basiert

Unmittelbar nach Abschluss ihres Studiums war Olson zwei Jahre lang Rechtsreferendarin bei Richterin Barbara Jacobs Rothstein am United States District Court for the Western District of Washington. Von 1992 bis 1997 arbeitete sie als Prozessanwältin und später als stellvertretende Direktorin der National Church Arson Task Force in der Abteilung für Bürgerrechte des Justizministeriums der Vereinigten Staaten. Von 1994 bis 1997 arbeitete sie außerdem in Teilzeit als Lehrbeauftragte an der George Washington University Law School. 1997 trat Olson in das Büro des US-Staatsanwalts für den Bezirk Idaho ein und stieg bis zu ihrer Ernennung im Jahr 2010 in den Rang eines Senior Litigation Counsel auf. Nachdem Olson 2017 ihr Amt niedergelegt hatte, wechselte sie in das Büro von Stoel Rives in Boise, einer Anwaltskanzlei, die im pazifischen Nordwesten tätig ist. Im Jahr 2021 wurde Olson in die engere Auswahl für die Nachfolge von Richter B. Lynn Winmill aufgenommen.

* 1992 bis 1997: Olson arbeitete als Prozessanwalt und später als stellvertretender Direktor der National Church Arson Task Force in der Abteilung für Bürgerrechte des Justizministeriums der Vereinigten Staaten. * 1994 bis 1997: Olson arbeitete in Teilzeit als außerordentlicher Professor an der George Washington University Law School. * 1997: Olson trat in das Büro des Staatsanwalts der Vereinigten Staaten für den Bezirk Idaho ein. * 2010: Olson stieg in den Rang eines Senior Litigation Counsel auf. * 2017: Olson trat zurück * 2017: Olson trat in das Büro von Stoel Rives in Boise ein, einer Anwaltskanzlei, die im pazifischen Nordwesten tätig ist. * 2021: Olson wurde in die engere Auswahl für die Nachfolge des Richters B. Lynn Winmill aufgenommen.

summarization

Give me a chronological bulleted list based on a timeline of events

Olson served as a law clerk for Judge Barbara Jacobs Rothstein on the United States District Court for the Western District of Washington for two years immediately after finishing law school. She served as a trial attorney and later Deputy Director of the National Church Arson Task Force in the United States Department of Justice Civil Rights Division from 1992 to 1997. From 1994 to 1997, she also worked part-time as an adjunct professor at George Washington University Law School. In 1997, Olson joined the Office of the United States Attorney for the District of Idaho, rising to the rank of Senior Litigation Counsel at the time of her appointment in 2010.[4] After Olson resigned in 2017, she joined the Boise office of Stoel Rives, a law firm that operates in the Pacific Northwest.[5][6] In 2021, Olson was included on a shortlist of possible nominees to succeed Judge B. Lynn Winmill.[7][8]

* 1992 to 1997: Olson served as a trial attorney and later Deputy Director of the National Church Arson Task Force in the United States Department of Justice Civil Rights Division * 1994 to 1997: Olson worked part-time as an adjunct professor at George Washington University Law School * 1997: Olson joined the Office of the United States Attorney for the District of Idaho * 2010: Olson rose to the rank of Senior Litigation Counsel * 2017: Olson resigned * 2017: Olson joined the Boise office of Stoel Rives, a law firm that operates in the Pacific Northwest * 2021: Olson was included on a shortlist of possible nominees to succeed Judge B. Lynn Winmill

Hat Sir Winston Churchill den Friedensnobelpreis gewonnen?

Nein, Sir Winston Churchill hat den Friedensnobelpreis nicht gewonnen. Er wurde zweimal für den Friedensnobelpreis nominiert, 1945 und 1950, und hat ihn nicht gewonnen. Allerdings erhielt er 1953 den Nobelpreis für Literatur.

open_qa

Did Sir Winston Churchill win the Nobel Peace Prize?

No, Sir Winston Churchill did not win the Nobel Peace Prize. He was nominated for the Nobel Peace Prize twice, in 1945 and in 1950, and did not win it. However, he did win the Nobel Prize in Literature in 1953.

Sind die Golden State Warriors ein gutes Basketballteam?

Die Golden State Warriors haben die letzte NBA-Meisterschaft im Jahr 2022 gewonnen. In den letzten 8 Jahren erreichten sie 6 Mal die NBA-Finals, gewannen 4 Meisterschaften und stellten mit 73 Siegen in der regulären Saison den Rekord auf. Stephen Curry, der beste Spieler der Warriors, wurde in dieser Zeit auch zweimal zum wertvollsten Spieler der NBA gekürt. Dieser Erfolg wird allgemein als Dynastie bezeichnet, ein Begriff, der ein über einen langen Zeitraum dominierendes Team beschreibt. In dieser Saison haben sich die Warriors jedoch schwer getan. Obwohl sie die letzte NBA-Meisterschaft erst vor 9 Monaten gewonnen haben, liegen sie am Ende der regulären Saison nur wenige Spiele über .500. Ihre aktuelle Bilanz liegt bei 42-38 und ist damit nur die 13. beste Bilanz in der NBA von 30 Teams. Der Grund für diesen Rückgang ist nicht klar. Die Warriors haben die gleiche Startaufstellung wie im letzten Jahr mit 4 All-Stars und wenn sie zu Hause spielen, ist ihre Bilanz eine der besten der Liga. Bei den Auswärtsspielen haben die Warriors jedoch mit 9-30 eine der schlechtesten Bilanzen. Ein großer Faktor bei den Auswärtsniederlagen ist das Fehlen einer guten Verteidigung, da die gegnerischen Teams deutlich mehr Punkte gegen die Warriors erzielen als wenn die Warriors zu Hause spielen. Den Warriors scheint es in diesen Auswärtsspielen an Konzentration und Intensität in der Defensive zu mangeln, und in der NBA, wo die Spanne zwischen Sieg und Niederlage sehr gering ist, scheint das den Unterschied ausgemacht zu haben.

open_qa

Are the Golden State Warriors a good basketball team?

The Golden State Warriors won the most recent NBA championship in 2022. In the last 8 years they reached the NBA finals 6 times, won 4 championships, and set the record for regular seasons wins with 73. Stephen Curry, the Warriors best player, also won the NBA Most Valuable Player award twice during that same span. This success is generally regarded as a dynasty, a term used to describe a dominating team over a long period. However, this season the Warriors have struggled. Despite winning the most recent NBA championship only 9 months ago, near the end of this regular season they are only a few games above .500. Their current record is 42-38 as of today, which is only the 13th best record in the NBA out of 30 teams. The reason for the drop is not clear. The Warriors have the same starting lineup as last year with 4 All-Stars and when playing at Home their record is among the best in the league. However, when playing on the road the Warriors have one of the worst records at 9-30. A big factor in their road losses is lack of good defense, as opposing teams score considerably more points against the Warriors than when the Warriors play at home. There seems to be a lack of focus and intensity from the Warriors players on defense in these away games and in the NBA, where the margin between winning and losing is very thin, that has seemed to make the difference.

Wie kannst du mit deiner Familie Zeit verbringen?

Es gibt viele verschiedene lustige Aktivitäten, die du mit deiner Familie unternehmen kannst. Du kannst zum Beispiel spazieren gehen, ein Museum besuchen, einen Film ansehen, basteln, ein Brettspiel spielen oder ein neues Restaurant ausprobieren. Bitte beachte, dass du bei deiner Entscheidung Faktoren wie das Alter, die Gesundheit, die Interessen und die verfügbare Zeit der Familienmitglieder berücksichtigen solltest.

brainstorming

What are some fun ways that you could spend time with your family?

There are many different fun activities that you could do with your family. Some examples include going for a walk, visiting a museum, watching a movie, doing an arts and crafts project, playing a board game, or trying a new restaurant. Please note that your decision ought to consider factors such as the ages, health, interests, and available time of the family members.

Was ist der Pulitzer-Preis für Belletristik?

Der Pulitzer für Belletristik wird jedes Jahr an den amerikanischen Autor verliehen, der den besten Roman des Vorjahres veröffentlicht hat.

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What is the Pulitzer Prize for Fiction?

The Pulitzer in Fiction is awarded each year to the American author who published the best novel written in the prior year.

Wie vermeiden Faltungsneuronale Netze beim maschinellen Lernen ein Overfitting?

Im Bereich des Deep Learning ist ein Convolutional Neural Network (CNN) eine Klasse von künstlichen neuronalen Netzen, die am häufigsten zur Analyse von visuellen Bildern eingesetzt werden. CNNs verwenden eine mathematische Operation namens Faltung anstelle der allgemeinen Matrixmultiplikation in mindestens einer ihrer Schichten. Sie sind speziell für die Verarbeitung von Pixeldaten konzipiert und werden in der Bilderkennung und -verarbeitung eingesetzt. Sie finden Anwendung in der Bild- und Videoerkennung, in Empfehlungssystemen, der Bildklassifizierung, der Bildsegmentierung, der medizinischen Bildanalyse, der Verarbeitung natürlicher Sprache, in Gehirn-Computer-Schnittstellen und in finanziellen Zeitreihen. CNNs sind auch als Shift Invariant oder Space Invariant Artificial Neural Networks (SIANN) bekannt. Sie basieren auf der Shared-Weight-Architektur der Faltungskerne oder Filter, die entlang der Eingangsmerkmale gleiten und translationsäquivariante Antworten liefern, die als Feature Maps bekannt sind. Die meisten neuronalen Faltungsnetze sind aufgrund der Downsampling-Operation, die sie auf den Input anwenden, nicht übersetzungsinvariant, was nicht intuitiv ist. CNNs sind regulierte Versionen von mehrschichtigen Perceptrons. Mehrschichtige Perceptrons sind in der Regel vollständig verbundene Netzwerke, d. h. jedes Neuron in einer Schicht ist mit allen Neuronen in der nächsten Schicht verbunden. Die "volle Konnektivität" dieser Netze macht sie anfällig für eine Überanpassung der Daten. Typische Methoden zur Regularisierung oder zur Verhinderung von Überanpassung sind: Bestrafung von Parametern während des Trainings (z. B. Gewichtsabnahme) oder Beschneidung der Konnektivität (übersprungene Verbindungen, Dropout usw.). Die Entwicklung robuster Datensätze erhöht auch die Wahrscheinlichkeit, dass CNNs die allgemeinen Prinzipien lernen, die einen bestimmten Datensatz charakterisieren, und nicht die Verzerrungen eines schlecht bevölkerten Satzes.

Ein Convolutional Neural Network (CNN) hat eine vollständig verbundene Schicht, in der jedes Neuron mit jedem Neuron der nächsten Schicht verbunden ist.

summarization

According to the given paragraph, how do convolutional neural networks avoid overfitting in machine learning?

In deep learning, a convolutional neural network (CNN) is a class of artificial neural network most commonly applied to analyze visual imagery. CNNs use a mathematical operation called convolution in place of general matrix multiplication in at least one of their layers. They are specifically designed to process pixel data and are used in image recognition and processing. They have applications in image and video recognition, recommender systems, image classification, image segmentation, medical image analysis, natural language processing, brain–computer interfaces, and financial time series. CNNs are also known as Shift Invariant or Space Invariant Artificial Neural Networks (SIANN), based on the shared-weight architecture of the convolution kernels or filters that slide along input features and provide translation-equivariant responses known as feature maps. Counter-intuitively, most convolutional neural networks are not invariant to translation, due to the downsampling operation they apply to the input. CNNs are regularized versions of multilayer perceptrons. Multilayer perceptrons are usually fully connected networks, that is, each neuron in one layer is connected to all neurons in the next layer. The "full connectivity" of these networks make them prone to overfitting data. Typical ways of regularization, or preventing overfitting, include: penalizing parameters during training (such as weight decay) or trimming connectivity (skipped connections, dropout, etc.) Developing robust datasets also increases the probability that CNNs will learn the generalized principles that characterize a given dataset rather than the biases of a poorly-populated set.

A Convolutional Neural Network (CNN) has a fully connected layer in which each neuron is connected to every neuron in the next layer, this structure helps to avoid overfitting

Gib mir einen Überblick über die verschiedenen Arten von SOC-Berichten und wofür sie verwendet werden

System- und Organisationskontrollen (SOC), (manchmal auch als Kontrollen von Dienstleistungsorganisationen bezeichnet), wie vom American Institute of Certified Public Accountants (AICPA) definiert, ist der Name einer Reihe von Berichten, die während einer Prüfung erstellt werden. Er ist für Dienstleistungsunternehmen (Organisationen, die Informationssysteme als Dienstleistung für andere Organisationen bereitstellen) gedacht, um den Nutzern dieser Dienstleistungen validierte Berichte über die internen Kontrollen dieser Informationssysteme zu geben. Die Berichte konzentrieren sich auf Kontrollen, die in fünf Kategorien, den sogenannten Trust Service Principles, zusammengefasst sind. Der AICPA-Prüfungsstandard Statement on Standards for Attestation Engagements no. 18 (SSAE 18), Abschnitt 320, "Reporting on an Examination of Controls at a Service Organization Relevant to User Entities' Internal Control Over Financial Reporting" (Berichterstattung über eine Prüfung von Kontrollen bei einer Dienstleistungsorganisation, die für die interne Kontrolle über die Finanzberichterstattung der Nutzer relevant sind), definiert zwei Ebenen der Berichterstattung, Typ 1 und Typ 2. Weitere AICPA-Leitfäden beschreiben drei Arten der Berichterstattung: SOC 1, SOC 2 und SOC 3. Grundsätze des Treuhanddienstes SOC 2-Berichte konzentrieren sich auf Kontrollen, die in fünf sich halb überschneidenden Kategorien, den so genannten Trust Service Principles, behandelt werden, die auch den CIA-Dreiklang der Informationssicherheit unterstützen: Sicherheit Firewalls Intrusion Detection Multi-Faktor-Authentifizierung Verfügbarkeit Leistungsüberwachung Disaster Recovery Behandlung von Vorfällen Vertraulichkeit Verschlüsselung Zugangskontrollen Firewalls Verarbeitung Integrität Qualitätskontrolle Prozessüberwachung Einhaltung von Grundsätzen Datenschutz Zugangskontrolle Multi-Faktor-Authentifizierung Verschlüsselung Berichterstattung Levels Es gibt zwei Stufen von SOC-Berichten, die auch in SSAE 18 festgelegt sind: Typ I, der die Systeme einer Dienstleistungsorganisation beschreibt und feststellt, ob die Gestaltung der festgelegten Kontrollen den relevanten Vertrauensgrundsätzen entspricht. (Sind Design und Dokumentation geeignet, die im Bericht definierten Ziele zu erreichen?) Typ II, der sich auch mit der operativen Wirksamkeit der festgelegten Kontrollen über einen bestimmten Zeitraum (normalerweise 9 bis 12 Monate) befasst. (Ist die Umsetzung angemessen?) Arten Es gibt drei Arten von SOC-Berichten. SOC 1 - Internal Control over Financial Reporting (ICFR) SOC 2 - Trust Services Criteria SOC 3 - Trust Services Criteria for General Use Report Darüber hinaus gibt es spezielle SOC-Berichte für Cybersicherheit und Lieferkette. SOC 1- und SOC 2-Berichte richten sich an einen begrenzten Adressatenkreis - nämlich an Benutzer, die das betreffende System ausreichend verstehen. SOC 3-Berichte enthalten weniger spezifische Informationen und können an die breite Öffentlichkeit verteilt werden.

Die verschiedenen Arten von SOC-Berichten sind SOC 1, SOC 2 und SOC 3. Jeder Bericht dient dazu, dass eine dritte Organisation die Kontrollen einer anderen Organisation nachvollziehen kann. SOC 1-Berichte decken die Kontrollen der Finanzberichterstattung ab, SOC 2-Berichte decken die Kriterien für Vertrauensdienste ab (Sicherheit, Verfügbarkeit, Vertraulichkeit, Integrität der Verarbeitung und Datenschutz) und SOC 3-Berichte sind allgemein anwendbare SOC 2-Berichte.

summarization

Give me an overview of the different types of SOC reports and what they are used for

System and Organization Controls (SOC), (also sometimes referred to as service organizations controls) as defined by the American Institute of Certified Public Accountants (AICPA), is the name of a suite of reports produced during an audit. It is intended for use by service organizations (organizations that provide information systems as a service to other organizations) to issue validated reports of internal controls over those information systems to the users of those services. The reports focus on controls grouped into five categories called Trust Service Principles.[1] The AICPA auditing standard Statement on Standards for Attestation Engagements no. 18 (SSAE 18), section 320, "Reporting on an Examination of Controls at a Service Organization Relevant to User Entities' Internal Control Over Financial Reporting", defines two levels of reporting, type 1 and type 2. Additional AICPA guidance materials specify three types of reporting: SOC 1, SOC 2, and SOC 3. Trust Service Principles SOC 2 reports focus on controls addressed by five semi-overlapping categories called Trust Service Principles which also support the CIA triad of information security:[1] Security Firewalls Intrusion detection Multi-factor authentication Availability Performance monitoring Disaster recovery Incident handling Confidentiality Encryption Access controls Firewalls Processing Integrity Quality assurance Process monitoring Adherence to principle Privacy Access control Multi-factor authentication Encryption Reporting Levels There are two levels of SOC reports which are also specified by SSAE 18:[1] Type I, which describes a service organization's systems and whether the design of specified controls meet the relevant trust principles. (Are the design and documentation likely to accomplish the goals defined in the report?) Type II, which also addresses the operational effectiveness of the specified controls over a period of time (usually 9 to 12 months). (Is the implementation appropriate?) Types There are three types of SOC reports.[2] SOC 1 – Internal Control over Financial Reporting (ICFR)[3] SOC 2 – Trust Services Criteria[4][5] SOC 3 – Trust Services Criteria for General Use Report[6] Additionally, there are specialized SOC reports for Cybersecurity and Supply Chain.[7] SOC 1 and SOC 2 reports are intended for a limited audience – specifically, users with an adequate understanding of the system in question. SOC 3 reports contain less specific information and can be distributed to the general public.

The different types of SOC reports are SOC 1, SOC 2, and SOC 3. Each report is used for a third party organization to understand the controls of another organization. SOC 1 reports cover controls over financial reporting, SOC 2 reports cover the trust services criteria (security, availability, confidentiality, processing integrity, and privacy), and SOC 3 reports are general use SOC 2 reports.

Wer spielte Harry Bosch in der gleichnamigen Fernsehserie?

Detective Hieronymus "Harry" Bosch ist eine fiktive Figur, die vom amerikanischen Autor Michael Connelly geschaffen wurde. Bosch debütierte 1992 als Hauptfigur in dem Roman "Das schwarze Echo", dem ersten Teil einer Bestseller-Serie, die inzwischen 24 Romane umfasst. Die Romane sind zeitlich mehr oder weniger deckungsgleich mit dem Jahr, in dem sie veröffentlicht wurden. Harry, wie er von seinen Kollegen genannt wird, ist ein altgedienter Detective der Mordkommission des Los Angeles Police Department. Er wurde nach dem niederländischen Künstler Hieronymus Bosch aus dem 15. Jahrhundert benannt. Titus Welliver verkörperte die Titelfigur von 2015 bis 2021 in der Fernsehserie Bosch, die auf den Romanen basiert, und ab 2022 in der Spin-off-Serie Bosch: Legacy.

Titus Welliver spielte Detective Harry Bosch in "Bosch" und in "Bosch:Legacy".

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Who played Harry Bosch in the eponymous TV series?

Detective Hieronymus "Harry" Bosch is a fictional character created by American author Michael Connelly. Bosch debuted as the lead character in the 1992 novel The Black Echo, the first in a best-selling police procedural series now numbering 24 novels. The novels are more or less coincident in timeframe with the year in which they were published. Harry, as he is commonly known by his associates, is a veteran police homicide detective with the Los Angeles Police Department. He was named after the 15th-century Dutch artist Hieronymus Bosch. Titus Welliver portrayed the title character from 2015 to 2021 in Bosch, a television series adapted from the novels, and from 2022 in its spin-off series Bosch: Legacy.

Titus Welliver played Detective Harry Bosch in "Bosch" and in "Bosch:Legacy".

Würdest du jeden der folgenden Gegenstände typischerweise in einem Badezimmer, Schlafzimmer, einer Küche oder einem Wohnzimmer finden? Couch, Kissen, Spülmittel, Nachttisch, Ofen, Dusche, Toilette, Kaffeetisch, Kaffeemaschine

Couch: Wohnzimmer, Kissen: Schlafzimmer, Spülmittel: Küche, Nachttisch: Schlafzimmer, Ofen: Küche, Dusche: Badezimmer, Toilette: Badezimmer, Couchtisch: Wohnzimmer, Kaffeemaschine: Küche

classification

Would you typically find each of the following items in a bathroom, bedroom, kitchen or living room? Couch, pillow, dish soap, bedside table, oven, shower, toilet, coffee table, coffee machine

Couch: living room, pillow: bedroom, dish soap: kitchen, bedside table: bedroom, oven: kitchen, shower: bathroom, toilet: bathroom, coffee table: living room, coffee machine: kitchen

Welches ist das berühmteste Buch von Mario Puzo?

Der Pate. Der 1969 erschienene Roman handelt von einer fiktiven Verbrecherfamilie in New York.

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What is Mario Puzo's most famous book?

The Godfather. Originally published in 1969, is a novel about a fictional crime family in New York.

Was ist die Hauptstadt von Malaysia?

Die Hauptstadt von Malaysia ist Kuala Lumpur.

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What is the capital city of Malaysia?

The capital city of Malaysia is Kuala Lumpur.

Was ist ein Computer?

Ein Computer ist eine Maschine, die so programmiert werden kann, dass sie automatisch eine Reihe von arithmetischen oder logischen Operationen (Berechnungen) ausführt.

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what is a computer?

A computer is a machine that can be programmed to carry out sequences of arithmetic or logical operations (computation) automatically.

Macht es Spaß, Gitarre zu spielen? Wie fängt man an, Gitarre zu spielen?

Gitarre spielen ist eine lohnende Übung, die jedem Spaß macht, vor allem aber denjenigen, die musikalisch veranlagt sind. Selbst für Anfänger/innen ist es nicht schwer, einfache Lieder von großen Künstlern wie den Rolling Stones, den Beatles, Jimi Hendrix oder sogar Led Zeppelin zu spielen. Am besten fängst du an, indem du die offenen Akkorde in Dur und Moll und einfache Saitenanschlagmuster lernst.

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Is it fun to play guitar? How do you start playing guitar?

Playing guitar is a worthwhile and super fun exercise for anyone, but especially those that are musically inclined. Even for a beginner, its not difficult to be able to start playing simple songs from great artists like the Rolling Stones, The Beatles, Jimi Hendrix, or even Led Zeppelin. The best way to get started is by understanding open chords, both major and minor, and simple string picking patterns.

Wirf mir ein paar schlechte Ideen für Parfümdüfte vor.

- Ziegenkäse - Toter Vogel - Pflegeheim - Benzin - Tierkörper - Schweiß - Kellermost - Schimmel

brainstorming

Pitch me some bad ideas for cologne scents.

- Goat cheese - Dead bird - Nursing home - Gasoline - Carcase - Sweat - Basement must - Mold

Wie heißen einige der Städte in der Region Boston Metro West?

Zu den Städten der Boston Metro West gehören u.a. Newton, Natick, Framingham, Wellesley, Dedham und Needham.

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What are the names of some of the cities in the Boston Metro West area?

Boston Metro West cities include Newton, Natick, Framingham, Wellesley, Dedham, and Needham, among others.

Ziehe alle Wörter aus der Suaheli-Sprache aus dem folgenden Absatz heraus:

Von Shingopana ist ein Teil des Kiefers bekannt, der durch das Winkelbein repräsentiert wird. Von Shingopana sind außerdem vier Halswirbel bekannt, von denen zwei mit erhaltenen Halsrippen und eine weitere mit isolierten Halsrippen versehen sind. Shingopana hatte stattdessen Reste einer knolligen Erweiterung an den unvollständig erhaltenen Halswirbeln, die wahrscheinlich dazu beitrug, seinen Hals zu stärken.

Die folgenden Wörter sind der Swahili-Sprache im obigen Absatz entnommen: Shingopana (was "breiter Hals" bedeutet).

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Extract all words derived from Swahili language in the following paragraph:

Shingopana is known from a partial jaw, represented by the angular bone. Shingopana is also known from four cervical vertebrae; with two of these vertebrae having preserved cervical ribs and another isolated cervical rib. Shingopana instead had remnants of a bulbous expansion on the incompletely preserved cervical vertebrae, which probably helped to strengthen its neck.

The following are words extracted from Swahili language in the above paragraph: Shingopana (which means wide neck).

Wie viele Cents habe ich, wenn ich 3 Vierteldollar habe?

Wenn du 3 Vierteldollar hast, hast du 75 Cents.

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How many cents do I have if I have 3 quarters?

If you have 3 quarters, you have 75 cents.

Gib mir eine Liste mit griechischen Lebensmitteln, die absolut fantastisch sind

1. spanakopita 2. tyropita 3. Gemista 4. Lamm-Souvlaki 5. Hähnchen-Souvlaki 6. Tzatziki 7. Taramasalata 8. Dolmathes 9. Calamari 10. Griechischer Salat

brainstorming

Give me a list of Greek foods that are absolutely amazing

1. spanakopita 2. tyropita 3. gemista 4. lamb souvlaki 5. chicken souvlaki 6. tzatziki 7. taramasalata 8. dolmathes 9. calamari 10. greek salad

In welcher Game of Thrones-Folge wird Arya blind?

Arya erblindet vorübergehend in der letzten Folge von Staffel 5, die den Titel "Mother's Mercy" trägt.

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Which Game of Thrones episode does Arya go blind?

Arya goes temporarily blind in the last episode of season 5, entitled "Mother's Mercy"

Welche Farbe hat der Regenbogen?

Der Regenbogen ist das VIBGYOR, das für Violett, Indigo, Blau, Grün, Gelb, Orange und Rot steht.

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What color is the Rainbow?

The rainbow is the VIBGYOR that stands for Violet, Indigo, Blue, green, yellow, Orange and Red.

Wie heißt der Hindi-Roman, der als erster Roman mit dem Internationalen Booker-Preis ausgezeichnet wurde?

Grabmal aus Sand

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Name the Hindi novel that has become the 1st novel to win the International Booker Prize

Tomb of Sand

Wenn der Tank meines Autos 18 Gallonen fasst, wie oft muss ich dann auf einer 10-stündigen Fahrt tanken, wenn die Durchschnittsgeschwindigkeit bei 60 Meilen pro Stunde liegt und die Kraftstoffeffizienz des Autos 30 Meilen pro Stunde beträgt?

Angenommen, der Tank ist voll, wenn du startest, müsstest du einmal auftanken. 10 Stunden bei 60 km/h bedeuten, dass die Gesamtstrecke 600 Meilen beträgt. Um 600 Meilen mit einer Kraftstoffeffizienz von 30 mpg zu fahren, würdest du 20 Gallonen Kraftstoff benötigen. Das ist mehr als das Fassungsvermögen des Tanks von 18 Gallonen, aber weniger als das Doppelte, also müsstest du einmal tanken.

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If my car's fuel tank fits 18 gallon, how many times do I need to refuel on a 10-hour trip if the average speed is 60mph and the car's fuel efficiency is 30mpg?

Assuming the tank is full when you start, you would have to refuel once. 10 hours at 60mph means the total distance is 600 miles. To drive 600 miles at a fuel efficiency of 30 mpg you would need 20 gallons of fuel. That's more than the 18 gallon capacity of the tank, but less than twice the capacity, so you would need to refuel once.

Welche der folgenden Länder liegen auf dem afrikanischen Kontinent? Nigeria, Äthiopien, Ägypten, Tansania, Kenia, Vereinigtes Königreich, Belgien, Frankreich, Deutschland, Russland, Afghanistan, Irak, Brasilien, Kolumbien.

Von den Ländern, die du aufgelistet hast, liegen Nigeria, Äthiopien, Ägypten, Tansania und Kenia auf dem afrikanischen Kontinent. Zum Vergleich: Das Vereinigte Königreich, Belgien, Frankreich, Deutschland und Russland liegen auf dem europäischen Kontinent. Afghanistan und Irak liegen auf dem asiatischen Kontinent Brasilien und Kolumbien befinden sich auf dem südamerikanischen Kontinent

classification

Which of the following Countries are on the African Continent: Nigeria, Ethiopia, Egypt, Tanzania, Kenya, United Kingdom, Belgium, France, Germany, Russia, Afghanistan, Iraq, Brazil, Columbia.

Of the Countries you listed, Nigeria, Ethiopia, Egypt, Tanzania, and Kenya are on the African continent. For reference: United Kingdom, Belgium, France, Germany, Russia are on the European continent Afghanistan and Iraq are on the Asian continent Brazil and Columbia are on the South American continent

Was wären die Vor- und Nachteile, wenn alle zivilen Flugzeuge durch Luftschiffe ersetzt würden?

Wenn alle zivilen Flugzeuge durch Luftkissenboote ersetzt würden, hätte das positive und negative Auswirkungen. Der wichtigste positive Effekt wäre eine geringere Umweltbelastung: Obwohl Luftschiffe wie Flugzeuge Triebwerke brauchen, sind sie mit Gas gefüllt, das leichter als Luft ist, und brauchen daher keine Kraft, um der Schwerkraft entgegenzuwirken, sodass sie weniger Treibstoff verbrauchen. Allerdings hätte dies erhebliche negative wirtschaftliche Auswirkungen, denn Luftschiffe fliegen viel langsamer als Flugzeuge, so dass die Gegenstände, die Flugzeuge transportieren (z.B. Menschen und Fracht), viel länger brauchen würden, um an ihr Ziel zu gelangen. Ein weiteres Problem von Luftschiffen ist, dass sie im Vergleich zu Flugzeugen weniger gut mit starkem Wind umgehen können. Deshalb könnte es notwendig sein, dass das Luftschiff einen größeren Umweg fliegt als ein Flugzeug oder den Flug einfach verschiebt, bis das schlechte Wetter vorbei ist.

general_qa

What would be the pros and cons of replacing all civilian airplanes with dirigibles?

Replacing all civilian airplanes with dirigibles would have positive and negative effects. The most notable positive effect would be reduced environmental impact: although dirigibles, like airplanes, need engines, dirigibles are filled with lighter-than-air gas and therefore no power is needed to counteract gravity, so they consume less fuel. However, there would be a significant negative economic impact because dirigibles fly much more slowly than airplanes, thus the items airplanes carry (e.g. people and freight) would take much longer to get to their destination. In addition, another problem with dirigibles is that they are less able to handle strong winds compared to airplanes, so it might be necessary for the dirigible to take a more circuitous route than an airplane, or simply delay the flight until the bad weather passes.

Was ist eine Blasenweste?

Eine Daunenweste ist ein Kleidungsstück, das sowohl von Männern als auch von Frauen getragen wird. Normalerweise ist sie mit Daunen oder einer anderen Art von Isolierung gefüllt, damit sie schön warm ist. Außerdem hat die Weste in der Regel Nähte, damit sie wie eine Blase aussieht. Es gibt viele verschiedene Marken, die Bubble Vests herstellen, aber einige bekannte sind The North Face, L.L. Bean, Patagonia und Lands' End.

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What is a bubble vest?

A bubble vest is an outerwear piece of clothing worn by both men and women. Usually it is stuffed with down or some sort of insulation to make it nice and warm. Also, the vest usually has seams in it to make the bubble like appearance. There are lots of different brands that make bubble vests, but some common ones are The North Face, L.L. Bean, Patagonia, and Lands’ End.

Wo arbeitet Nick in der Serie The New Girl?

in der Bar

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Where does Nick work on the show the New Girl

at the Bar

Wer hat den Großen Gatsby geschrieben?

Der große Gatsby wurde von F. Scott Fitzgerald geschrieben

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Who wrote the Great Gatsby?

The Great Gatsby was written by F. Scott Fitzgerald

Sag mir, was nach diesem Absatz als das aufregendste Sportereignis im College bezeichnet wird.

2019 gewann Virginia Men's Basketball die NCAA-Meisterschaft im "March Madness", dem nationalen College-Basketballturnier mit Einzelausscheidung, das von den von YouGov befragten amerikanischen Zuschauern (im selben Jahr) als das aufregendste College-Sportereignis angesehen wird. 2015, als Virginia zum ersten Mal den Capital One Cup gewann, gewannen seine Teams den College Cup 2014, die College World Series 2015 und die NCAA Tennis Championships 2015. Bei der Wiederholung im Jahr 2019 gewann das Programm sowohl die March Madness als auch die Lacrosse-Meisterschaft der Männer 2019.

Das aufregendste Sportereignis im College ist der Gewinn der NCAA-Meisterschaft 2019 durch das Basketballteam der Männer aus Virginia.

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According to this paragraph, tell me what is referred to as the most exciting collegiate sporting event.

In 2019, Virginia men's basketball won the NCAA Championship in "March Madness", the single-elimination national college basketball tournament considered by YouGov polled American viewers (as of the same year) to be the most exciting collegiate sporting event.[200][201] In 2015, when Virginia first won its first Capital One Cup its teams won the 2014 College Cup, the 2015 College World Series, and the 2015 NCAA Tennis Championships. When it repeated the feat in 2019, the program won both March Madness and the 2019 Men's Lacrosse Championship.

What is referred to as the most exciting collegiate sporting event is when the Virginia men's basketball team won the NCAA Championship in 2019.

Wer waren die Kinder von Bill 101

Die Kinder von Bill 101 (les enfants de la loi 101) ist die Bezeichnung für die Generation von Kindern, deren Eltern nach der Verabschiedung der Charta der französischen Sprache von 1977 (Bill 101) nach Quebec, Kanada, eingewandert sind. Einer der Artikel der Charta besagt, dass alle Kinder unter 16 Jahren ihre Grund- und Sekundarschulbildung in französischen Schulen erhalten müssen, es sei denn, ein Elternteil des Kindes hat den größten Teil seiner Bildung in Kanada auf Englisch erhalten oder das Kind oder seine Geschwister haben bereits einen wesentlichen Teil ihrer Bildung in Kanada auf Englisch erhalten. Wenn ein Kind nach einem dieser Kriterien die Voraussetzungen für eine Bescheinigung über die Berechtigung zum Unterricht in englischer Sprache erfüllt, ist die Bescheinigung dauerhaft und kann an künftige Generationen weitergegeben werden, auch wenn das Kind am Ende eine französische statt einer englischen Schule besucht. Das permanente Zertifikat kann nur erteilt werden, wenn ein Elternteil des Kindes kanadischer Staatsbürger ist. Außerdem können Kinder ausländischer Personen, die mit einer Studien- oder Arbeitserlaubnis in Québec leben, sowie Kinder von Diplomaten ein temporäres Zertifikat erhalten, das nur für die Dauer ihrer Erlaubnis gültig ist.

Die Kinder von Bill 101 (les enfants de la loi 101) ist die Bezeichnung für die Generation der Kinder, deren Eltern nach der Verabschiedung der Charta der französischen Sprache von 1977 (Bill 101) nach Quebec, Kanada, eingewandert sind. Einer der Artikel der Charta besagt, dass alle Kinder unter 16 Jahren ihre Grund- und Sekundarschulbildung in französischen Schulen erhalten müssen, es sei denn, ein Elternteil des Kindes hat den größten Teil seiner Bildung in Kanada auf Englisch erhalten oder das Kind oder seine Geschwister haben bereits einen wesentlichen Teil ihrer Bildung in Kanada auf Englisch erhalten.

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Who were the children of Bill 101

The children of Bill 101 (les enfants de la loi 101) is the name given to the generation of children whose parents immigrated to Quebec, Canada after the adoption of the 1977 Charter of the French Language (Bill 101). One of the Charter's articles stipulates that all children under 16 must receive their primary and secondary education in French schools, unless one of the child's parents has received most of their education in English, in Canada, or the child or the child's sibling has already received a substantial part of their education in English, in Canada. If a child qualifies for a certificate of eligibility for instruction in English under one of those criteria, then the certificate is permanent and can be passed on to future generations even if the child ends up attending French instead of English school. The permanent certificate can only be granted if one of the child's parents is a Canadian citizen. In addition, children of foreign temporary residents living in Quebec on study or work permits, as well as children of diplomats, can also obtain a temporary certificate of eligibility that is only valid for the duration of their permit.[1]

The children of Bill 101 (les enfants de la loi 101) is the name given to the generation of children whose parents immigrated to Quebec, Canada after the adoption of the 1977 Charter of the French Language (Bill 101). One of the Charter's articles stipulates that all children under 16 must receive their primary and secondary education in French schools, unless one of the child's parents has received most of their education in English, in Canada, or the child or the child's sibling has already received a substantial part of their education in English, in Canada.

Kategorisiere jedes der folgenden Dinge als vorteilhaft oder nicht vorteilhaft, um ein Haus vor Einbrechern zu schützen: Alarmanlage, offene Türen, Schlösser, Kameras, offene Fenster

Alarmanlage: Nützlich Offene Türen: Nicht vorteilhaft Schlösser: Günstig Kameras: Vorteilhaft Offene Fenster: Nicht vorteilhaft

classification

Categorize each of the following as being beneficial or not beneficial to making a home protected from burglars: alarm system, open doors, locks, cameras, open windows

Alarm System: Beneficial Open Doors: Not Beneficial Locks: Beneficial Cameras: Beneficial Open Windows: Not Beneficial

Was ist eine Anleihe im Finanzwesen?

In der Finanzwelt ist eine Anleihe eine Art von Wertpapier, bei dem der Emittent (Schuldner) dem Inhaber (Gläubiger) eine Schuld schuldet und - je nach den Bedingungen - verpflichtet ist, dem Gläubiger einen Geldfluss zu gewähren (z. B. die Rückzahlung des Kapitals (d. h. des geliehenen Betrags) der Anleihe am Fälligkeitsdatum sowie Zinsen (genannt Kupon) über einen bestimmten Zeitraum hinweg).Der Zeitpunkt und die Höhe des geleisteten Geldflusses variieren je nach dem wirtschaftlichen Wert, auf den Wert gelegt wird, wodurch verschiedene Arten von Anleihen entstehen. Die Zinsen sind in der Regel in festen Abständen zu zahlen: halbjährlich, jährlich und seltener in anderen Zeiträumen. Eine Anleihe ist also eine Form von Kredit oder Schuldschein. Anleihen verschaffen dem Schuldner Fremdmittel zur Finanzierung langfristiger Investitionen oder, im Falle von Staatsanleihen, zur Finanzierung laufender Ausgaben. Anleihen und Aktien sind beides Wertpapiere, aber der Hauptunterschied zwischen den beiden besteht darin, dass (Kapital-)Aktionäre einen Anteil an einem Unternehmen haben (d.h. sie sind Eigentümer), während Anleihegläubiger einen Gläubigeranteil an einem Unternehmen haben (d.h. sie sind Kreditgeber). Als Gläubiger haben die Anleihegläubiger Vorrang vor den Aktionären. Das bedeutet, dass sie im Falle eines Konkurses vor den Aktionären zurückgezahlt werden, aber hinter den gesicherten Gläubigern rangieren. Ein weiterer Unterschied besteht darin, dass Anleihen in der Regel eine bestimmte Laufzeit oder Fälligkeit haben, nach der die Anleihe zurückgezahlt wird, während Aktien in der Regel auf unbestimmte Zeit ausstehen. Eine Ausnahme ist eine unkündbare Anleihe, d.h. eine Anleihe, die keine Laufzeit hat. Einlagenzertifikate (CDs) oder kurzfristige Handelspapiere werden als Geldmarktinstrumente und nicht als Anleihen eingestuft: Der Hauptunterschied ist die Länge der Laufzeit des Instruments. Zu den gängigsten Formen gehören Kommunal-, Unternehmens- und Staatsanleihen. Sehr oft ist die Anleihe handelbar, das heißt, das Eigentum an dem Instrument kann auf dem Sekundärmarkt übertragen werden. Das bedeutet, dass die Anleihe auf dem Sekundärmarkt sehr liquide ist, sobald die Transferagenten bei der Bank die Anleihe mit einem Stempel versehen haben. Der Preis einer Anleihe auf dem Sekundärmarkt kann aufgrund verschiedener Faktoren bei der Bewertung der Anleihe erheblich von ihrem Nennwert abweichen.

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What is a bond in finance?

In finance, a bond is a type of security under which the issuer (debtor) owes the holder (creditor) a debt, and is obliged – depending on the terms – to provide cash flow to the creditor (e.g. repay the principal (i.e. amount borrowed) of the bond at the maturity date as well as interest (called the coupon) over a specified amount of time).The timing and the amount of cash flow provided varies, depending on the economic value that is emphasized upon, thus giving rise to different types of bonds. The interest is usually payable at fixed intervals: semiannual, annual, and less often at other periods. Thus, a bond is a form of loan or IOU. Bonds provide the borrower with external funds to finance long-term investments or, in the case of government bonds, to finance current expenditure. Bonds and stocks are both securities, but the major difference between the two is that (capital) stockholders have an equity stake in a company (i.e. they are owners), whereas bondholders have a creditor stake in a company (i.e. they are lenders). As creditors, bondholders have priority over stockholders. This means they will be repaid in advance of stockholders, but will rank behind secured creditors, in the event of bankruptcy. Another difference is that bonds usually have a defined term, or maturity, after which the bond is redeemed, whereas stocks typically remain outstanding indefinitely. An exception is an irredeemable bond, which is a perpetuity, that is, a bond with no maturity. Certificates of deposit (CDs) or short-term commercial paper are classified as money market instruments and not bonds: the main difference is the length of the term of the instrument. The most common forms include municipal, corporate, and government bonds. Very often the bond is negotiable, that is, the ownership of the instrument can be transferred in the secondary market. This means that once the transfer agents at the bank medallion-stamp the bond, it is highly liquid on the secondary market. The price of a bond in the secondary market may differ substantially from the principal due to various factors in bond valuation.

Warum haben sich Kim Kardashian und Ye scheiden lassen?

Kim Kardashian und Ye hatten aus vielen Gründen Stress in ihrer Ehe. Als erster Grund für die Trennung und spätere Scheidung wurden in den sozialen Medien häufig die Spannungen genannt, die durch Yes unberechenbares Verhalten in den sozialen Medien und in der Öffentlichkeit entstanden waren.

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Why did Kim Kardashian and Ye divorce?

Kim Kardashian and Ye experienced marital stress from many causes. The initial commonly cited reason by social outlets for their separation and later divorce was tensions that arose from Ye's erratic behavior on social media and in public spheres.

Warum fahren Menschen gerne Fahrrad?

Radfahren macht Menschen aller Altersgruppen Spaß. Viele Menschen genießen das Radfahren, weil es ein gutes Training ist und sie Zeit im Freien verbringen können. Es gibt verschiedene Arten des Radfahrens, z. B. Straßenradfahren, Mountainbiking und Cross Country. E-Bikes sind ein wachsender Trend, der es dem Fahrer ermöglicht, größere Entfernungen zurückzulegen oder mit weniger Anstrengung auf einer bestimmten Strecke zu fahren.

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Why do people like biking?

Biking is fun for people of all ages. Many people enjoying biking because it is good exercise and they are able to spend time outdoors. There are different styles of biking including road biking, mountain biking, and cross country. E-bikes are a growing trend that allow the rider to go farther distances, or bike with less effort per a given distance.

Was sagst du zu jemandem, der selbstmordgefährdet ist?

Erkenne zunächst ihre Gefühle an. Sie mögen zwar irrational sein, aber es sind sehr reale Gefühle. Sag ihnen, dass du dir Sorgen um sie machst und bitte sie, sich Hilfe zu suchen. Wenn sie oder er keine Hilfe sucht, unternimm Schritte, um die zuständigen Personen zu alarmieren. Ignoriere keine verbalen Anzeichen. Halte es nicht geheim. Bitte sie, sofort den Notdienst zu kontaktieren. Die National Suicide Prevention Lifeline ist 1-800-273-TALK

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What do you say to someone that is suicidal?

First, acknowledge their feelings. While they may be irrational, they are very real emotions. Tell them that you are worried about them and ask them to seek help. If they will not seek help, take steps to alert the appropriate people. Do not ignore any verbal signs. Do not keep it a secret. Ask them to contact emergency services immediately. The National Suicide Prevention Lifeline is 1-800-273-TALK

Was ist ein Vogel oder ein Fisch? Schwarzhalstaucher, Schwarzer Salmler

Schwarzer Salmler ist ein Fisch, Schwarzhalstaucher ist ein Vogel

classification

Which is a bird or fish: Black-necked grebe, Black tetra

Black tetra is a fish, Black-necked grebe is a bird

Gab es angesichts dieses Absatzes über den ersten Vertrag, der nach dem Russisch-Japanischen Krieg unterzeichnet wurde, eine geheime Komponente?

Nach dem Russisch-Japanischen Krieg wurde der erste Vertrag am 30. Juli 1907 von Motono Ichirō, dem japanischen Botschafter in Moskau, und Alexander Izvolsky, dem russischen Außenminister, unterzeichnet. Der Vertrag war in zwei Teile gegliedert: ein offenes Abkommen, das die zwischen den beiden Ländern und China geschlossenen Verträge respektierte, die Unabhängigkeit Chinas achtete, offene Türen förderte und Chancengleichheit herstellte, und ein geheimes Abkommen, das den Umfang von Japans Interessen in der Südmandschurei und Russlands Interessen in der Nordmandschurei festlegte und in dem Japan Russlands Interessen in der Äußeren Mongolei und Russland Japans Interessen auf der koreanischen Halbinsel anerkannte.

Ja. Der zweite Teil des ersten Vertrages enthielt eine geheime Vereinbarung, die den politischen Geltungsbereich der Interessen beider Parteien festlegte.

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Given this paragraph about the First Treaty that was signed after the Russo-Japanese War, was there a secret component?

After the Russo-Japanese War, the First Treaty was signed on 30 July 1907 by Motono Ichirō, the Japanese Ambassador in Moscow, and Alexander Izvolsky, the Foreign Minister of Russian. The treaty was divided into two parts: one is open agreement, which respected the treaties concluded between the two countries and China, respected China's independence, promoted open doors, and achieved equal opportunities and another is secret agreement, which defined the scope of Japan's interests in Southern Manchuria and Russia's interests in Northern Manchuria and Japan recognized Russia's interests in Outer Mongolia, and Russia recognized Japan's interests in the Korean Peninsula.

Yes. The second part of the First Treaty contained a secret agreement which defined the political scope of each party's interest.

Warum weint mein Baby gerade jetzt?

Als Erstes solltest du überprüfen, ob dein Baby Hunger hat. Das ist bei weitem der häufigste Grund, warum es weint. Du kannst feststellen, ob dein Baby hungrig ist, indem du seine Wange leicht berührst und siehst, ob es einen "Wühlreflex" zeigt. Das bedeutet, dass es den Mund öffnet und sich deiner Berührung zuwendet, als ob es nach Nahrung suchen würde. Wenn sie nicht hungrig sind, sind sie möglicherweise müde. Babys können übermüdet sein und schreien und toben, auch wenn du nur versuchst, sie zum Schlafen zu bringen. In diesem Fall musst du sie erst beruhigen, damit sie einschlafen können. Manchmal schreien Babys auch einfach ohne Grund. Macht es nicht Spaß, Eltern zu sein?

general_qa

Why is my baby crying right now?

The first thing to check is if your baby is hungry. It’s by far the most common reason they cry. You can tell if they’re hungry by lightly touching their cheek and seeing if they have a “rooting” reflex. This is where they open their mouth and turn towards your touch, as if they were looking for the source of food. If they’re not hungry, they’re possibly tired. Babies can become over tired and cry and fuss, even when you are just trying to get them to sleep. If this is the case you’ll need to calm them down first, and then you can get them to sleep. Finally sometimes babies just cry for no reason. Isn’t parenting fun?

Bestimme, welcher Autohersteller deutsch oder amerikanisch ist: Artega, Brammo, Vaydor

Brammo und Vaydor sind amerikanisch, Artega ist deutsch

classification

Identify which car manufacturer is German or American: Artega, Brammo, Vaydor

Brammo and Vaydor are American, Artega is German

Sag mir, ob das Synonyme oder Antonyme von Liebe sind: Abneigung, Sorge, mögen, hassen, Zuneigung, hart

Synonyme: Sorge, mögen, Zuneigung Antonyme: Abneigung, Hass, Härte

classification

tell me whether these are synonyms or antonyms of love: dislike, care, like, hate, affection, harsh

Synonyms: care, like, affection Antonyms: dislike, hate, harsh

Worauf basiert die amerikanische Serie The Office?

The Office basiert auf der ursprünglichen Version des Office, die in England produziert wurde und als British Office bekannt ist

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What is the American show The Office based on?

The Office is based on the original version of the Office, which was produced in England and is known as the British Office

In welchen Filmen ist Tom Cruise zu sehen und in welchen nicht: "Trading Places", "Riskante Geschäfte", "Jagd auf Roter Oktober", "Top Gun", "The Hangover", "Geboren am 4. Juli", "Der Soldat James Ryan" und "Reds".

Die Filme, in denen Tom Cruise mitspielt, sind: "Risky Business", "Top Gun" und "Geboren am 4. Juli". Die Filme, in denen Tom Cruise nicht mitspielt, sind: "Trading Places", "Jagd auf Roter Oktober", "The Hangover", "Saving Private Ryan" und "Reds".

classification

Which films contain Tom Cruise and which do not contain Tom Cruise: "Trading Places", "Risky Business", "The Hunt for Red October", "Top Gun", "The Hangover", "Born on the 4th of July", "Saving Private Ryan", and "Reds"

The films which contain Tom Cruise are: "Risky Business", "Top Gun", and "Born on the 4th of July." The films which do not contain Tom Cruise are: "Trading Places", "The Hunt for Red October","The Hangover", "Saving Private Ryan", and "Reds."

Wer ist Alexander McGuire?

Alexander McGuire (geboren am 5. Oktober 1932) ist ein neuseeländischer Kricketspieler. Er spielte 1957/58 in vier First-Class-Spielen für Central Districts.

Alexander McGuire (geboren am 5. Oktober 1932) ist ein neuseeländischer Kricketspieler. Er spielte 1957/58 in vier First-Class-Spielen für Central Districts.

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Who is Alexander McGuire?

Alexander McGuire (born 5 October 1932) is a New Zealand cricketer. He played in four first-class matches for Central Districts in 1957/58.

Alexander McGuire (born 5 October 1932) is a New Zealand cricketer. He played in four first-class matches for Central Districts in 1957/58.

Welches Land hat bei den Olympischen Sommerspielen die meisten Medaillen im Schwimmen gewonnen?

Zusammenfassung Spiele Jahr Ereignisse Beste Nation 1 1896 4 Ungarn 2 1900 7 Großbritannien 3 1904 9 Deutschland 4 1908 6 Großbritannien 5 1912 9 Deutschland 6 7 1920 10 Vereinigte Staaten 8 1924 11 Vereinigte Staaten 9 1928 11 Vereinigte Staaten 10 1932 11 Japan 11 1936 11 Japan 12 13 14 1948 11 Vereinigte Staaten 15 1952 11 Vereinigte Staaten 16 1956 13 Australien Spiele Jahr Ereignisse Beste Nation 17 1960 15 Vereinigte Staaten 18 1964 18 Vereinigte Staaten 19 1968 29 Vereinigte Staaten 20 1972 29 Vereinigte Staaten 21 1976 26 Vereinigte Staaten 22 1980 26 Ostdeutschland 23 1984 29 Vereinigte Staaten 24 1988 31 Ostdeutschland 25 1992 31 Vereinigte Staaten 26 1996 32 Vereinigte Staaten 27 2000 32 Vereinigte Staaten 28 2004 32 Vereinigte Staaten 29 2008 34 Vereinigte Staaten 30 2012 34 Vereinigte Staaten 31 2016 34 Vereinigte Staaten 32 2020 37 Vereinigte Staaten

Vereinigte Staaten

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Which country has topped the swimming medals list in the summer olympics?

Summary Games Year Events Best Nation 1 1896 4 Hungary 2 1900 7 Great Britain 3 1904 9 Germany 4 1908 6 Great Britain 5 1912 9 Germany 6 7 1920 10 United States 8 1924 11 United States 9 1928 11 United States 10 1932 11 Japan 11 1936 11 Japan 12 13 14 1948 11 United States 15 1952 11 United States 16 1956 13 Australia Games Year Events Best Nation 17 1960 15 United States 18 1964 18 United States 19 1968 29 United States 20 1972 29 United States 21 1976 26 United States 22 1980 26 East Germany 23 1984 29 United States 24 1988 31 East Germany 25 1992 31 United States 26 1996 32 United States 27 2000 32 United States 28 2004 32 United States 29 2008 34 United States 30 2012 34 United States 31 2016 34 United States 32 2020 37 United States

United States

Welche Möglichkeiten gibt es, um ein Kleinkind zu beschäftigen?

1. Wenn du eine Schachtel und ein paar bunte Plastikbälle hast, kannst du Löcher in die Schachtel schneiden und einen Ring um jedes Loch malen, der zur Farbe des Balls passt. Befestige die Schachtel und zeige deinem Kind, wie es jeden Ball in das entsprechende Loch fallen lassen kann. 2. Wenn du eine Ersatzzahnbürste und einen gelben Filzstift hast, kannst du deinem Kind auf spielerische Weise das Zähneputzen beibringen! Zeichne ein breites Zahnlächeln und male die Lippen und das Zahnfleisch aus, sodass die Zähne strahlend weiß sind. Klebe es mit durchsichtigem Klebeband oder Frischhaltefolie ab und schneide es aus. Male die Zähne mit dem gelben Marker an und lass dein Kind sie sauber putzen. 3. Bringe deinem Kind wertvolle Lebenskompetenzen bei und unterhalte es, indem du ihm ein kindersicheres Messer besorgst und es Obst schneiden lässt.

brainstorming

What are some fun ways to keep a toddler busy?

1. If you have a spare box and some colored plastic balls, one idea is to cut holes in the box and color a ring around each hole to match a color of ball. Mount the box and show your little one how to drop each ball into its matching hole. 2. If you have a spare toothbrush and a yellow dry erase marker, you can work teach some teeth brushing skills in a fun way! Draw a big toothy smile and color in the lips and gums leaving the teeth bright white. Cover it up with clear tape or hard plastic wrap and cut it out. Color the teeth with the yellow marker and have your little one brush it clean. 3. Teach some valuable life skills and keep your little one entertained by getting a kid-safe knife and having him or her cut fruits.

Was sind die Nachteile von Linux?

Zu den Nachteilen von Linux gehören die begrenzte Hardware-Unterstützung, die steile Lernkurve, der Mangel an kommerzieller Unterstützung und Kompatibilitätsprobleme.

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What are the disadvantages of Linux?

The disadvantages of Linux include limited hardware support, a steep learning curve, lack of commercial support, and compatibility issues.

Wie planst du eine Reise?

Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, eine Reise zu planen. Außerdem gibt es viele verschiedene Faktoren, die bei der Planung einer Reise berücksichtigt werden müssen. Zuallererst ist es wichtig, die Art der Reise zu kennen. Handelt es sich um eine Geschäftsreise? Ist es eine Familienreise? Als Nächstes musst du entscheiden, wie viele Tage du an deinem Zielort bleiben willst. Sobald die ersten beiden Schritte abgeschlossen sind, musst du dich über die Aktivitäten während deiner Reise informieren. Und zu guter Letzt musst du dein Budget festlegen. Wenn alle diese Faktoren geklärt sind, solltest du dein Budget auf Unterkünfte, Aktivitäten und Transportmittel aufteilen.

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How do you plan a trip?

There are many different ways to plan a trip. In addition, there are many different factors to include in order to plan a trip. First of all, it is important to know the type of travel. Is this a business trip? Is this family trip? Next you need to decide on how many days you want to stay in your destination(s). Once the first two steps are completed, you need to find out the activities during your trip. Last but not least, you need to decide on your budget. Once all of these factors are decided, you should work backward and spread your budget between accommodations, activities and means of transportation.

Bestimme, welcher Autohersteller deutsch oder amerikanisch ist: Jeep, Alpina

Alpina ist deutsch, Jeep ist amerikanisch

classification

Identify which car manufacturer is German or American: Jeep, Alpina

Alpina is German, Jeep is American

Wie kann ich eine neue Sprache besser lernen?

Eine Sprache zu lernen, indem du sie anwendest, ist der effizienteste Weg. Ein Übungspartner hilft dir nicht nur dabei, an deiner Aussprache und deinem Akzent zu arbeiten, sondern er motiviert dich auch, weiter zu üben (ähnlich wie ein Sportkamerad dich dazu bringt, öfter ins Fitnessstudio zu gehen). Sprache ist auch zum Kommunizieren da. Wenn du dir Fehler erlaubst, egal ob es sich um einen Akzent oder eine schlechte Konjugation handelt, kannst du weiter üben und hast so eine größere Auswahl an Wörtern und Sätzen, die du verwenden kannst. Von da an wird es einfacher, Fehler zu korrigieren, da du auf natürliche Weise Beziehungen zwischen Konjugation, Formen usw. findest.

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How can I better learn a new language?

Learning a language by using it is the most efficient way. Having a partner to practice not only help you work on your pronunciation and accent, it also incentivize you to keep practicing (similar to how having a gym buddy makes you go to the gym more often). Language are also meant to communicate. Allowing yourself for mistakes, whether it is an accent, bad conjugation would allow you to keep practicing and would result having a broader set of words and sentences you can use. From there correcting mistakes becomes easier as you naturally find relations between conjugation, forms etc.

Welcher Film war 2022 der erfolgreichste und welcher der zweit erfolgreichste?

Avatar: Der Weg des Wassers wurde der 51. Film, der weltweit 1 Milliarde Dollar einspielte, der sechste Film, der weltweit 2 Milliarden Dollar einspielte, der sechstschnellste Film, der die Milliardengrenze nach 14 Tagen überschritt, der zweitschnellste, der die 2-Milliarden-Dollar-Grenze überschritt, der Film mit den höchsten Einspielergebnissen im Jahr 2022 und der Film mit den höchsten Einspielergebnissen in der COVID-19-Pandemie-Ära. Mit einem Einspielergebnis von 441,7 Millionen Dollar an seinem ersten Wochenende war er der elftgrößte globale Start aller Zeiten und der drittgrößte globale Start für einen Film in der Pandemie-Ära hinter Spider-Man: No Way Home und Doctor Strange in the Multiverse of Madness. Außerdem erzielte er mit 48,8 Millionen Dollar das zweithöchste globale Eröffnungswochenende, das je ein Film in den IMAX-Kinos erreicht hat. Mit der Veröffentlichung von Avatar: Der Weg des Wassers übertraf Walt Disney Studios Motion Pictures die anderen Filmverleiher beim weltweiten Einspielergebnis und überschritt zum achten Mal die 4,9-Milliarden-Dollar-Marke. Disneys kumuliertes Einspielergebnis wurde mit 16 Filmen aus den verschiedenen Studioabteilungen erzielt. Top Gun: Maverick war der 49. Film, der weltweit $1 Milliarde einspielte. Außerdem übertraf der Film Mission: Impossible - Fallout (2018) als Tom Cruises umsatzstärkster Film aller Zeiten an den weltweiten Kinokassen und übertraf auch Krieg der Welten (2005) als Cruises umsatzstärkster Film an den heimischen Kinokassen. Außerdem überholte er Die Mumie (2017) als Cruises größtes Eröffnungswochenende an den weltweiten Kinokassen und überholte auch Krieg der Welten (2005) als Cruises größten Eröffnungsfilm an den heimischen Kinokassen und seinen ersten Film, der in den USA über 100 Millionen Dollar einspielte. Außerdem überholte er Fluch der Karibik: Am Ende der Welt (2007), einen weiteren von Jerry Bruckheimer produzierten Film, als bestes Memorial-Day-Eröffnungswochenende und überholte Shrek 2 (2004) als niedrigsten Rückgang am zweiten Wochenende für einen Film, der an seinem Eröffnungswochenende mehr als 100 Millionen Dollar einspielte. Der Film übertraf Transformers: Dark of the Moon (2011) zum weltweit umsatzstärksten Film im Alleinvertrieb von Paramount Pictures und Titanic (1997) zum umsatzstärksten Film von Paramount in den Vereinigten Staaten und Kanada.

Der Film mit den höchsten Einspielergebnissen im Jahr 2022 ist Avatar - Der Weg des Wassers, der weltweit 2 Milliarden Dollar eingespielt hat. Ich kann leider nicht sagen, welcher Film die zweithöchsten Einspielergebnisse erzielt hat, da diese Information nicht in dem Text enthalten ist, den du mit mir geteilt hast

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From this passage, tell me what was the highest grossing movie in 2022 and what was the second highest grossing movie?

Avatar: The Way of Water became the 51st film to gross $ 1 billion worldwide,[3] the sixth film to gross $2 billion worldwide, the sixth-fastest film to cross the billion-dollar mark at 14 days,[4] the second-fastest to gross the $2 billion mark,[5][6] the highest grossing film of 2022,[7] and the highest-grossing film of the COVID-19 pandemic era.[8] It had the 11th-biggest global opening of all time and the third-biggest global opening for a film in the pandemic era behind Spider-Man: No Way Home and Doctor Strange in the Multiverse of Madness, earning $441.7 million in its first weekend.[9][10] It also achieved the second-highest global opening weekend ever for a film released in IMAX cinemas with $48.8 million.[9] With the release of Avatar: The Way of Water, Walt Disney Studios Motion Pictures led over other film distributors in worldwide box office grosses and crossed the $4.9 billion mark for the eighth year.[11] Disney’s cumulative gross was generated from 16 film releases across its various studio divisions.[12] Top Gun: Maverick became the 49th film to gross $1 billion worldwide.[13] Additionally, the film surpassed Mission: Impossible – Fallout (2018) to become Tom Cruise's highest-grossing film of all time at the worldwide box office and also surpassed War of the Worlds (2005) to become Cruise's highest-grossing film at the domestic box office.[14] It also passed The Mummy (2017) as Cruise's biggest opening weekend at the worldwide box office and also passed War of the Worlds (2005) as Cruise's biggest opening at the domestic box office and his first film to open to over $100 million in the US. It also passed Pirates of the Caribbean: At World's End (2007), another Jerry Bruckheimer produced movie, to have the highest Memorial Day opening weekend[15][16] and passed Shrek 2 (2004) to have the lowest second-weekend drop for a movie that made over $100M in its opening weekend.[17] The film surpassed Transformers: Dark of the Moon (2011) to become the highest-grossing film distributed solely by Paramount Pictures worldwide, and Titanic (1997) to become Paramount's highest grossing film in the United States and Canada.

The highest grossing movie in 2022 is Avatar The way of Water, which grossed $2B worldwide. I unfortunately cannot tell what was the second highest grossing movie as that information is not available in the passage you shared with me

Wann fand die Kubakrise statt und wie lange dauerte sie, wenn du einen Text über die Kubakrise liest?

Die Kubakrise, auch bekannt als die Oktoberkrise (1962) (spanisch: Crisis de Octubre) in Kuba, die Karibikkrise (russisch: Карибский кризис, tr. Karibsky krizis, IPA: [kɐˈrʲipskʲɪj ˈkrʲizʲɪs]) war eine 35-tägige (16. Oktober bis 20. November 1962) Konfrontation zwischen den Vereinigten Staaten und der Sowjetunion, die zu einer internationalen Krise eskalierte, als die Amerikaner Raketen in Italien und der Türkei stationierten und die Sowjets ähnliche ballistische Raketen auf Kuba stationierten. Trotz des kurzen Zeitraums bleibt die Kubakrise ein entscheidender Moment für die nationale Sicherheit und die Vorbereitung auf einen Atomkrieg. Die Konfrontation wird oft als das Ereignis angesehen, das einer Eskalation des Kalten Krieges zu einem ausgewachsenen Atomkrieg am nächsten kam.

Die kubanische Raketenkrise dauerte 35 Tage, vom 16. Oktober bis zum 20. November 1962.

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Given a reference text about the Cuban Missile Crisis, when did the crisis occur and how long did it last?

The Cuban Missile Crisis, also known as the October Crisis (of 1962) (Spanish: Crisis de Octubre) in Cuba, the Caribbean Crisis (Russian: Карибский кризис, tr. Karibsky krizis, IPA: [kɐˈrʲipskʲɪj ˈkrʲizʲɪs]) in Russia, or the Missile Scare, was a 35-day (October 16 – November 20, 1962) confrontation between the United States and the Soviet Union, which escalated into an international crisis when American deployments of missiles in Italy and Turkey were matched by Soviet deployments of similar ballistic missiles in Cuba. Despite the short time frame, the Cuban Missile Crisis remains a defining moment in national security and nuclear war preparation. The confrontation is often considered the closest the Cold War came to escalating into a full-scale nuclear war.[4]

The Cuban Missile crises lasted 35 days, from October 16 to November 20, 1962.

Schreibe den ersten Absatz einer Werbebroschüre, die ein Hotel in der Nähe des Annecy-Sees in Frankreich beschreibt

Dieses fantastische Hotel ist ideal gelegen, nur wenige Minuten vom See von Annecy entfernt, einem der reinsten Seen Europas. Die Wassertemperatur erreicht in der Hochsaison bis zu 27 Grad, so dass die Gäste schwimmen und verschiedene Wassersportarten wie Wake-Surfen und Tretbootfahren genießen können. Außerdem ist die Region bekannt für ihre Käsespezialitäten wie Raclette und Tartiflette, um nur einige zu nennen.

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Write the first paragraph of an advertising brochure describing an hotel nearby the Annecy Lake in France

This fantastic hotel is ideally located, minutes away from the Annecy Lake, one of the purest in Europe. The water temperature reaches 27 degrees celcius at the peak season, allowing the guests to swim and enjoy several water activities including wake surf and pedalo. Finally, this region is known for being the home of several cheese specialties like "Raclette" and "Tartiflette" to name a few.

Sagen Sie mir angesichts dieses Textes von Mao Zedong, wie viele Menschen in Maos Ära durch Hunger, Verfolgung, Gefängnisarbeit und Massenhinrichtungen getötet wurden?

Mao Zedong (26. Dezember 1893 - 9. September 1976), auch bekannt als Vorsitzender Mao, war ein chinesischer kommunistischer Revolutionär und der Gründer der Volksrepublik China (VRC), die er als Vorsitzender der Kommunistischen Partei Chinas von der Gründung der VRC 1949 bis zu seinem Tod 1976 führte. Seine Ideologie ist marxistisch-leninistisch und seine Theorien, militärischen Strategien und politischen Strategien sind unter dem Begriff Maoismus bekannt. Mao war der Sohn eines wohlhabenden Bauern in Shaoshan, Hunan. Schon früh unterstützte er den chinesischen Nationalismus und hatte eine antiimperialistische Einstellung. Besonders beeinflusst wurde er von den Ereignissen der Xinhai-Revolution von 1911 und der Bewegung des Vierten Mai von 1919. Später nahm er den Marxismus-Leninismus an, während er als Bibliothekar an der Universität Peking arbeitete. Er wurde Gründungsmitglied der Kommunistischen Partei Chinas (KPCh) und führte den Herbsternteaufstand im Jahr 1927 an. Während des chinesischen Bürgerkriegs zwischen der Kuomintang (KMT) und der KPCh half Mao bei der Gründung der Roten Armee der Arbeiter und Bauern Chinas, führte die radikale Landreformpolitik des Jiangxi-Sowjets an und wurde schließlich während des Langen Marsches Vorsitzender der KPCh. Obwohl sich die KPCh während des Zweiten Chinesisch-Japanischen Krieges (1937-1945) vorübergehend mit der KMT unter der Zweiten Einheitsfront verbündete, wurde der chinesische Bürgerkrieg nach der Kapitulation Japans wieder aufgenommen und Maos Streitkräfte besiegten die nationalistische Regierung, die sich 1949 nach Taiwan zurückzog. Am 1. Oktober 1949 verkündete Mao die Gründung der VR China, eines marxistisch-leninistischen Einparteienstaats, der von der KPCh kontrolliert wurde. In den folgenden Jahren festigte er seine Kontrolle durch die chinesische Landreform gegen die Großgrundbesitzer, die Kampagne zur Unterdrückung der Konterrevolutionäre, die "Drei-Anti und Fünf-Anti Kampagnen" und durch einen Waffenstillstand im Koreakrieg, der insgesamt den Tod von mehreren Millionen Chinesen zur Folge hatte. Von 1953 bis 1958 spielte Mao eine wichtige Rolle bei der Durchsetzung der Kommandowirtschaft in China, der Ausarbeitung der ersten Verfassung der VR China, der Einleitung des Industrialisierungsprogramms und der Initiierung von Militärprojekten wie dem Projekt "Zwei Bomben, ein Satellit" und dem Projekt 523. Seine Außenpolitik wurde in dieser Zeit von der chinesisch-sowjetischen Spaltung beherrscht, die einen Keil zwischen China und die Sowjetunion trieb. 1955 rief Mao die Sufan-Bewegung ins Leben, und 1957 startete er die Anti-Rechts-Kampagne, bei der mindestens 550.000 Menschen, vor allem Intellektuelle und Dissidenten, verfolgt wurden. 1958 startete er den Großen Sprung nach vorn, der darauf abzielte, Chinas Wirtschaft schnell von der Landwirtschaft auf die Industrie umzustellen, was zur tödlichsten Hungersnot in der Geschichte und zum Tod von 15-55 Millionen Menschen zwischen 1958 und 1962 führte. 1963 rief Mao die sozialistische Erziehungsbewegung ins Leben und leitete 1966 die Kulturrevolution ein, ein Programm zur Beseitigung "konterrevolutionärer" Elemente in der chinesischen Gesellschaft, das zehn Jahre lang andauerte und von gewaltsamen Klassenkämpfen, der weit verbreiteten Zerstörung von Kulturgütern und einer beispiellosen Aufwertung von Maos Personenkult geprägt war. Zehn Millionen Menschen wurden während der Revolution verfolgt, und die Schätzungen über die Zahl der Toten reichen von Hunderttausenden bis zu Millionen. Nach jahrelanger Krankheit erlitt Mao 1976 eine Reihe von Herzanfällen und starb im Alter von 82 Jahren. Während der Mao-Ära wuchs die Bevölkerung Chinas von etwa 550 Millionen auf über 900 Millionen, ohne dass die Regierung ihre Familienplanungspolitik strikt durchsetzte. Mao gilt als eine der einflussreichsten Persönlichkeiten des zwanzigsten Jahrhunderts und ist innerhalb und außerhalb Chinas nach wie vor umstritten. Neben der Politik ist Mao auch als Theoretiker, Militärstratege und Dichter bekannt. Mao wird zugeschrieben, dass er China von einer Halbkolonie zu einer führenden Weltmacht gemacht hat, in der Alphabetisierung, Frauenrechte, medizinische Grundversorgung, Grundschulbildung und Lebenserwartung stark verbessert wurden. Maos Regierung war jedoch auch für eine große Zahl von Toten verantwortlich: Schätzungen gehen von 40 bis 80 Millionen Opfern durch Hunger, Verfolgung, Gefängnisarbeit und Massenhinrichtungen aus. 7] Während seiner Amtszeit war China stark in andere asiatische kommunistische Konflikte wie den Koreakrieg, den Vietnamkrieg und den kambodschanischen Bürgerkrieg verwickelt.

Maos Regierung war für eine riesige Zahl von Todesopfern verantwortlich: Schätzungen gehen von 40 bis 80 Millionen Opfern durch Hunger, Verfolgung, Gefängnisarbeit und Massenhinrichtungen aus.

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Given this text of Mao Zedong, tell me how many people were killed in Mao's era through starvation, persecution, prison labour, and mass executions?

Mao Zedong[a] (26 December 1893 – 9 September 1976), also known as Chairman Mao, was a Chinese communist revolutionary who was the founder of the People's Republic of China (PRC), which he led as the chairman of the Chinese Communist Party from the establishment of the PRC in 1949 until his death in 1976. Ideologically a Marxist–Leninist, his theories, military strategies, and political policies are collectively known as Maoism. Mao was the son of a prosperous peasant in Shaoshan, Hunan. He supported Chinese nationalism and had an anti-imperialist outlook early in his life, and was particularly influenced by the events of the Xinhai Revolution of 1911 and May Fourth Movement of 1919. He later adopted Marxism–Leninism while working at Peking University as a librarian and became a founding member of the Chinese Communist Party (CCP), leading the Autumn Harvest Uprising in 1927. During the Chinese Civil War between the Kuomintang (KMT) and the CCP, Mao helped to found the Chinese Workers' and Peasants' Red Army, led the Jiangxi Soviet's radical land reform policies, and ultimately became head of the CCP during the Long March. Although the CCP temporarily allied with the KMT under the Second United Front during the Second Sino-Japanese War (1937–1945), China's civil war resumed after Japan's surrender, and Mao's forces defeated the Nationalist government, which withdrew to Taiwan in 1949. On 1 October 1949, Mao proclaimed the foundation of the PRC, a Marxist–Leninist single-party state controlled by the CCP. In the following years he solidified his control through the Chinese Land Reform against landlords, the Campaign to Suppress Counterrevolutionaries, the "Three-anti and Five-anti Campaigns", and through a truce in the Korean War, which altogether resulted in the deaths of several million Chinese. From 1953 to 1958, Mao played an important role in enforcing command economy in China, constructing the first Constitution of the PRC, launching the industrialisation program, and initiating military projects such as the "Two Bombs, One Satellite" project and Project 523. His foreign policies during this time were dominated by the Sino-Soviet split which drove a wedge between China and the Soviet Union. In 1955, Mao launched the Sufan movement, and in 1957 he launched the Anti-Rightist Campaign, in which at least 550,000 people, mostly intellectuals and dissidents, were persecuted.[2] In 1958, he launched the Great Leap Forward that aimed to rapidly transform China's economy from agrarian to industrial, which led to the deadliest famine in history and the deaths of 15–55 million people between 1958 and 1962. In 1963, Mao launched the Socialist Education Movement, and in 1966 he initiated the Cultural Revolution, a program to remove "counter-revolutionary" elements in Chinese society which lasted 10 years and was marked by violent class struggle, widespread destruction of cultural artifacts, and an unprecedented elevation of Mao's cult of personality. Tens of millions of people were persecuted during the Revolution, while the estimated number of deaths ranges from hundreds of thousands to millions. After years of ill health, Mao suffered a series of heart attacks in 1976 and died at the age of 82. During the Mao era, China's population grew from around 550 million to over 900 million while the government did not strictly enforce its family planning policy. Widely regarded as one of the most influential figures of the twentieth century, Mao remains a controversial figure within and outside China. Beyond politics, Mao is also known as a theorist, military strategist, and poet. Mao has been credited with transforming China from a semi-colony to a leading world power, with greatly advanced literacy, women's rights, basic healthcare, primary education and life expectancy.[3][4][5][6] However, Mao's government was responsible for vast numbers of deaths, with estimates ranging from 40 to 80 million victims through starvation, persecution, prison labour, and mass executions.[7][8][9][10] During his leadership tenure, China was heavily involved with other Asian communist conflicts such as the Korean War, the Vietnam War, and the Cambodian Civil War.

Mao's government was responsible for vast numbers of deaths, with estimates ranging from 40 to 80 million victims through starvation, persecution, prison labour, and mass executions.

Wen hat John Evelyn während des englischen Bürgerkriegs unterstützt?

Sir John Evelyn (1591-1664) war ein englischer Politiker, der zwischen 1628 und 1660 zu verschiedenen Zeiten im Unterhaus saß. Im Englischen Bürgerkrieg unterstützte er widerwillig die parlamentarische Seite. Evelyn war der Sohn von Sir John Evelyn aus Kingston, Godstone, Surrey und Marden, MP und seiner Frau Elizabeth Stever, Tochter von William Stever aus Kingston upon Thames. Er wurde am 20. Oktober 1591 in Kingston upon Thames getauft. Am 13. März 1606 wurde er am Emmanuel College in Cambridge aufgenommen. Er war Mitglied der Virginia Company im Jahr 1612 und der East India Company im Jahr 1624. Ab 1624 war er Friedensrichter für Surrey.

die parlamentarische Seite

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Who did John Evelyn support during the English Civil War?

Sir John Evelyn (1591–1664) was an English politician who sat in the House of Commons at various times between 1628 and 1660. He reluctantly supported the Parliamentary side in the English Civil War. Evelyn was the son of Sir John Evelyn of Kingston, Godstone, Surrey and Marden, MP and his wife Elizabeth Stever, daughter of William Stever of Kingston upon Thames. He was baptised at Kingston upon Thames on 20 October 1591. He was admitted at Emmanuel College, Cambridge on 13 March 1606. He was a member of the Virginia Company in 1612 and of the East India Company in 1624. He was a JP for Surrey from 1624.

the Parliamentary side

Erstelle anhand dieses Absatzes eine Liste von Namen, die der Benutzer dieses Spiels spielen kann.

In der Einzelspielerkampagne steuert der Spieler fünf verschiedene Charaktere aus der Ego-Perspektive. Der Spieler steuert hauptsächlich Sergeant Gary "Roach" Sanderson, ein britisches Mitglied einer internationalen Spezialeinheit namens Task Force 141. Neben Roach übernimmt der Spieler auch die Kontrolle über Private First Class Joseph Allen (Troy Baker) und Private James Ramirez vom 1st Battalion/75th Ranger Regiment der U.S. Army. Der jetzige Captain John "Soap" MacTavish (Kevin McKidd) dient als ranghohes Mitglied der Task Force 141 als Roachs vorgesetzter Offizier und wird in den letzten drei Missionen des Spiels zum spielbaren Charakter. 24] Schließlich übernimmt der Spieler kurzzeitig die Rolle eines Astronauten, der während des Höhepunkts des Krieges zwischen den USA und Russland auf der Internationalen Raumstation stationiert ist. Die nicht spielbaren Charaktere (NPCs) des Spiels spielen eine wichtige Rolle in der Geschichte: Für die Task Force 141 ist Leutnant Simon "Ghost" Riley (Craig Fairbrass), der sein Gesicht mit einer Sturmhaube mit Totenkopfaufdruck verbirgt, Soaps Stellvertreter. Für die United States Army Rangers ist Sergeant Foley (Keith David) zusammen mit seinem Untergebenen Corporal Dunn (Barry Pepper) zunächst Joseph Allens Gruppenführer und wird später in der Geschichte zum Gruppenführer von James Ramirez. Generalleutnant Shepherd (Lance Henriksen) ist der Kommandeur der United States Army Rangers und der Task Force 141. Weitere Nebenfiguren, die aus Call of Duty 4 zurückkehren, sind Captain John Price (Billy Murray), MacTavishs ehemaliger kommandierender Offizier im britischen Special Air Service, der in Russland inhaftiert war, und der russische Informant, der zum Söldnerpiloten "Nikolai" (Sven Holmberg) wurde.

1. Feldwebel Gary "Roach" Sanderson 2. Joseph Allen 3. James Ramirez 4. John "Soap" MacTavish 5. Ein nicht genannter Astronaut

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Given this paragraph, extract a list of names that are playable by the user of this game.

During the single-player campaign, the player controls five different characters from a first-person perspective. The player primarily controls Sergeant Gary "Roach" Sanderson, a British member of an international special forces unit named Task Force 141. In addition to Roach, the player will also assume control of Private First Class Joseph Allen (Troy Baker) and Private James Ramirez of the U.S. Army's 1st Battalion/75th Ranger Regiment.[23] The now Captain John "Soap" MacTavish (Kevin McKidd) serves as a senior member of Task Force 141, acting as Roach's superior officer and becomes the playable character in the final three missions of the game.[24] Lastly, the player briefly assumes the role of an astronaut stationed on the International Space Station during the height of the war between the United States and Russia. The game's non-playable characters (NPCs) feature prominently in the story: For Task Force 141, Lieutenant Simon "Ghost" Riley (Craig Fairbrass), who conceals his face with a skull print balaclava serves as Soap's second in command.[25] For the United States Army Rangers, Sergeant Foley (Keith David), along with his subordinate, Corporal Dunn (Barry Pepper), is initially Joseph Allen's squad leader, and becomes James Ramirez's squad leader later in the story. Lieutenant General Shepherd (Lance Henriksen) is the commander of the United States Army Rangers and Task Force 141. Other supporting characters returning from Call of Duty 4 include Captain John Price (Billy Murray), MacTavish's former commanding officer in the British Special Air Service who was imprisoned in Russia, and Russian informant turned mercenary pilot "Nikolai" (Sven Holmberg).

1. Sergeant Gary "Roach" Sanderson 2. Joseph Allen 3. James Ramirez 4. John "Soap" MacTavish 5. An unnamed astronaut

Eminems "8 Mile" ist nach einer Straße in welcher Stadt benannt?

Detroit.

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Eminem's 8 Mile is named after a road in which city?

Detroit.

Ist es für Hunde sicher, Avacado zu essen?

Nein, der Verzehr von Avocado gilt als gefährlich für Hunde.

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Is it safe for dogs to eat avacado?

No, avocado is considered dangerous for dogs to consume.

Wie kann man Typ-2-Diabetes natürlich umkehren?

Intermittierendes Fasten hat sich kürzlich als sehr effektiv bei der Umkehrung von Typ-2-Diabetes erwiesen. Besonders gesunde Essgewohnheiten während des Essensfensters und ein gesunder Lebensstil beschleunigen die Zeit, die benötigt wird, um den Typ-2-Diabetes umzukehren, d.h. der Blutzuckerspiegel kommt in den normalen Bereich. Es wird viel in diesem Bereich geforscht und viele Menschen sehen die Ergebnisse. Ärzte und Diätassistenten finden diese Methode revolutionär und weichen von der üblichen medizinischen Behandlung von Typ-2-Diabetes mit Medikamenten wie Metformin ab." Eine kohlenhydratarme, eiweiß- und fettreiche Ernährung, die Keto-Diät und die richtige sportliche Betätigung haben zu besseren Ergebnissen geführt. Die Wirkung dieses Ansatzes hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie z. B. dem Alter, den aktuellen Ernährungsgewohnheiten und dem gesunden Lebensstil, dem Schweregrad der Erkrankung, der Disziplin, der Willenskraft und vielem mehr

general_qa

How to reverse Type 2 diabetes naturally?

Intermittent fasting is recently been found to be very effective in reversing Type 2 diabetes Especially healthy eating habits during in eating window and healthy lifestyle accelerates the time taken to reverse the Type 2 diabetes i.e blood sugar levels comes to normal range. There’s a lot of research going on in this space, lots of people are seeing the results. Doctors and dietician are finding this revolutionary and out of the standard medical procedure of treating Type 2 diabetes with drugs like Metformin.” Low carb high protein and high fat diet, keto diet, right exercise routine have found to improve the results. The effect of this approach depends on various factors like Age, current food habits and health lifestyle, severity of the condition, discipline, will power and lots more

Wer ist der Gründer der Kommunistischen Partei?

Lenin

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Who is the founder of the Communist Party?

Lenin

Was ist Gartenarbeit?

Unter Gartenbau versteht man den Anbau und die Pflege von Pflanzen im Rahmen des Gartenbaus. In Gärten werden Zierpflanzen oft wegen ihrer Blüten, ihres Blattwerks oder ihres Aussehens angebaut. Nutzpflanzen wie Wurzelgemüse, Blattgemüse, Früchte und Kräuter werden zum Verzehr, zur Verwendung als Farbstoff oder für medizinische oder kosmetische Zwecke angebaut. Das Spektrum reicht von Obstplantagen über lange Alleen mit einer oder mehreren verschiedenen Arten von Sträuchern, Bäumen und Stauden bis hin zu Hausgärten mit Rasen und Fundamenten und zu Containergärten, die drinnen oder draußen angelegt werden. Der Gartenbau kann sehr spezialisiert sein und nur eine bestimmte Art von Pflanzen enthalten oder eine Vielzahl von Pflanzen in gemischten Anpflanzungen umfassen. Er erfordert eine aktive Beteiligung am Anbau von Pflanzen und ist in der Regel sehr arbeitsintensiv, was ihn von der Land- oder Forstwirtschaft unterscheidet.

Gartenarbeit ist das Anlegen und Pflegen eines Grundstücks, das ganz oder teilweise dem Anbau von Pflanzen wie Blumen, Kräutern oder Gemüse dient.

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What is gardening?

Gardening is the practice of growing and cultivating plants as part of horticulture. In gardens, ornamental plants are often grown for their flowers, foliage, or overall appearance; useful plants, such as root vegetables, leaf vegetables, fruits, and herbs, are grown for consumption, for use as dyes, or for medicinal or cosmetic use. Gardening ranges in scale from fruit orchards, to long boulevard plantings with one or more different types of shrubs, trees, and herbaceous plants, to residential back gardens including lawns and foundation plantings, all the way to container gardens grown inside or outside. Gardening may be very specialized, with only one type of plant grown, or involve a variety of plants in mixed plantings. It involves an active participation in the growing of plants, and tends to be labor-intensive, which differentiates it from farming or forestry.

Gardening is laying out and caring for a plot of ground devoted partially or wholly to growing plants such as flowers, herbs, or vegetables.

Was denkst du über Michael Jackson als Sänger und Mensch?

Michael Jackson wird als der größte Popstar aller Zeiten gefeiert. Er erfand den Moon Walk und schuf viele Chart-Hits. Er hat nach wie vor eine treue Fangemeinde auf der ganzen Welt und seine Shows in Las Vegas sind immer noch ausverkauft.

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What are your thoughts of Michael Jackson as a singer and person

Michael Jackson is acclaimed as the greatest pop star of all times. He invented the Moon Walk and created many chartbuster hits. He still continues to have a loyal fanbase across the world, shows on him are still running packed houses in Las Vegas.

Was ist der größte Schadstoff?

Kohlendioxid (CO2) - ein Treibhausgas, das durch die Verbrennung fossiler Brennstoffe, die Abholzung von Wäldern und andere menschliche Aktivitäten freigesetzt wird, die zum Klimawandel beitragen. Feinstaub - winzige Schadstoffpartikel wie Staub, Rauch und Ruß, die eingeatmet werden und Atemprobleme verursachen können. Stickoxide (NOx) - Gase, die von Fahrzeugabgasen und industriellen Prozessen emittiert werden, die zur Luftverschmutzung beitragen und auch mit anderen Schadstoffen reagieren können, um Ozon zu bilden. Schwefeldioxid (SO2) - ein Gas, das bei der Verbrennung fossiler Brennstoffe und bei industriellen Prozessen freigesetzt wird und Atembeschwerden und sauren Regen verursachen kann. Methan (CH4) - ein starkes Treibhausgas, das durch die Landwirtschaft, die Abfallwirtschaft und die Erdgasproduktion freigesetzt wird. Fluorchlorkohlenwasserstoffe (FCKW) - Chemikalien, die in Kühl- und Klimaanlagen sowie in industriellen Prozessen eingesetzt werden und zum Abbau der Ozonschicht beitragen.

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What is the largest pollutant?

Carbon dioxide (CO2) - a greenhouse gas emitted by burning fossil fuels, deforestation, and other human activities that contribute to climate change. Particulate matter - tiny particles of pollutants such as dust, smoke, and soot that can be inhaled and cause respiratory problems. Nitrogen oxides (NOx) - gases emitted by vehicle exhausts and industrial processes that contribute to air pollution and can also react with other pollutants to form ozone. Sulfur dioxide (SO2) - a gas emitted by burning fossil fuels and industrial processes that can cause respiratory problems and acid rain. Methane (CH4) - a potent greenhouse gas emitted by agriculture, waste management, and natural gas production. Chlorofluorocarbons (CFCs) - chemicals used in refrigeration, air conditioning, and industrial processes that contribute to the depletion of the ozone layer.

Warum trinken die Menschen Kaffee?

Kaffee enthält Koffein, das ein Stimulans ist. Es erhöht die Wachsamkeit und Aufmerksamkeit. Zu viel Kaffee kann zu Hyperaktivität führen.

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Why do people drink coffee?

Coffee contains caffeine which is a stimulant. It increases wakefulness and alertness. Too much coffee can cause hyperactivity.