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Каким был мобильный телефон до появления сотовой связи. Часть 2

В первой части статьи я рассказал о том, что во Франции, США и СССР существовали настоящие мобильные телефоны задолго до создания сотовых сетей. Была такая технология и в Германии. А Скандинавии, так вообще… Впрочем, сейчас я все расскажу.

https://habr.com/ru/companies/beget/articles/1024778/

#мобильный_телефон #1G #сотовая_связь #MTS #IMTS #R150 #ANetz #BNETZ #NMT #Алтай

Каким был мобильный телефон до появления сотвой связи. Часть 1

Если вы смотрели французский фильм «Разиня» с Луи де Фюнесом и Бурвилем, то наверняка заметили одну деталь. Кадиллак, который перегоняет главный герой, — это не просто шикарная машина. В ней есть телефон. Телефон! С которого можно позвонить на обычный городской номер. «Разиня» снят в 1965 году, действие по смыслу происходит примерно тогда же. До старта первой сотовой сети — чуть меньше двадцати лет. Как же герои умудрялись звонить из этого Кадиллака? Неужели это всего лишь художественный вымысел? Нет, такое действительно было возможно. В США, Европе и СССР существовали системы, которые сейчас можно назвать прообразом мобильного телефона. Они имели выход на телефонную сеть общего пользования и обходились без проводов. В этой статье я предлагаю вам пройтись по истории таких систем и погрузиться в их технологии. Добро пожаловать в мир до сотовой связи — мир, который заложил основы нашей современной мобильности.

https://habr.com/ru/companies/beget/articles/1024772/

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Not-so-Fun Fact zur maschinellen Übersetzung per LLM (z.B. chatGPT) oder NMT (z.B. DeepL): Die anekdotische Evidenz unter Übersetzer:innen sagt, die Qualität sei in den letzten Jahren eher gesunken – vermutlich, weil diese Systeme mit immer mehr KI-Output statt verifizierten Quellen trainiert werden.
Deshalb: Ergebnisse immer post-editieren und lektorieren (lassen), sobald es "um etwas geht".
Die Maschinen machen sehr typische eigene Fehler, Menschen machen andere.
#xl8 #nmt #mt #llm #ai #ki

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Deshalb: Ergebnisse immer post-editieren und lektorieren (lassen), sobald es "um etwas geht".
Die Maschinen machen sehr typische eigene Fehler, Menschen machen andere.
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Deshalb: Ergebnisse immer post-editieren und lektorieren (lassen), sobald es "um etwas geht".
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Not-so-Fun Fact zur maschinellen Übersetzung per LLM (z.B. chatGPT) oder NMT (z.B. DeepL): Die anekdotische Evidenz unter Übersetzer:innen sagt, die Qualität sei in den letzten Jahren eher gesunken – vermutlich, weil diese Systeme mit immer mehr KI-Output statt verifizierten Quellen trainiert werden.
Deshalb: Ergebnisse immer post-editieren und lektorieren (lassen), sobald es "um etwas geht".
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