# data[].attributes.body
Оригінал: Гостинність у сході та заході: переклад поняття через культурну призму.

# data[].attributes.body
Подивившись в вікно, вона побачила, як ластівки відлітали на південь.

# data[].attributes.body
Looking out the window, she saw the swallows flying south.

# data[].attributes.body
Looking out the window, she saw swallows flying south.

# data[].attributes.body
Looking out the window, she saw swallows flying south.

# data[].attributes.body
Looking out the window, she saw swallows flying south.

# data[].attributes.body
Looking out the window, she saw swallows flying south.

# data[].attributes.headline
Коментарі, аналіз, відмінності 

# data[].attributes.subject
Коментарі, аналіз, відмінності 

# data[].attributes.body
Кожен перекладач надав тільки 1 варіант перекладу.

Відмінності

Всі варіанти перекладу однакові, окрім Google Translate. Там перекладач додав артикль "the"

Якщо в контексті мається на увазі певна, видима група ластівок (сцена, що привертає увагу), краще використати «the swallows». Якщо ж йдеться про загальне явище або швидкоплинне спостереження, можна залишити просто «swallows».

Подивившись в вікно → «Looking out the window»: Обидва варіанти правильно передали дієприкметникову конструкцію.

Пропозиції альтернативних варіантів перекладу

1. З використанням додаткового підсилення дії: Looking out of the window, she saw the swallows as they flew south. – Така побудова передає дію у вигляді підпорядкованого речення, що може наголосити на поступовості та динаміці відльоту.

2. Ще один варіант: Peering out the window, she noticed the swallows heading for the south. – “Peering out” додає відтінок уважності, а “heading for the south” трохи змінює семантику, акцентуючи рух у напрямку південних широт.

# data[].attributes.body
Обидва машинні переклади демонструють високий рівень точності, проте основна різниця полягає у використанні артикля «the» перед «swallows».

Для передачі художнього образу та забезпечення чіткої візуальної картини рекомендовано використовувати: «Looking out of the window, she saw the swallows flying south.» або альтернативний варіант із підсиленням динаміки: «Looking out of the window, she saw the swallows as they flew south.»

Ці варіанти допоможуть зберегти як лексичну точність, так і художню образність оригіналу.

# data[].attributes.body
всім перекладачам по 8 балів

# data[].attributes.headline
Тема: "Новітні досягнення в області розробки мікропроцесорів для вбудованих систем." 

# data[].attributes.subject
Тема: "Новітні досягнення в області розробки мікропроцесорів для вбудованих систем." 

# data[].attributes.body
Текст теми: Innovations in Embedded Software Development: 2. Multicore Microprocessors and Microcontrollers

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Embedded computer systems have been around for a while since the release of the first microprocessor that started the small computer device revolution. Some of them, such as digital clocks or calculators, have become so common that we don't even perceive them as computers anymore. At the same time, technologies now are developing so rapidly that it's pretty easy to miss something. In this article, we overview the current and emerging trends in embedded software development so that everybody makes sure they're up to date with this important technology domain of modern life.

What is an Embedded System?

An embedded system is a computer system designed to deliver a specific function and is embedded into a device or is a part of another system. Embedded systems are everywhere around us, from common home devices and appliances such as remote TV controls, microwave ovens, and digital cameras - to outer-world things that are a part of modern everyday life such as traffic lights, cars, plant manufacturing equipment, and flight control systems in aerospace.

To better understand the opportunities provided by modern embedded technology trends, let's analyze how an embedded system is built and what it needs to work.

Embedded Hardware

At the heart of any embedded system is a combination of electronic components - transistors, resistors, capacitors, diodes, etc. that make up an electronic circuit. Modern electronic circuits consist of billions of such miniature electronic components inseparably mounted on a small piece of a silicon wafer - an integrated circuit or a chip. Within an embedded system, ICs function as different hardware building blocks: microprocessors, microcontrollers, memory, logic gates, and other elements. The size, growing processing power, and price of ICs greatly enable device miniaturization, affordability for consumers, and functional diversity for engineers and business owners.

Embedded hardware architecture also includes such elements as a user interface - a set of features, buttons, and displays to be used for interaction with the device, a power supply - a battery or power outlet, and communication ports - the means for it to communicate with outer devices, e.g. USB or Ethernet.

Embedded Software

Another side of embedded systems that makes them work is firmware and software. Firmware is a type of software designed for low-level system control and hardware communication. Within an embedded system, it is responsible for providing basic system communication instructions, such as hardware startup, system boot, input and output tasks, or internal communication between system elements. Firmware is written into the system's non-volatile ROM and is rarely changed or updated.

Embedded software includes applications designed to control the overall system's functioning on a high level, aka business logic. This includes the operation workflow, data processing, and interaction with other devices connected to the embedded system. Embedded software runs within the system's main memory (RAM) and can be changed and updated anytime. Embedded software programs are typically more complex than firmware, and some of them may require high processing, memory, and power capacity.

Both embedded firmware and software's intended function, so we can say that any embedded system is unique and tailor-made for a specific set of business needs and application requirements. The software engineering domain of embedded programming services is dedicated to the design, architecture, and implementation of custom embedded systems, starting with hardware selection to system assembly, coding, software deployment, testing, and continuous support.

Embedded Tech Trends 2024

Let's consider an extensive and well-advanced use case of using embedded technology - vehicles and transportation. Modern cars are equipped with many kinds of embedded systems that help improve the driver experience as well as overall safety. For example, such feature as adaptive cruise control makes long trips less exhausting for drivers, and advanced multimedia systems provide convenient user interfaces and passenger entertainment. Meanwhile, antilock brakes, traction control, stability control, backup cameras, and other various "assistants" ensure greater safety by enhancing the driver's skills with technology.

However, we can take the use of embedded systems even further when integrating them with other, innovative and state-of-art technologies. Taking advantage of such innovations in embedded systems as the rise of AI, high-speed wireless connectivity, cloud computing, and impressive hardware evolution, engineers and technology enthusiasts today deliver world-changing embedded solutions.

1. The Transformative Impact of AI

The term Artificial Intelligence covers a range of knowledge areas that deal with tasks related to making machines intelligent. By "intelligent" we mean the ability to perceive the world and process information in a way similar to human thinking. This includes such capabilities as computer vision, natural language processing (NLP), analytics, decision-making, forecasting, content generation, and more.

The use of AI in embedded systems is definitely the leader of embedded technology trends these days as this provides a number of advantages.

To make a device or system able to identify and classify objects, understand human speech, or generate unique responses using human language, engineers work with big data sets and complex algorithms called Machine Learning models and Neural Networks. They train the ML models and NNs to complete specific AI tasks using dedicated data sets and then integrate them into a computer system.

Such intelligent embedded systems need special-purpose processing units that are powerful enough and optimized for handling AI workloads that require parallel computing capabilities. They are typically more expensive than common ones but make a huge difference in performance. Hardware design with energy efficiency, adequate memory, and power consumption in mind is also critical. On the other side, careful ML needs analysis and model optimization techniques can help reduce the model complexity and lower resource requirements.

Artificial Intelligence empowers devices with smart functions, keeping them independent from the network connection at the same time as they don't need to share data with any external processing center to provide value - everything is done on the device level. This drastically increases system response time, making real-time ML processing on embedded systems a true breakthrough.

Increased Security and Applicability

Additionally, no need to share data over the network means less chance of system breaches leading to sensitive user data leaks. Also, as embedded systems take a variety of sizes, forms, and shapes, integrating them with AI technology creates limitless new possibilities and applications.

2. Multicore Microprocessors and Microcontrollers

Rapid semiconductor evolution leads to the development of powerful yet small-sized multicore CPUs, hardware accelerators (GPUs, VPUs, etc.), and microcontrollers. As one of the top embedded systems trends, this makes a great leap for embedded systems toward even more applications and possibilities imaginable.

As mentioned in the previous section, Artificial Intelligence is impossible in embedded systems without hardware capable of parallel processing. Due to their multiple cores, multicore microprocessors and microcontrollers enable embedded systems to handle complex computing tasks. These include data intelligence and analytics, decision-making, object detection, speech recognition, and other AI workloads.

Unlike sequential processing, multicore processors and hardware accelerators also enable concurrent processing, which means breaking down tasks into separate threads that are executed simultaneously. This results in much faster execution and improved overall system performance, which is particularly important for real-time embedded systems.

Parallel processing using multiple cores also allows for reduced energy consumption and device overheating. As multicore processors yield more processing power at lower clock frequencies, they need less energy and emit less heat than a single-core processor to perform the same task. This characteristic is critical for battery-powered embedded systems whose core requirement is energy-efficient design.

3. Wireless Connectivity Advancements

We know that embedded systems do not necessarily need internet connectivity to function and bring value. But as soon as we add such an option to an embedded system, it becomes a connected device or a part of the IoT ecosystem. As one of the most crucial embedded software development trends, this is particularly useful when we need to keep track of or control a device or a cluster of devices remotely, such as in a smart home.

An IoT system consists of a central data processing unit, which can be hosted in a cloud infrastructure or on a local server, a physical, desktop, web, or mobile user interface, and a network of devices connected to it over the network. Connected devices stay online due to a built-in wireless connectivity module. It can be a SIM, Wi-Fi, radio, or other module that makes sure data travels to the central unit over a wireless network.

Last-generation wireless long-distance cellular connectivity technologies, such as 4G LTE, 5G, and 6G projected to launch in 2030 provide the highest bandwidth and data transfer speed possible today, can support hundreds of thousands of simultaneous connections, and ensure reduced latency for data transfers. Wi-Fi 6 and 6E are the short-range connectivity protocols to be used in embedded devices to ensure high data travel speed and bandwidth within a local network (such as in smart home applications). Considering the ever-growing amount of sensors and data that travel from these sensors to the central processing unit, the need for connectivity capabilities will be growing.

There are also Low-Power Wide-Area Networks (LPWAN) that provide long-range communication with low-power devices, such as LoRaWAN (Long-Range WAN), NB-IoT (Narrowband IoT), and Sigfox. NB-IoT is cellular-based while LoRa and Sigfox technologies use radio waves for communication and thus provide low bandwidth for data transfers. Their advantages include long-range (exceeding the range of cellular networks), low cost, and high precision for location services. They also provide end-to-end data security and scalability opportunities.

Satellite wireless connectivity technologies are one more way for connected devices to exchange data with each other and the central data processing unit. The great advantage of satellite communication is global coverage, especially in areas where terrestrial networks are not available, as well as the support of high data rates and high mobility of users and devices. However, satellite connectivity cannot ensure low latency and requires high investment and maintenance costs.

4. Edge Computing

Unlike connected devices in IoT, edge computing does not require constant connectivity with a centralized data and processing center. An edge computing system roughly consists of three core units:

an edge device that collects data using sensors or other input methods and transmits it further for processing. Edge devices may also have some basic data preprocessing functionality, such as data filtering, aggregation, cleaning, compression, etc.

An edge node is a control panel or app that serves as a gateway or micro-data center and provides localized data processing, storage, support for ML algorithms, and other core system functionality. It is located close to the edge device and is usually connected via short-range high-speed data connectivity, such as Bluetooth, or by sharing the same internal network. The nodes exchange data in real or near-real time.

a central unit for data processing and storage that keeps in sync with the edge nodes but does not constantly connect with them. This system element is designed to store and handle large amounts of data and perform some bulky and non-time-critical analytic tasks.

How is this beneficial for embedded systems?

Similarly to embedded ML, edge computing solutions help to reduce data latency and increase system responsiveness, bringing data processing closer to data generation. As data has a shorter distance to travel to the core processing unit, the system's response will be near-real or real-time, which is one of the main requirements for modern embedded systems.

Systems based on edge computing are relatively autonomous and independent of the connection quality, central server, and possible failures, as the core functionality relies on the edge nodes. As a result, the system's work is more stable and reliable. Also, this means more data security as it, or a part of it, does not get shared over the external network and thus cannot be accessed by unintended parties or malicious actors.

5. Other Innovations in Embedded Software Development

Advancements in RTOS

Real-time operation is one of the most frequent needs in embedded systems. Thus, the embedded software industry greatly benefits from RTOS (Real-Time Operating Systems) - an OS type designed specifically for embedded systems with real-time requirements. An RTOS is designed to handle data in a deterministic and predictable way, with strict timing in mind, ensuring the system prioritizes real-time execution instead of multitasking, for example. This follows the first-in-first-out processing principle, creating specialized data structures, such as priority queues and circular buffers, and using real-time scheduling algorithms.

Given their critical importance to embedded systems development, RTOS widely integrates with other technology domains relevant to embedded systems. These include the adoption of RTOS in IoT devices, AI-powered embedded systems, and edge computing. In turn, this and the way RTOS deals with data pushes the need to strengthen the security features in RTOS, such as data encryption, access control, secure boot, authorization, and virtualization.

Augmented Reality and Virtual Reality Integration

Another major trend for embedded systems evolution is the growing interest in the integration of AR and VR into wearables, such as glasses, to enhance the users' sensory experiences and provide contextually relevant information to them in real time. Today this finds interesting applications in gaming, visual prototyping, and training scenarios.

AR and VR integration, however, requires powerful hardware and efficient software algorithms that will enable real-time processing and satisfy the rendering demands of AR and VR applications. Also, the interactive nature of these technologies requires the implementation of impeccable sensor fusion, precise tracking, depth sensing, and gesture recognition. Resource-constrained wearable embedded systems, which need to be power-efficient, lightweight, ergonomic, and safe at the same time, are posing a challenge.

High-Level Programming Languages

High-level programming languages offer strong abstraction from the machine language. For software developers, such languages provide enhanced productivity, as they simplify and automate many programming tasks and come with many ready-to-use developer tools, libraries, and frameworks.

Programming languages such as C++, Python, Go, Ada, and Rust are gaining popularity among embedded software developers due to their features that help achieve optimal performance with constrained resources. These include C++'s low-level control, safe concurrency with Rust and Go, strong typing and extensive compile-time checks with Ada, and Python's versatility.

Use Cases and Examples

In this section, we'll review some popular and useful applications that best reflect the modern embedded software trends and innovations.

Smart Home

In Smart Home applications, devices are connected to the network via Wi-Fi connectivity and thus can be controlled remotely and send signals and notifications to users in near-real or real-time through a user interface on mobile and desktop devices. The data collected by these devices can be processed and stored for a certain period in the service provider's cloud storage, which users can also access from their UI. Thus, due to the IoT technology, users may access their home's surveillance system at any time and from any location, launch the robotic vacuum cleaner, start doing laundry, check up on the fridge food supply, or feed a pet.

AI and edge computing are also applicable in this domain, granting more autonomy to the system. For example, the Ajax Systems company provides automated and integrated security, fire safety, water leak prevention, video surveillance, and home comfort systems, offering automation scenarios and scheduling that won't require the user's real-time control.

Automotive Industry

In the automotive industry, the fusion of embedded systems and AI brought to reality what we know as autonomous vehicles. Thanks to the implementation of computer vision and decision-making algorithms, cars are able to identify and classify obstacles to avoid collision, detect signs, pedestrians, and other traffic participants, and navigate safely within a constantly changing environment.

Smart City

Urban space organization is becoming more advanced with the use of modern innovations, such as AI and high-speed connectivity. Since many systems we can see in city streets, such as surveillance cameras, traffic lights, energy grids, and transport are embedded systems on their own, powering them with data processing capabilities brings a lot of benefits.

For example, by using smart transportation systems, it is possible to reduce traffic congestion and emissions and improve public transport routes for the commuters' convenience. Smart energy solutions use sensors and software to collect and analyze data about the electric grid for predictive asset optimization, upstream and midstream operations spotting underperforming and overconsuming equipment, and improved energy consumption.

Manufacturing and Industry 4.0

The IoT technology is widely used for fleet management and maintenance of vehicles or machinery in transportation, logistics, warehouses, and manufacturing. Equipped with connected GPS trackers, as well as vibration, humidity, temperature, and other sensors, a large number of machines and devices can be observed remotely. This allows the system to collect, store, and analyze various data within the central processing unit, providing business owners with sorted-out information and insights about the state, location, performance, potential issues, and other fleet characteristics.

Meanwhile, intelligent embedded systems for manufacturing and fleet management enable predictive maintenance: by collecting and analyzing data about the behavior of the device or its elements, AI algorithms can let you know when it's time to renew some mechanism parts.

Healthcare

In healthcare, some of the typical use cases of embedded systems include AI-powered or IoT-based patient wearables that can track patient vitals, spot disturbing patterns, alert users and their doctors, or even provide guided advice. However, large-scale devices, such as magnetic resonance imaging (MRI) and computer tomography (CT) machines also contain advanced embedded systems, as well as other medical equipment does: defibrillators, blood pressure monitoring devices, digital flow sensors, and foetal heart monitoring machines.

Future Outlook and Conclusion

We've overviewed the top trends and innovations in modern embedded systems development. With today's need for rapid and extensive data exchange between the world, humans, and computer systems, the future of embedded software seems to be focused on further improving data transfer speed and processing capabilities. These two aspects actively drive the development of powerful microprocessors and diverse sensors, as well as the connectivity channel advancement and diversification.

Data privacy and security should be another important aspect of embedded systems innovations, finding themselves at the intersection of software technologies and governmental efforts. This statement is also relevant to the use of AI technologies and some ethical considerations regarding the level of autonomy and independence they should provide to computer systems.

# data[].attributes.attachment_link.title
Innovations in Embedded Software Development

# data[].attributes.attachment_link.description
Embedded computer systems have been around since the release of the first microprocessor that started the small computer device revolution.

# data[].attributes.headline
Уривок оригіналу для перекладу

# data[].attributes.subject
Уривок оригіналу для перекладу

# data[].attributes.body
Energy Efficiency

Parallel processing using multiple cores also allows for reduced energy consumption and device overheating. As multicore processors yield more processing power at lower clock frequencies, they need less energy and emit less heat than a single-core processor to perform the same task. This characteristic is critical for battery-powered embedded systems whose core requirement is energy-efficient design.

# data[].attributes.body
Оригінал Energy Efficiency

Parallel processing using multiple cores also allows for reduced energy consumption and device overheating. As multicore processors yield more processing power at lower clock frequencies, they need less energy and emit less heat than a single-core processor to perform the same task. This characteristic is critical for battery‑powered embedded systems whose core requirement is energy‑efficient design.

Переклад Енергоефективність

Паралельна обробка з використанням кількох ядер також дозволяє зменшити споживання енергії та перегрів пристрою. Оскільки багатоядерні процесори дають більшу обчислювальну потужність на нижчих тактових частотах, їм потрібно менше енергії та виділяє менше тепла, ніж одноядерний процесор для виконання того самого завдання. Ця характеристика має вирішальне значення для вбудованих систем, що живляться від батарейок, основною вимогою яких є енергоефективна конструкція.

Коментарі:

А«Паралельна обробка з використанням кількох ядер» Вибір «кількох» ядер є прийнятним, хоча для підсилення кількісного аспекту можливо використати «декількох», що підкреслює множинність.

«...також дозволяє зменшити споживання енергії та перегрів пристрою» Фраза адекватно відтворює смисл reduced energy consumption та overheating. Альтернативно можна застосувати «знизити», щоб бути більш буквальним (оригінал «reduced» може сприйматися і як «знизити»).

«Оскільки багатоядерні процесори дають більше обчислювальну потужність на нижчих тактових частотах» Слово «дають» в перекладі є буквальним, але в технічному контексті більш узгодженим був би варіант «забезпечують/надають більшу обчислювальну потужність». «На нижчих тактових частотах» порівняно з «при більш низьких тактових частотах» (як у деяких інших варіантів) не виражає чітко порівняльний аспект.

«Вони потребують менше енергії та виділяють менше тепла» - «Виділяють» є розмовним варіантом; для точного технічного відтворення дієслова «emit» кращим є «випромінюють» (що передає процес радіації тепла). Також відсутнє повторення підмета для другого дієслівного сполучення, що спричиняє неграматичність: краще було б «...вони потребують менше енергії і вони випромінюють менше тепла…»

«...вбудованих систем, що живляться від батарейок» - Використання слова «батарейок» є менш офіційним; більш усталені варіанти – «з живленням від батарей» або «на батарейках».

«Енергоефективна конструкція» - Слово «конструкція» тут вжите коректно, проте варто звернути увагу на узгодження термінології в усьому тексті.

# data[].attributes.body
Оригінал Energy Efficiency

Parallel processing using multiple cores also allows for reduced energy consumption and device overheating. As multicore processors yield more processing power at lower clock frequencies, they need less energy and emit less heat than a single-core processor to perform the same task. This characteristic is critical for battery‑powered embedded systems whose core requirement is energy‑efficient design.

Переклад

Енергоефективність

Паралельна обробка з використанням декількох ядер також дозволяє зменшити споживання енергії та перегрів пристрою. Оскільки багатоядерні процесори забезпечують більшу обчислювальну потужність при нижчих тактових частотах, вони потребують менше енергії і виділяють менше тепла, ніж одноядерні процесори для виконання тієї ж задачі. Ця характеристика має вирішальне значення для вбудованих систем з живленням від батареї, основною вимогою яких є енергоефективна конструкція.

Коментарі

«...дають більше обчислювальної потужності при більш низьких тактових частотах» Додавання слова «більш» додає порівняльний відтінок, що добре відображає зміст. Фраза «дають більше обчислювальної потужності» була б граматично коректнішою як «забезпечують більшу обчислювальну потужність».

«...вони потребують менше енергії і випромінюють менше тепла» Використання «випромінюють» є точним рішенням для дієслова «emit».

«...для вбудованих систем на батарейках» Вираз «на батарейках» є більш природним і усталеним у технічному контексті.

«...енергоефективний дизайн» Збережено сучасну термінологію; хоча можливий альтернативний варіант – «енергоефективна конструкція».

# data[].attributes.body
Оригінал Energy Efficiency

Parallel processing using multiple cores also allows for reduced energy consumption and device overheating. As multicore processors yield more processing power at lower clock frequencies, they need less energy and emit less heat than a single-core processor to perform the same task. This characteristic is critical for battery‑powered embedded systems whose core requirement is energy‑efficient design.

Переклад Енергоефективність. Паралельна обробка з використанням декількох ядер також дозволяє зменшити споживання енергії та перегрів пристрою. Оскільки багатоядерні процесори дають більше обчислювальної потужності при більш низьких тактових частотах, вони потребують менше енергії і випромінюють менше тепла, ніж одноядерний процесор для виконання того ж завдання. Ця характеристика має вирішальне значення для вбудованих систем на батарейках, основною вимогою яких є енергоефективний дизайн.

Коментарі

Фраза «дають більше обчислювальної потужності при більш низьких тактових частотах» Аналогічно DeepL, або можна покращити, використовуючи «забезпечують більшу обчислювальну потужність».

# data[].attributes.headline
Microsoft  та Bing - мають ідентичні переклади

# data[].attributes.subject
Microsoft  та Bing - мають ідентичні переклади

# data[].attributes.body
Оригінал Energy Efficiency Parallel processing using multiple cores also allows for reduced energy consumption and device overheating. As multicore processors yield more processing power at lower clock frequencies, they need less energy and emit less heat than a single-core processor to perform the same task. This characteristic is critical for battery-powered embedded systems whose core requirement is energy-efficient design.

Переклад Енергоефективність Паралельна обробка з використанням декількох ядер також дозволяє зменшити споживання енергії та перегрів пристрою. Оскільки багатоядерні процесори дають більше обчислювальної потужності при більш низьких тактових частотах, вони потребують менше енергії і випромінюють менше тепла, ніж одноядерний процесор для виконання того ж завдання. Ця характеристика має вирішальне значення для вбудованих систем на батарейках, основною вимогою яких є енергоефективний дизайн.

Коментарі

«...дають більше обчислювальної потужності при більш низьких тактових частотах» Застосування «при більш низьких тактових частотах» підкреслює порівняльний відтінок. Проте слід уточнити до «забезпечують більшу обчислювальну потужність».

«енергоефективний дизайн» Збережено сучасне запозичення; альтернативно можна розглянути «енергоефективна конструкція», проте обидва варіанти прийнятні.

# data[].attributes.body
Google Translate: 7/10 Плюси: Чіткість загального змісту. Мінуси: Невідповідність узгодження (відсутність повторення підмета), розмовний характер терміна «батарейок».

DeepL: 8/10 Плюси: Точна термінологія (випромінюють менше тепла, декілька ядер), формальний стиль. Мінуси: Неузгодження у виразі «більше обчислювальної потужності».

Online‑translator.com: 8/10 Плюси: Ідентичний результат з DeepL, що забезпечує якісний технічний переклад. Мінуси: Та ж помилка в узгодженні відмінювання.

Microsoft Translator: 8/10 Плюси: Чітка передача технічних термінів і загального змісту. Мінуси: Та ж граматична неточність з відмінюванням.

Bing: 8/10 Плюси: Чітка передача технічних термінів і загального змісту. Мінуси: Та ж граматична неточність з відмінюванням.

# data[].attributes.body
The original text to be translated into another language. It serves as the basis for the translation process.

Google translate - Вихідний текст

Bing Translator - Текст джерела

Deepl - Вихідний текст

Microsoft translator - Вихідний текст

Online-translator.com - Вихідний текст

# data[].attributes.body
The degree to which a translation conveys the same meaning, tone, and intent as the source text. A central concept in translation theory.

Google translate - Еквівалентність

Bing Translator - Еквівалентності

Deepl -Еквівалентність/рівноцінність

Microsoft translator -Еквівалентність

Online-translator.com - Еквівалентність

# data[].attributes.body
A strategy where the translator makes the text feel familiar to the target audience, minimizing foreign elements.

Google translate - Одомашнення

Bing Translator - Одомашнення

Deepl - Одомашнення/Приручення/Одомашнювання/Доместикація

Microsoft translator - Одомашнення

Online-translator.com - Одомашнення

# data[].attributes.body
Oral translation of spoken language in real time, often used in conferences, courtrooms, or diplomatic settings.

Google translate - Усний переклад

Bing Translator - Інтерпретації

Deepl - Усний переклад

Microsoft translator - Усний переклад

Online-translator.com - Усний переклад

# data[].attributes.body
Creative adaptation of content (e.g., marketing or poetry) to preserve its impact and cultural relevance in the target language.

Google translate - Транскреація

Bing Translator - Транскреація

Deepl - Відпочинок

Microsoft translator -Транскреація

Online-translator.com -Транскреація

# data[].attributes.body
Adding words to clarify meaning that is implied in the source text.

Google translate - Розширення

Bing Translator - Збільшення

Deepl - Розширення

Microsoft translator - Розширення

Online-translator.com - Розширення

# data[].attributes.body
Replacing the original dialogue in audiovisual content with a translated version.

Google translate - Дубляж

Bing Translator - Тонувальна

Deepl - Дубляж

Microsoft translator - Дубляж

Online-translator.com - Дубляж

# data[].attributes.body
The translated version of the source text, produced in the target language for a new audience.

Google translate - Цільовий текст

Bing Translator - Текст перекладу

Deepl - Цільовий текст/ текст цілі

Microsoft translator - Цільовий текст

Online-translator.com -Цільовий текст

# data[].attributes.body
A structured collection of texts used for linguistic analysis and translation reference.

Google translate - Корпус

Bing Translator - Корпус

Deepl - Тіло

Microsoft translator - Корпус

Online-translator.com - Корпус

# data[].attributes.body
Restating text in a different way while maintaining its meaning.

Google translate - Перефразування

Bing Translator - Перефразовуючи

Deepl - Перефразовуючи

Microsoft translator - Перефразування

Online-translator.com - Перефразування

# data[].attributes.body
Google translate - 8

Bing Translator - 4

Deepl - 9

Microsoft translator - 8

Online-translator.com -8

# data[].attributes.headline
Висновок і загальні рекомендації

# data[].attributes.subject
Висновок і загальні рекомендації

# data[].attributes.body
Усі варіанти досить точно передають основний зміст оригіналу, але остаточний вибір термінів і узгоджень може залежати від цільової аудиторської специфіки та рівня формальності. Для більш професійного перекладу технічного тексту рекомендовано коригувати згадану граматичну неточність та використовувати більш технічно нейтральні вирази для опису живлення пристроїв.

Переклад терміну «yield more processing power» → Рекомендовано використовувати «забезпечують/надають більшу обчислювальну потужність» замість простого «дають більше обчислювальної потужності» для кращого узгодження.

Відтворення порівняльного відтінку частоти → «При більш низьких тактових частотах» підкреслює порівняльність між багатоядерними та одноядерними процесорами.

Передача дієслова «emit» → «Випромінюють» є точнішим, ніж «виділяють».

Опис джерела живлення → Фраза «на батарейках» або «з живленням від батарей» виглядає більш узгодженою з технічним контекстом, ніж «від акумуляторів».

Термін «дизайн» → Обидва варіанти («дизайн» або «конструкція») є прийнятними, але варто керуватися загальноприйнятою термінологією в цільовій галузі.

# data[].attributes.body
Meaning 1: The act of translating or conveying meaning.

Meaning 2: The artistic representation of something.

Google translate - Візуалізація

Bing Translator - Надання

Deepl - Рендеринг/Візуалізація

Microsoft translator - Візуалізація

Online-translator.com - Візуалізація

# data[].attributes.body
Meaning 1: Adjusting a text to fit cultural or linguistic differences.

Meaning 2: A rewritten or modified version of a story.

Google translate - Адаптація

Bing Translator - Адаптації

Deepl - Адаптація/пристосування

Microsoft translator - Адаптація

Online-translator.com - Адаптація

# data[].attributes.body
Meaning 1: The degree of accuracy in translating meaning.

Meaning 2: A mathematical or logical relationship.

Google translate - Еквівалентність

Bing Translator - Еквівалентності

Deepl - Еквівалентність/рівноцінність

Microsoft translator - Еквівалентність

Online-translator.com -Еквівалентність

# data[].attributes.body
Meaning 1: A direct, word-for-word translation.

Meaning 2: The most basic, non-figurative meaning of a word.

Google translate - Буквальний

Bing Translator - Буквальне

Deepl - Буквально/дослівно

Microsoft translator - Буквальний

Online-translator.com -Буквальний

# data[].attributes.body
Meaning 1: The language into which a text is translated.

Meaning 2: A goal or objective.

Google translate - Цільова

Bing Translator - Ціль

Deepl - Ціль/мета

Microsoft translator - Ціль

Online-translator.com - Ціль

# data[].attributes.body
Meaning 1: Converting spoken language into written form.

Meaning 2: The process of adapting text for phonetic representation.

Google translate - Транскрипція

Bing Translator - Транскрипція

Deepl - Транскрипція

Microsoft translator - Транскрипція

Online-translator.com - Транскрипція

# data[].attributes.body
Meaning 1: A word or phrase with multiple possible meanings.

Meaning 2: Uncertainty or lack of clarity.

Google translate - Неоднозначність

Bing Translator - Двозначності

Deepl - Неоднозначність/Невизначеність

Microsoft translator - Неоднозначність

Online-translator.com - Неоднозначність

# data[].attributes.body
Meaning 1: A word that has a common linguistic origin in different languages.

Meaning 2: Something related or connected.

Google translate - Споріднений

Bing Translator - Споріднений

Deepl - Споріднений

Microsoft translator - Когнатний

Online-translator.com - Когнатний

# data[].attributes.body
Meaning 1: A natural combination of words that commonly appear together.

Meaning 2: The positioning of words in a phrase or sentence.

Google translate - Колокація

Bing Translator -Словосполучення

Deepl - Колокація

Microsoft translator -Колокація

Online-translator.com -Колокація

# data[].attributes.body
Meaning 1: A brief explanation or translation of a word.

Meaning 2: A shiny or reflective surface.

Google translate - Глянець

Bing Translator - Глянець

Deepl -Блиск

Microsoft translator - Блиск

Online-translator.com -Блиск

# data[].attributes.body
Google translate - 7

Bing Translator - 4

Deepl - 8

Microsoft translator -7

Online-translator.com - 7

# data[].attributes.body
Автоматичні перекладачі загалом добре справляються з передачею значення термінів, проте можуть допускати неточності, особливо при перекладі окремих слів без контексту. І використати більш часто вживане значення, а не специфічний для перекладацької діяльності термін. Це свідчить про те, що без контексту автоматичний переклад може бути не зовсім точним або природним, тому важливо перевіряти результати та враховувати специфіку термінології.

# data[].attributes.body
Автоматичні перекладачі загалом добре справляються з передачею значення термінів, проте можуть допускати неточності, особливо при перекладі окремих слів без контексту. І використати більш часто вживане значення, а не специфічний для перекладацької діяльності термін. Це свідчить про те, що без контексту автоматичний переклад може бути не зовсім точним або природним, тому важливо перевіряти результати та враховувати специфіку термінології.

# data[].attributes.headline
Ідіома згідно варіанту 

# data[].attributes.subject
Ідіома згідно варіанту 

# data[].attributes.body
Вона була втішена, що у неї під рукою є кілька асів у рукаві (варіант 3)

# data[].attributes.body
Google translate - 8/10

Bing Translator - 7.5/10

Deepl - 9/10

Microsoft translator - 6/10

Online-translator.com - 6/10

# data[].attributes.body
She was comforted to have a few aces up her sleeve at hand.

Помилки:

"at hand" зайве, адже "up her sleeve" вже передає ідею прихованої переваги.

"comfоrted to have" не дуже природно звучить у цьому контексті, краще "comforted that she had".

# data[].attributes.body
She was comforted that she had several aces up her sleeve at hand.

Помилки:

"several" означає «кілька», але зазвичай має відтінок «більше ніж декілька». Ближчий еквівалент – "a few".

"at hand" зайве (та сама проблема, що й у Google).

# data[].attributes.body
She was glad to know that she had a few tricks up her sleeve.

Помилки:

"tricks up her sleeve" не є еквівалентним у значенні "aces up her sleeve". Хоча значення схожі, "aces up her sleeve" має на увазі сильну приховану перевагу, а "tricks up her sleeve" може означати просто хитрощі чи плани.

# data[].attributes.body
She was comforted that she had a few aces up her sleeve at her fingertips.

Помилки:

"at her fingertips" означає «під рукою», що суперечить "up her sleeve" тобто в рукаві

# data[].attributes.body
She was comforted that she had a few aces up her sleeve at her fingertips.

Помилки:

Та сама проблема, що й у Microsoft

# data[].attributes.headline
Після оголошення результатів у нього як камінь з плечей звалився

# data[].attributes.subject
Після оголошення результатів у нього як камінь з плечей звалився

# data[].attributes.body
After the results were announced, a weight fell off his shoulders.

Помилки:

"a weight fell off his shoulders" – некоректний вираз, правильніше "a weight was lifted off his shoulders" (у пасиві).

Слово "fell" створює враження, що вага буквально впала, а не що він відчув полегшення.

# data[].attributes.body
After the announcement of the results, he fell like a stone from his shoulders.

Помилки:

"he fell like a stone from his shoulders" – безглуздо, адже це звучить так, ніби "він впав зі своїх власних плечей".

Повністю втрачено ідіоматичний сенс.

# data[].attributes.body
After the results were announced, it was like a weight was lifted off his shoulders.

Помилки:

"it was like a weight was lifted" – трохи надмірна конструкція, простіше "a weight was lifted off his shoulders".

# data[].attributes.body
After the announcement of the results, he fell off his shoulders like a stone.

Помилки:

"he fell off his shoulders like a stone" – безглуздя, те ж, що і в Bing: виходить, що він сам впав зі своїх плечей.

Повністю втрачено ідіоматичний вираз.

# data[].attributes.body
After the announcement of the results, he fell off his shoulders like a stone.

Помилки:

Ті самі, що у Microsoft

# data[].attributes.body
Google translate - 8

Bing Translator - 1

Deepl - 9

Microsoft translator - 3

Online-translator.com - 3

# data[].attributes.body
розпочати розмову або зробити щось, щоб людям стало комфортніше спілкуватися.

Google translate - зламати лід

Bing Translator - Розтопити лід

Deepl - Розбийте лід, Розбийте кригу

Microsoft translator - зламати лід

Online-translator.com - зламати лід

# data[].attributes.body
щось дуже легке або просте

Google translate - Шматок пирога

Bing Translator - Шматок торта

Deepl - Як два пальці об асфальт/ Простіше простого/ Шматок пирога

Microsoft translator - Шматок торта

Online-translator.com - Шматок торта

# data[].attributes.body
озкрити секрет або повідомити те, що мало залишатися таємницею.

Google translate -  Розсипати боби

Bing Translator - Розсипте квасолю

Deepl - Розкажіть про себе/ Викладайте все по порядку

Microsoft translator - Розлийте боби

Online-translator.com - Розсипати боби

# data[].attributes.body
точно визначити суть або зробити щось абсолютно правильно.

Google translate -  Вдарити в точку

Bing Translator - Вдарити цвяхом по голові

Deepl - Влучити цвяхом у голову

Microsoft translator - Удар цвяхом по голові

Online-translator.com - Удар цвяхом по голові

# data[].attributes.body
випадково розкрити секрет.

Google translate -  Випустіть кота з мішка

Bing Translator - Випустіть кішку з мішка

Deepl - Випустити кота з мішка

Microsoft translator - Випустіть кішку з сумки

Online-translator.com - Випустіть кішку з сумки

# data[].attributes.body
працювати або навчатися допізна.

Google translate -  Підпаліть опівнічну олію

Bing Translator - Спалити опівнічну олію

Deepl - Спалити опівнічну олію

Microsoft translator - Спалити масло опівночі

Online-translator.com - Спалити масло опівночі

# data[].attributes.body
зібратися з силами і зробити щось неприємне або важке.

Google translate -  Кусати кулю

Bing Translator - Укусити кулю

Deepl - Проковтнути кулю/ Заспокойтеся

Microsoft translator - Вкусити кулю

Online-translator.com - Вкусити кулю

# data[].attributes.body
почуватися погано або захворіти.

Google translate -  Під погоду

Bing Translator - Під погодою

Deepl - В умовах негоди/ Під час негоди

Microsoft translator - Під погодою

Online-translator.com - Під погодою

# data[].attributes.body
виконати два завдання одночасно.

Google translate -  Вбити двох зайців одним пострілом

Bing Translator - Вбити двох зайців одним пострілом

Deepl - Вбити двох зайців одним пострілом

Microsoft translator - Вбити двох птахів одним каменем

Online-translator.com - Вбити двох птахів одним каменем

# data[].attributes.body
коштувати дуже дорого.

Google translate -  Коштує руку й ногу

Bing Translator - Вартість руки і ноги

Deepl - Коштує руку й ногу/ Коштує дорого

Microsoft translator - Коштують рука і нога

Online-translator.com - Коштують рука і нога

# data[].attributes.body
Google translate -

Bing Translator -

Deepl -

Microsoft translator -

Online-translator.com -

# data[].attributes.headline
3. "She ain't seen him for ages, so she don't know what he's been up to."

# data[].attributes.subject
3. "She ain't seen him for ages, so she don't know what he's been up to."

# data[].attributes.body
Переклад: Вона не бачила його багато років, тому не знає, що він задумав.

Помилки:

"багато років" – коректно, але більш природним еквівалентом for ages буде "дуже давно" або "цілу вічність".

"що він задумав" – what he's been up to означає "чим він займався", а не що він планує.

# data[].attributes.body
Переклад: Вона не бачила його багато років, тому не знає, чим він займався.

Помилки:

"багато років" – як і в Google, більш розмовний варіант "дуже давно" краще підходив би для for ages.

# data[].attributes.body
Переклад: Вона не бачила його цілу вічність, тож не знає, чим він займається.

Помилки:

"цілу вічність" – чудовий переклад для for ages!

"чим він займається" – але he's been up to стосується минулих дій, а не теперішніх. Треба "чим він займався".

# data[].attributes.body
Переклад: Вона не бачила (і все, переклад обірвався). немає що аналізувати

# data[].attributes.body
Переклад: Вона не бачила (те саме, що й у Microsoft).

# data[].attributes.body
Google translate - 7

Bing Translator - 8

Deepl -9

Microsoft translator -0

Online-translator.com - 0

# data[].attributes.headline
Ми гуляєш у парку, коли прийшла дощ.

# data[].attributes.subject
Ми гуляєш у парку, коли прийшла дощ.

# data[].attributes.body
Google translate -  We were walking in the park when it rained.

Bing Translator - We're walking in the park when the rain came.

Deepl - We were walking in the park when it started to rain.

Microsoft translator - We walk in the park when the rain comes.

Online-translator.com - We walk in the park when the rain comes.

# data[].attributes.headline
Якщо вони знали, ми буду чекати у кафе.

# data[].attributes.subject
Якщо вони знали, ми буду чекати у кафе.

# data[].attributes.body
Google translate -  If they knew, we would wait in the cafe.

Bing Translator - If they knew, we would wait in the cafe.

Deepl - If they knew, we would be waiting in the cafe.

Microsoft translator - If they knew, we would wait in the cafe.

Online-translator.com - If they knew, we would wait in the cafe.

# data[].attributes.headline
Дівчина, що побачила ми, були на мосту

# data[].attributes.subject
Дівчина, що побачила ми, були на мосту

# data[].attributes.body
Всі перекладачі - The girl we saw was on the bridge.

# data[].attributes.body
Google translate - 9

Bing Translator - 9

Deepl -10

Microsoft translator - 7

Online-translator.com - 7

# data[].attributes.body
Google translate - 9

Bing Translator - 9

Deepl -10

Microsoft translator - 5

Online-translator.com -5

# data[].attributes.body
Hospitality in the East and the West: Translating the Concept Through a Cultural Prism.

"Through a Cultural Prism" – дослівний, але менш природний варіант. Краще було б "from a cultural perspective" або "through the lens of culture".

# data[].attributes.body
Hospitality in East and West: Translating the Concept through a Cultural Prism.

"in East and West" - має бути "in the East and the West" (відсутні артиклі).

"through a Cultural Prism" – дослівний переклад, але звучить трохи криво

# data[].attributes.body
Hospitality in the East and the West: translating the concept through a cultural lens.

"through a cultural lens" – звучить природніше, ніж "cultural prism", тому цей варіант більш якісний.

# data[].attributes.body
Hospitality in East and West: translating the concept through a cultural prism.

"in East and West" - має бути "in the East and the West" (відсутні артиклі).

# data[].attributes.body
Hospitality in East and West: translating the concept through a cultural prism.

аналогічні помилки

# data[].attributes.body
Google translate - 8

Bing Translator - 7

Deepl - 9

Microsoft translator - 7

Online-translator.com - 7

# data[].attributes.body
Google translate - Belly

Bing Translator - Abdomen

Deepl - Womb / Bowels

Microsoft translator - Belly

Online-translator.com - Abdomen

# data[].attributes.body
Google translate – lament/ wail/ yammer

Bing Translator - Lemont

Deepl – shout/ cry/screaming

Microsoft translator – cry/weeping/lamentation/outcry/wailing

Online-translator.com – lеment

# data[].attributes.body
Google translate - Humility

Bing Translator - Humbling

Deepl – Humility /Meekness/lowliness/humbleness/resignation

Microsoft translator - Humility

Online-translator.com - Humility

# data[].attributes.body
Google translate - Den

Bing Translator – Lair/ Den

Deepl – Lair/ Den

Microsoft translator - hole

Online-translator.com - The Lair

# data[].attributes.body
Google translate – Openwork/ filigreed

Bing Translator – Openwork/lacy

Deepl – Openwork/ lacy/netlike

Microsoft translator - Openwork

Online-translator.com - Openwork

# data[].attributes.body
Google translate - Like-minded person

Bing Translator - Fellow thinker

Deepl - Kindred spirit / Congenial mind

Microsoft translator - Like-minded

Online-translator.com - Like-minded person

# data[].attributes.headline
Несподіванка

# data[].attributes.subject
Несподіванка

# data[].attributes.body
Google translate - Surprise

Bing Translator - Unexpected thing

Deepl - Surprise occurrence

Microsoft translator - Surprise

Online-translator.com - Surprise

# data[].attributes.body
Google translate - Noisy

Bing Translator - Clamorous

Deepl - Clamorous / Boisterous

Microsoft translator - Noisy

Online-translator.com - Clamorous

# data[].attributes.headline
Безпросвітність

# data[].attributes.subject
Безпросвітність

# data[].attributes.body
Google translate - Impenetrable darkness

Bing Translator - Pitch darkness

Deepl - Impenetrable gloom / Unfathomable darkness

Microsoft translator - Gloom

Online-translator.com - Pitch darkness

# data[].attributes.body
Google translate - To fulfill

Bing Translator - To accomplish

Deepl - To execute / To carry out

Microsoft translator - To perform

Online-translator.com - To fulfill

# data[].attributes.body
Google translate - 7

Bing Translator - 6.5

Deepl - 9

Microsoft translator - 6.5

Online-translator.com - 5

# data[].attributes.headline
Сучасні методи візуального розпізнавання об'єктів в медичних зображеннях

# data[].attributes.subject
Сучасні методи візуального розпізнавання об'єктів в медичних зображеннях

# data[].attributes.body
Each node in Fig. 6 represents a keyword, and its size indicates the rate of frequency of the corresponding keyword, where the larger the node, the higher the significance of the keyword. The distance between two nodes reflects the strength of the relationship between two keywords. In other words, the closer two nodes are to each other, the higher the frequency of those two keywords appearing together.

Additionally, the color of the nodes defines the cluster to which each node belongs. VosViewer's clustering approach represents the connections and relations among nodes based on distance and density. The algorithm tries to identify sets of keywords that are prone to co-occur more frequently with each other than with keywords outside the cluster. To ensure visual singularity, each cluster is assigned a unique color.

From the network, we can verify four main clusters created. The red cluster seems to include articles where the main focus is on the technology used, with deep learning, medical imaging, and convolutional neural networks as the terms with more weight. There is a similar interpretation for the blue cluster with algorithm, neural network, and automation as the most significant keywords. The green cluster seems to point out articles more medically oriented, with human, article, and controlled study as the main keywords. The purple cluster has some similarities with the former cluster, with human, male, and aged as keywords with higher occurrence.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
national center for biotechnology information

# data[].attributes.attachment_link.title
Deep learning-based object detection algorithms in medical imaging: Systematic review - PubMed

# data[].attributes.attachment_link.description
Over the past decade, Deep Learning (DL) techniques have demonstrated remarkable advancements across various domains, driving their widespread adoption. Particularly in medical image analysis, DL received greater attention for tasks like image segmentation, object detection, and classification. This ...

# data[].attributes.body
Кожен вузол на рис. 6 представляє ключове слово, а його розмір вказує частоту відповідного ключового слова, де чим більший вузол, тим вища значущість ключового слова. Відстань між двома вузлами відображає силу зв’язку між двома ключовими словами. Іншими словами, чим ближче один до одного два вузли, тим вище частота, коли ці два ключові слова з’являються разом.

Крім того, колір вузлів визначає кластер, до якого належить кожен вузол. Підхід VosViewer до кластеризації представляє зв’язки та відносини між вузлами на основі відстані та щільності. Алгоритм намагається визначити набори ключових слів, які частіше зустрічаються одне з одним, ніж з ключовими словами поза межами кластера. Для забезпечення візуальної унікальності кожному кластеру призначається унікальний колір.

З мережі ми можемо перевірити чотири основні створені кластери. Схоже, що червоний кластер включає статті, де основна увага зосереджена на використовуваних технологіях, з глибоким навчанням, медичною візуалізацією та згортковими нейронними мережами як термінами, які мають більшу вагу. Існує подібна інтерпретація для синього кластера з алгоритмом, нейронною мережею та автоматизацією як найважливішими ключовими словами. Зелений кластер, здається, вказує на статті, більш орієнтовані на медицину, де основними ключовими словами є людина, стаття та контрольоване дослідження. Фіолетовий кластер має деякі подібності з попереднім кластером, з ключовими словами людина, чоловік і вік, які частіше зустрічаються.

# data[].attributes.body
Кожен вузол на рис.6 представляє ключове слово, а його розмір вказує на частотність відповідного ключового слова, де чим більше вузол, тим вище значущість ключового слова. Відстань між двома вузлами відображає силу зв'язку між двома ключовими словами. Іншими словами, чим ближче два вузли один до одного, тим вище частота появи цих двох ключових слів разом. Крім того, колір вузлів визначає кластер, до якого належить кожен вузол. Підхід кластеризації VosViewer представляє зв'язки та відносини між вузлами на основі відстані та щільності. Алгоритм намагається виявити набори ключових слів, які схильні частіше зустрічатися один з одним, ніж з ключовими словами за межами кластера. Щоб забезпечити візуальну сингулярність, кожному скупченню присвоюється унікальний колір. З мережі ми можемо перевірити чотири основні створені кластери. Червоний кластер, схоже, включає статті, де основна увага приділяється використовуваним технологіям, з глибоким навчанням, медичною візуалізацією та згортковими нейронними мережами як термінами з більшою вагою. Аналогічна інтерпретація існує і для синього кластера з алгоритмом, нейронною мережею та автоматизацією як найбільш значущими ключовими словами. Зелений кластер, здається, вказує на статті, більш орієнтовані з медичної точки зору, з людськими ключовими словами, статтею та контрольованим вивченням. Фіолетове скупчення має деяку схожість з першим скупченням, де люди, чоловіки та люди похилого віку є ключовими словами з більшою входженням.

# data[].attributes.body
Кожен вузол на рис. 6 представляє ключове слово, а його розмір вказує на частоту відповідного ключового слова, де чим більший вузол, тим вища значущість ключового слова. Відстань між двома вузлами відображає силу зв'язку між двома ключовими словами. Іншими словами, чим ближче два вузли один до одного, тим вища частота появи цих двох ключових слів разом.

Крім того, колір вузлів визначає кластер, до якого належить кожен вузол. Підхід VosViewer до кластеризації представляє зв'язки і відносини між вузлами на основі відстані і щільності. Алгоритм намагається виявити набори ключових слів, які схильні зустрічатися один з одним частіше, ніж з ключовими словами поза кластером. Щоб забезпечити візуальну сингулярність, кожному кластеру присвоюється унікальний колір.

З мережі ми можемо перевірити чотири основні створені кластери. Червоний кластер, схоже, включає статті, в яких основна увага приділяється використовуваним технологіям, причому глибинне навчання, медична візуалізація та згорткові нейронні мережі є термінами з більшою вагою. Схожа інтерпретація існує і для синього кластера, де алгоритм, нейронна мережа та автоматизація є найбільш важливими ключовими словами. Зелений кластер, схоже, вказує на статті, більш орієнтовані на медицину, з основними ключовими словами «людина», “стаття” і «контрольоване дослідження» як основними ключовими словами. Фіолетовий кластер має певну схожість з попереднім кластером, з ключовими словами «людина», “чоловік” і «старість», які зустрічаються частіше.