ordine sociale. Significato, origine, esempi dell'uso delle unità fraseologiche

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Parole alate, unità fraseologiche. Significato, storia d'origine, esempi d'uso

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Ordine sociale

Brik O.M.

Fraseologismo: ordine sociale.

Significato: Prodotto sull'argomento del giorno.

origine: Dall'articolo "T. N. "Metodo formale" del critico letterario sovietico Osip Maksimovich Brik (1888-1945), pubblicato sulla rivista "LEF" (1923. n. 1): "Tutto il grande è stato creato in risposta alle richieste del giorno [...] un grande poeta non si rivela, ma realizza solo un ordine sociale." L'autore ha spiegato questa idea in questo modo: "Non essere Pushkin. "Eugene Onegin" sarebbe stato scritto comunque.

Fraseologia casuale:

Pianta (pianta) in una galoscia.

Significato:

Mettere qualcuno in una posizione goffa, ridicola, ridicola (semplicemente ironica).

origine:

Il fraseologismo è sorto relativamente di recente da "mettere in kaluga" (popolo) e "piantare in una pozzanghera". La natura secondaria dell'unità fraseologica con la parola kalosh è confermata dall'ampia distribuzione di combinazioni dialettali e slave create secondo il modello "entra + trappola" = "ritrovarsi in una posizione difficile o ridicola": "sedersi in una pozzanghera", "entra in un kalevo", "cheburakh nel rosicchiare", ecc. La distorsione paronimica della componente fraseologistica ha portato a un rinnovamento dell'immagine e ad un aumento dell'espressività del giro d'affari.

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La nuova tecnologia promette di migliorare non solo il processo di degustazione del vino, ma anche di arricchire l'esperienza del consumatore in vari ambiti.

Il dispositivo si basa su 4 sensori, ognuno dei quali è specializzato in un gusto specifico. Grandi solo pochi millimetri, questi sensori funzionano come papille gustative, in grado di rilevare e analizzare varie sostanze chimiche, convertendole in segnali elettrici. Gli autori notano che sistemi simili sono stati creati in precedenza, ma mancava il “cervello” per elaborare combinazioni di sapori in piatti e bevande reali.

Per far fronte a queste sfide, gli scienziati hanno sviluppato sistemi integrati di e-tongue che combinano sensori e tecnologie di deep learning. Esperimenti effettuati su 6 diversi tipi di vino hanno confermato l'elevata efficienza del dispositivo, che è stato in grado di classificare i vini con una precisione superiore al 95%. Grazie al deep learning, il dispositivo ha anche offerto consigli per selezionare tipologie di vino simili, ideali per una varietà di piatti.

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