Слова для игры я: Легкие слова для игры Кто Я для взрослых: список

Содержание

Локализуем игру в слова с искусственным интеллектом / Хабр

Даже на русском языке игра не самая простая

Все началось с коллеги, который закинул в локальный чат сообщение, что он сыграл в игру #59 и угадал слово с 33 попыток и одной подсказки. Игра оказалась простая и сложная одновременно: сайт загадал слово и нужно его отгадать. В поле ввода отправляешь слово, а искусственный интеллект на сайте определяет, насколько отправленное слово близко по смыслу к загаданному.

Интересная игра, тренирующая ассоциативное мышление и умение строить связи. Новое слово появляется каждый день, что в некотором смысле выглядит ограничителем. Также игра доступна только на португальском и английском языках. С одной стороны, это дополнительная практика, а с другой — сомнения «а знаю ли я это слово?» смазывают впечатления от игры.

Так я задумался о локализации игры на русский язык. Свою игру «Русо контексто» я разместил на объектном хранилище, которое более устойчиво примет читателей Хабра.

Дисклеймер. Оригинальная игра расположена по адресу contexto.me. В процессе подготовки статьи я узнал о существовании русскоязычной версии guess-word.com. Но эта версия имеет более ограниченную функциональность.

Как работает игра?

У сайта минималистичный интерфейс:

Сведения об игре: номер, количество попыток и количество подсказок.
Поле ввода слова.
Список отгаданных слов в виде полосы загрузки. Чем ближе, тем более она заполнена. Номер справа обозначает расстояние в словах, но его можно отключить.

В выпадающем меню есть настройки и дополнительные игровые опции:

Выбрать игру.
Взять подсказку.
Сдаться.

Если отгадать слово, то игра предложит поделиться результатом и взглянуть на ближайшие 500 слов. Игра очень быстро возвращает ответ и умеет определять начальную форму слова. Иными словами, cat и cats считаются одним словом и выводиятся как cat. Все введенные слова трактуются как существительные, и в списке 500 ближайших слов глагола не встретить.

Это наводит на мысль, что список ближайших слов формируется отдельно, а игра просто обращается к списку. Остается вопрос: как составить список ближайших слов?

Текстовые эмбеддинги

Изначально компьютеры не владеют ни одним человеческим языком. Но человек делает все возможное, чтобы это исправить. Человек может сказать одну команду, используя разные слова и в разном порядке. Машине нужно уметь не просто различать слова, но и понимать смысл, который прячется за этими словами.

Здесь на помощь приходят текстовые эмбеддинги. Если упрощать, то эмбеддинг — это превращение слова в набор чисел, который называют кортежем или вектором. Эти числа задают положение слова в виде точки в пространстве, но не в трехмерном, а в многомерном. Чем ближе две точки, тем ближе слова по смыслу, а компьютеры умеют вычислять.

В рамках данной статьи оставим процесс сопоставления слов векторам в виде черного ящика, которым мы хотим пользоваться, но нам неинтересно, как он работает. Однако если любопытство берет верх, то рекомендую ознакомиться со статьями из секции дополнительного чтения в конце текста.

После операции сопоставления появляется модель — файл, который описывает соответствие «слово — вектор» или как-то описывает правила сопоставления или вычисления. Для работы модели нужно программное обеспечение, которое понимает формат модели.

Проще и быстрее всего «потрогать» эмбеддинги на языке Python. Библиотека gensim реализует один из самых популярных подходов — word2vec. Для работы необходима модель, обученная на достаточном количестве текстов. В документации gensim есть ссылки на англоязычные модели, но нас это не устраивает.

К счастью, проект RusVectores предоставляет модели на русском языке. На сайте представлены контекстуализированные и статические модели.

Так как игра принимает на вход одно слово, то нам подходит статическая модель.

Я использовал модель, обученную на Национальном Корпусе Русского Языка (НКРЯ), ее название — ruscorpora_upos_cbow_300_20_2019. Скачиваем архив и распаковываем. Модель представлена в двух видах: бинарном (model.bin) и текстовом (model.txt).

Попробуем воспользоваться этой моделью. Сперва загружаем.

from gensim.models import KeyedVectors
model = KeyedVectors.load_word2vec_format("model.txt", binary=False)

Теперь можем найти слова, ближайшие к слову «провайдер»:

>>> model.most_similar(positive=["провайдер"])
…
KeyError: "Key 'провайдер' not present in vocabulary"

К сожалению, такого слова не нашлось. Дело в том, что данная модель принимает слова вместе с меткой, которая определяет часть слова. Это сделано для различия слов с одинаковым написанием. Например, «печь» можно представить как «печь_NOUN» и «печь_VERB», то есть как существительное и глагол соответственно.

>>> model.most_similar(positive=["провайдер_NOUN"])
[
  ('ip_PROPN', 0.677890419960022), 
  ('internet_PROPN', 0.6627045273780823), 
  ('интернет_PROPN', 0.6595873832702637), 
  ('интернет_NOUN', 0.6567919850349426), 
  ('веб_NOUN', 0.6510902047157288), 
  ('сервер_NOUN', 0.6460723280906677), 
  ('модем_NOUN', 0.6433334946632385), 
  ('трафик_NOUN', 0.6332165002822876), 
  ('безлимитный_ADJ', 0.6230701208114624),
  ('ритейлер_NOUN', 0.6218529939651489)
]

Также возьмем более простой пример с несколькими словами. Зададим два слова: король и женщина. Человек догадается, что женщина-король — это скорее всего королева.

>>> model.most_similar(positive=["король_NOUN", "женщина_NOUN"], topn=1)
[
  ('королева_NOUN', 0.6674807071685791), 
  ('королева_ADV', 0.6368524432182312), 
  ('принцесса_NOUN', 0.6262999176979065), 
  ('герцог_NOUN', 0.613500714302063), 
  ('герцогиня_NOUN', 0.5999450087547302)
]

Метод most_similar выводит список наиболее похожих слов и некоторую метрику расстояния до этого слова. Чем ближе метрика к единице, тем ближе слово. Список слов отсортирован по убыванию этой метрики. Так как сортировка производится при выводе, то значение метрики далее мы использовать не будем.

Аргумент topn позволяет задать количество слов, которые мы хотим получить. Таким образом можно запросить какое-нибудь большое количество слов и получить список, необходимый для создания игры. Давайте зададим более современное слово «киберпространство» и посмотрим на ближайшее слово и на слово, например, на десятитысячной позиции.

>>> result = model.most_similar(positive=["киберпространство_NOUN"], topn=10000)
>>> result[0]
('виртуальный_ADJ', 0.39892229437828064)
>>> result[9998]
('европбыть_VERB', 0.12139307707548141)
>>> result[9999]
('татуировкий_NOUN', 0.12139236181974411)

~~Татуировкий_NOUN. Кажется, это новый химический элемент.~~

Наличие специфичных слов, которые могут шуткой, опечаткой, ошибкой в парсинге или локальным жаргонизмом, неприятно влияет на игру.

Более того, использование некорректного тега приведет к интересным результатам

 >>> model.most_similar(positive=["европа_NOUN"], topn=10)
[
  ('максимилиан::александрович_PROPN', 0.3658076822757721), 
  ('фамилие_NOUN', 0.36153605580329895), 
  ('санюшка_NOUN', 0.35595449805259705), 
  ('емельян::ильич_PROPN', 0.35401633381843567), 
  ('автостоп_NOUN', 0.35294172167778015), 
  ('юрген_PROPN', 0.3491175174713135), 
  ('чарльз::диккенс_PROPN', 0.3454093337059021), 
  ('когда-тотец_NOUN', 0.3360745906829834), 
  ('городбыть_VERB', 0.3332841098308563), 
  ('владлен_VERB', 0.33179953694343567)
]

Пояснение: Европа — имя собственное, поэтому тег должен быть PROPN.

Нужно очистить словарь от странных слов и оставить только существительные.

Если вам понравится этот текст, у меня есть еще:
→ Подбираем скины в Counter-Strike: Global Offensive в цвет сумочки
→ Делаем тетрис в QR-коде, который работает
→ Делаем радио из Cyberpunk 2077

Обработка словаря

Один из способов хранения модели word2vec — текстовый.

Формат прост: в первой строке задаются два числа — количество строк в документе и количество чисел в векторе. Далее на каждой строке задается слово и далее числа, обозначающие вектор.

Здесь удобно воспользоваться особенностью этой модели, а именно тегами. Существительные имеют тег _NOUN, что позволяет убрать из модели ненужные слова. Удалить не существительные легко, но как поступить с опечатками и странными словами? Здесь на помощь приходит другой эмбеддинг, который обучался на литературе.

Это эмбеддинг Navec (навек) из проекта Natasha. Ссылку на русскоязычную модель можно увидеть в репозитории проекта. Скачиваем и загружаем модель:

from navec import Navec
path = 'navec_hudlit_v1_12B_500K_300d_100q.tar'
navec = Navec.load(path)

Теперь можно проверять слова простым синтаксисом:

>>> "виртуальный" in navec
True
>>> "европбыть" in navec
False
>>> "татуировкий" in navec
False

Таким образом можно отсеять немалое количество слов, которым в игре не место.

Примеры удаленных слов, многие даже великому гуглу неизвестны

цидулка
зачатокать
магазей
антитезть
завоевателий
налицотец
прируба
бислой
цвть
громадий
межрайонец
англиканствый
скудетто
выбытий
делаловек
чтобль

Но вместе с тем теряются и настоящие слова

агрокомплекс
кейтеринг
фемтосекунда
углепластик
электромашиностроение

мурмолка
реанимобиль

Алгоритм очистки модели следующий:

Если у слова тег не NOUN, то отбрасываем это слово.
Удаляем из слова последовательность _NOUN.
Проверяем «чистое слово» на наличие в эмбеддинге Navec. Если его там нет, слово отбрасываем.
Слово, которое прошло все проверки, записываем в файл.

После обработки всех слов в первую строку новой модели записываем два числа: количество оставшихся строк и размерность вектора. Размерность вектора при данной обработке остается неизменной. Если все сделано правильно, то очищенную модель получится загрузить:

model = KeyedVectors.load_word2vec_format("noun_model.txt", binary=False)

Стало ли после этого лучше?

>>> result = model.most_similar(positive=["киберпространство"], topn=10000)
>>> result[0]
('виртуальность', 0.4715898633003235)
>>> result[9998]
('компаунд', 0.15783849358558655)
>>> result[9999]
('хитрость', 0.15783214569091797)

Определенно. Для статистики: исходная модель содержит 248 978 токенов, из них 59 104 токенов имеют метку существительног. И только 36 269 прошли «сито» второго эмбеддинга.

Время заняться бэкэндом и фронтендом игры.

Умный бэкэнд

Так как Python является моим рабочим языком программирования, бэкэнд я решил реализовать на нем. Поговорим об обработке входных данных. Обрезать пробелы и перевести текст в нижний регистр — само собой разумеющееся. Но как получить начальную форму слова?

Здесь можно воспользоваться инструментом MyStem. Для Python есть обертка pymystem3. Крайне простой инструмент для получения начальной формы слова:

import pymystem3
mystem = pymystem3.Mystem()

Метод lemmatize принимает на вход строку-предложение и возвращает список слов в начальной форме.

>>> mystem.lemmatize("кот коты котов котах кота")
['кот', ' ', 'кот', ' ', 'кот', ' ', 'кот', ' ', 'кот', '\n']

На первый взгляд даже производительность на достойном уровне: на моей виртуальной машине лемматизация одного слова занимает до 10 мс. По меркам современного веба это достаточно быстро.

Пока я работал над бэкэндом, по работе пришлось познакомиться с объектным хранилищем, среди функций которого есть возможность размещения статических сайтов. И тут мне пришла интересная мысль.

Игра на объектном хранилище

При разработке бэкэнда я продумывал способы защититься от нечестной игры:

Сдаться нельзя.
Список топ-500 ближайших слов получить можно, только предоставив загаданное слово.
Подсказку можно получить по слову и позиции.

Но вскоре мне показалось это слишком суровым.

На данный момент единственное назначение бэкэнда — приведение слов к начальной форме. Правда, как показало тестирование на коллегах, и это не обязательно: все и так старались писать начальные формы слов. Да и модель эмбеддингов не лемматизирована, то есть игра понимает слова не только в начальной форме.

Получается, игру можно полностью перенести в браузер?

Так как я бэкэнд-разработчик, то отказ от бэкэнда в угоду фронтэнду — это стресс. Однако от бэкэнда полностью отказаться не получится: генератор близких слов где-то нужно запускать. Генератор принимает на вход загаданное слово и формирует текстовый файл, где на каждой строке по одному слову в порядке смыслового убывания от загаданного. Содержимое этого файла также дублируется в JSON-словарь, где каждому слову соответствует его дистанция от загаданного слова.

JSON-файл на каждую игру занимает до 2 МБ. При открытии игры файл скачивается в браузер и JavaScript реализует логику игры. Этот способ не самый производительный, но после загрузки файла позволяет играть без подключения к интернету.

Я разместил игру в облачном хранилище Selectel, которое более устойчиво к наплыву посетителей.

Заключение

Итоговый результат доступен по адресу words.f1remoon.com, а исходный код — в репозитории.

Дополнительное чтение

Как работают текстовые эмбеддинги?

→ Чудесный мир Word Embeddings: какие они бывают и зачем нужны? (от пользователя madrugado)
→ Word2vec в картинках (от пользователя m1rko)

Настольная игра — Букволовы.

Лови слова от А до Я — МНОГОКНИГ.lt Настольная игра — Букволовы. Лови слова от А до Я — МНОГОКНИГ.lt — Книжный интернет-магазин

категории

книги

НовинкиАкции %АвтомобилиДетективы, боевикиДетская литератураДом, быт, досугИностранные языки, словариИстория, политикаКомпьютерные технологииЛюбовный романМедицина и здоровьеПодарочные изданияПсихология, философияПутеводители, атласыСовременная и классическая литератураСпорт, оружие, рыбалкаСувениры. АксессуарыФантастикаЭзотерика, астрология, магияЭкономическая литература

Подарочные карты

игры, игрушки

MNOGOKNIG Games Игрушки Книги-игры Настольные игры Развивающие игры

товары для малышей

Прорезыватели и пустышки Шезлонги и качели Автокресла Аксессуары для защиты ребенка Вигвам Детская мебель Детская одежда Детские кроватки Кровать для путешествий Купание малыша Матрасы Подушки для беременных Развивающие игрушки для малышей Текстиль Товары для кормления Уход за малышом Ходунки

товары для праздника

Все открытки Карнавальные костюмы, маски и аксессуары Одноразовая посуда Подарочные коробки Подарочные пакеты Свечи Шарики

товары для школы

Бумажная продукция Глобусы Канцелярские товары Папки Пеналы Товары для творчества Школьные ранцы

товары для живописи, рукоделия и хобби

Декорирование Жемчуг эффект для декупажа Живопись Контур по стеклу и керамике Контур по ткани Краски для свечей Маркеры для скетчинга Моделирование Прочее Рукоделие

традиционные товары

Костровые чаши и очаги Матрёшки Платки Самовары Фарфоровые фигурки

другие товары

Аксессуары для девочек Аксессуары для мальчиков Товары для пикника Фотоальбомы

издательство

Об издательстве Многоразовые наклейки Настольные игры Рабочие тетради для дошкольников Рабочие тетради для школьников Развивающее лото Раскраски для девочек Раскраски машины и техника Раскрась водой! Учебные пособия для дошкольников

Код: 4660136220374

€20. 27

Купить

Автор: ГЕОДОМ
Серия: Играй с умом. Настольная игра
Год издания: 2022
Формат: 23,7х19,1х4,5 см
Вес: 250 г.
Возрастные ограничения: 5+

Под заказ

Маленькие рыбки спрятали буквы в морских глубинах. Лови их, составляй слова — и откроешь для себя мир увлекательной грамматики. Игра помогает расширять словарный запас и тренировать память и внимание. Погрузись в море слов и стань лучшим букволовом!
Игра рассчитана на 2-4 игрока, старше 5 лет.

‎App Store: Words With Friends – игра в слова

Описание

Самая популярная в мире мобильная игра в слова теперь предлагает еще больше возможностей для игры! Попробуйте новые награды и бонусы, которые помогут вам играть умнее и быстрее!
Words With Friends — это веселая бесплатная игра в слова, которая позволяет вам общаться с друзьями и семьей, расширяя свой словарный запас и оттачивая свое остроумие. Проверьте свои умственные способности и проложите свой путь к победе.
Пусть победит лучший друг.™

Особенности игры:
• ЕЖЕНЕДЕЛЬНОЕ ИСПЫТАНИЕ: участвуйте в еженедельном состязании и получайте забавные тематические значки
• БЬИТЕ ЧАСЫ: Бросьте вызов друзьям, чтобы побить время в быстрой игре!
• ОДИНОЧНАЯ ИГРА: играйте в автономном режиме и оттачивайте свои навыки в одиночной игре
• ВЗГЛЯД В РЕЗУЛЬТАТ: найдите лучшее слово, которое вы могли бы сыграть после каждого хода
• РАДАРА СЛОВ: Тепловая карта показывает местоположение всех возможных ходов, прежде чем вы сделаете ход
• РАМКИ ПРОФИЛЕЙ: продемонстрируйте свой уникальный стиль с помощью настраиваемых рамок профилей
• SMART MATCH: общайтесь с игроками с похожими навыками с помощью Smart Match
• 6 ЯЗЫКОВ: играйте на испанском, французском, немецком, итальянском, бразильском португальском и британском английском

*Играйте в Words With Friends без сторонней рекламы между ходами, если вы ранее приобрели Words With Friends Pro на iOS или любом другом мобильном устройстве . Обязательно войдите в систему с помощью Facebook или учетной записи электронной почты, которую вы использовали для предыдущей покупки, чтобы продолжать играть без сторонней рекламы между ходами.

Уже опытный Wordie? Нравится нам на Facebook или следите за нами в Twitter, чтобы оставаться
в курсе новостей игры, конкурсов, опросов и многого другого.

Для получения дополнительной информации см. наши Условия обслуживания: https://www.zynga.com/legal/terms-of-service и Политику конфиденциальности: https://www.zynga.com/privacy/policy»

» В игру можно играть бесплатно, однако внутриигровые покупки доступны для получения дополнительного контента и внутриигровой валюты».

Еще одна игра от Zynga Games With Friends™

29 ноября 2022 г.

Версия 18.80.1

Сыграйте свои лучшие слова в последнем выпуске Words With Friends!

Соревнуйтесь с друзьями и семьей или найдите идеальную пару для выполнения ежедневных целей!

Более плавный игровой процесс, чем когда-либо прежде, благодаря новым обновлениям и исправлениям ошибок.

Рейтинги и обзоры

148,5 тыс. оценок

Выбор редакции

Улучшите свой словарный запас и ловко уничтожьте противников своими несравненно декламационными предложениями — или полностью обманите и притворитесь, что знаете, что означают большие слова, яростно просматривая словарь, пытаясь найти что-нибудь, что превосходит тройную букву вашего друга счет. Серьезно, что мы собираемся написать со всеми этими Q?

Удовольствие от времяпрепровождения…

Я люблю эту игру… и уже много лет играю в нее каждое утро с утренней чашкой кофе… Я играю по старинке, без красочных вариантов игры, представленных выше для менее проницательных игроков. Я играю с игроками-единомышленниками (думаю!) и играю просто ради удовольствия от составления слов! Я полагаю, в душе мастер слова. Мне нравятся значки, и я ловлю себя на том, что пытаюсь достичь поставленной цели, однако я бы хотел, чтобы эти еженедельные цели карабкались от высокого к низкому, от низкого к высокому и везде посередине… не просто требуя более высокой цели каждую неделю, делая это иногда слишком сложно достичь этого за то время, которое я позволяю себе играть. Даже если другие игроки используют заманчивые побрякушки, я по-прежнему получаю удовольствие от смешивания букв с использованием собственного мозга, и не имеет значения, делают ли это другие игроки или нет. Каким-то образом со временем вы найдете подходящих товарищей по игре, которые усложняют игру, но при этом остаются верными основной игре Scrabble. Ой! И мне иногда нравится смотреть на мою статистику … довольно интересно! Спасибо за эту приятную игру!

Отличная игра, но слишком много всего происходит в приложении.

Мне нравится эта игра, и я играю в нее уже много лет, но я обнаружил, что приложение становится все более и более раздражающим. Я просто хочу играть в игру. Мне не нужны все эти дополнительные функции, такие как бонусы и награды. Я просто хочу поиграть в слова. Мне нравятся одиночные испытания. Это интересный способ попрактиковаться в своих навыках, когда вы завершили свои игры с реальными людьми, но в остальном я не являюсь поклонником каких-либо новых функций. В последнем обновлении вам гораздо больше навязывают бонусы. Я бы предпочел проиграть игру, чем выиграть с бонусами. Смысл игры, на мой взгляд, в том, чтобы лучше составлять слова с более высокими баллами. Это игра на ловкость, и бонусы портят ее. В новом обновлении, после того как я пройду несколько уровней одиночного испытания, в следующей игре появится куча дополнительных тройных и двойных квадратов со словами. Опять же, я просто хочу играть в обычную игру. Вам не нужно улучшать то, что уже является отличной игрой, как она есть. Когда было просто, было лучше. Он также спрашивает, хотите ли вы отправлять наклейку после каждого хода, что я не думаю, что это необходимо, потому что вы можете отправить ее через чат, если хотите. Я просто думаю, что было бы лучше, если бы это было просто. Также я нахожу приложение медленным и глючным, но я не возражаю против этого, как и против всех ненужных дополнительных вещей.

Разработчик, Zynga Inc., указал, что политика конфиденциальности приложения может включать обработку данных, как описано ниже. Для получения дополнительной информации см. политику конфиденциальности разработчика.

Данные, используемые для отслеживания вас

Следующие данные могут использоваться для отслеживания вас в приложениях и на веб-сайтах, принадлежащих другим компаниям:

Покупки
Контактная информация
История браузера
Идентификаторы
Данные об использовании
Диагностика
Другие данные

Данные, связанные с вами

Следующие данные могут быть собраны и связаны с вашей личностью:

Покупки
Место нахождения
Контактная информация
Пользовательский контент
История браузера
Идентификаторы
Данные об использовании
Диагностика
Другие данные

Данные, не связанные с вами

Могут быть собраны следующие данные, но они не связаны с вашей личностью:

Методы обеспечения конфиденциальности могут различаться, например, в зависимости от используемых вами функций или вашего возраста. Узнать больше

Информация

Продавец: Зинга Инк.
Размер: 219,4 МБ
Категория: Игры
Возрастной рейтинг: 4+
Цена: Бесплатно

Сайт разработчика
Тех. поддержка
Политика конфиденциальности

Опоры

Еще от этого разработчика

GAME Синонимы: 118 синонимов и антонимов для GAME

См. определение game на Dictionary.com

прил. храбрый
прил. готовы
прил. lame, weakened
noun entertainment
noun individual sporting event
noun undomesticated animals chased for food
noun plot, trick

синонимы к слову игра

смелый
упорный
галантный
hardy
heroic
persevering
spirited
courageous
dauntless
fearless
intrepid
nervy
persistent
plucky
resolute
spunky
unafraid
unflinching
valiant
доблестный

См. также синонимы: игра / игрок / игры

податливый
приятный
willing
disposed
eager
inclined
interested
prepared
ready
desirous
up for

injured
ailing
bad
crippled
deformed
disabled
недееспособный
хромой
искалеченный
слабый

бизнес
игра
спорт
adventure
amusement
athletics
distraction
diversion
enterprise
festivity
frolic
fun
jest
joke
lark
line
merriment
merrymaking
occupation
времяпрепровождение
план
разбирательство
преследование
отдых
возня
scheme
sports
undertaking

competition
contest
match
meeting
round
tournament

chase
fish
fowl
kill
meat
prey
quarry
ворон
ворон
дикие животные

приклад
насмешка
дизайн
device
hoax
joke
plan
ploy
prank
scheme
stratagem
strategy
tactic
object of ridicule
practical joke

antonyms for game

MOST RELEVANT 100074

disinclined

reluctant

unenthusiastic

unwilling

able
healthy

work
entertainment
fun
profession
task

ПОПРОБУЙТЕ ИСПОЛЬЗОВАТЬ игру

Посмотрите, как выглядит ваше предложение с разными синонимами.

Символы: 0/140

ВИКТОРИНА

Освежите свой разум с помощью викторины «Слово дня»!

Как использовать игру в предложении

Тем не менее, игра в курицу между Пелоси и умеренными демократами поразительна.

ТРАМП ПРИБЛИЖАЕТСЯ К ПЕЛОСИ В ПЕРЕГОВОРАХ ОБ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ПОМОЩИ, И СПИКЕР ПАЛАТЫ ДОЛЖЕН ПРИНЯТЬ СЛЕДУЮЩЕЕ MOVERACHAEL BADE, ERICA WERNERS 17 сентября 2020 г.

КРИСТИАН ПУГЛИСИ ЗАКРЫВАЕТ СВОИ ВЛИЯТЕЛЬНЫЕ РЕСТОРАНЫ В КОПЕНГАГЕНЕ. COVID ТОЛЬКО ОТЧАСТИЧНО ОТВЕТСТВЕНЕН ОТ ВРЕМЕНИ ТОНА 17 СЕНТЯБРЯ 2020 г. EATER

«Мы используем это как возможность по-настоящему понять нашу игру на более высоком уровне», — сказал Маккатчен.

НЕ ВИНЯЙТЕ СУДОВ ВО ВСЕХ ЭТИХ ОБЗОРАХ РЕПЛЕЙ ДЖАРЕД ДУБИН 17 СЕНТЯБРЯ 2020 г. ПЯТЬТРИДЦАТЬ ВОСЕМЬ

Комментарии Хана — и его более поздние извинения — подтвердили идею о том, что политика просачивается в работу чиновников здравоохранения, которые, как предполагается, не должны играть в эту игру. .

ПОЛИТИЗАЦИЯ АДМИНИСТРАЦИИ ТРАМПА В ОТНОШЕНИИ КОРОНАВИРУСА ПРИХОДИТ В ГОЛОВУ. ААРОН БЛЕЙКС 16 СЕНТЯБРЯ 2020 г.WASHINGTON POST

Когда вы списываете его со счетов, что его расцвет уже прошел, он может просто ответить такой же игрой, как воскресное винтажное выступление — 364 ярда, 73 процента выполненных передач , четыре тачдауна и ноль перехватов — против «Миннесотских викингов».

ААРОН РОДЖЕРС ИГРАЕТ КАК ААРОН РОДЖЕРС СНОВА НЕЙЛ ПЕЙН ([email protected])16 СЕНТЯБРЯ 2020 ГОДАFIVETHIRTYEIGHT

Возможно, «Даллас» проиграет в трех играх финала, выиграет остальные четыре с небольшим отрывом и станет первой командой после локаута, которая поднимет Кубок Стэнли, пропустив больше голов, чем забив.

КОМАНДЫ НЕ ВЫИГРАЮТ КУБОК СТЭНЛИ ИЗ-ЗА ДЕФИЦИТА ГОЛ. МОГУТ ЛИ ЭТО ИЗМЕНИТЬ «ЗВЕЗДЫ ДАЛЛАСА»?

ТРАМП В РАТУШЕ ГОВОРИТ, ЧТО ОН НЕ СДЕЛАЛ НИЧЕГО ПО-ДРУГОМУ ВО ВРЕМЯ ПАНДЕМИКОЛЯБИ ИТКОВИТЦ, ДЖОШ ДОУЗИ, ФЕЛИШИЯ СОНМЕЗ, ДЖОН ВАГНЕРСЕНТЯБРЬ 16, 2020WASHINGTON POST

Компания облачных аналитиков Sumo Logic, разработчик игрового программного обеспечения Unity и будущий титан баз данных Snowflake значатся в расписании на этой неделе, за которыми вскоре последуют Asana, Corsair Gaming и Palantir.

ПОЧЕМУ СНЕЖИНКА МОГЛА СТАТЬ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ГИГАНТОМ ААРОН ПРЕССМАН 15 СЕНТЯБРЯ 2020 г. FORTUNE

Однако в эпоху изменения климата такая политика представляет собой своего рода игру в ракушки, призванную поддерживать рост, даже когда другие очевидные признаки и научные исследования говорят об этом должен остановиться.

ИЗМЕНЕНИЕ КЛИМАТА ВЫНУЖДАЕТ НОВУЮ МИГРАЦИЮ В АМЕРИКУ АВРАМ ЛАСТГАРТЕН, ФОТОГРАФИЯ МЕРИДИТ КОХУТСЕНТ 15 СЕНТЯБРЯ 2020 г.