В постиндустриальном обществе научные разработки являются главной движущей силой экономики. Единственным ответом на вызов современности является формирование профессионального, мотивированного преподавательского корпуса. способного грамотно сочетать новейший инструментарий преподавания с традиционными формами и методами обучения при подготовке переводчиков в сфере профессиональной коммуникации, которые будут востребованы на рынке труда.

Район Котловка располагается в Юго-Западном административном округе Москвы. Это один из самых маленьких муниципалитетов города по территории (менее 4 кв. км). Численность населения Котловки составляет 66 тыс. человек.

Мещанский район располагается в северной окраине Центрального административного округа Москвы. Муниципалитет занимает площадь в 4,6 кв. км, а численность населения тут составляет 60 тыс. человек.

Район Орехово-Борисово Северное располагается в пределах Южного административного округа Москвы. Муниципалитет занимает площадь в 7,7 кв. км, а численность постоянного населения тут превышает отметку в 132 тыс. человек.

Район Солнцево занимает территорию бывшего одноименного города, который был включен в состав Москвы. Муниципалитет располагается на юго-западной окраине столицы и административно относится к Западному административному округу. Солнцево занимает площадь в 11,3 кв. км, а проживает здесь около 120 тыс. человек.

Район Тескстильщики располагается в центральной части Юго-Восточного административного округа Москвы. Площадь муниципалитета равняется примерно 5,9 кв. км. При этом, проживает здесь свыше 104 тыс. человек, что делает плотность населения в районе одной из самых высоки в Москве.

Представлены принципы конструкции квазитрехмерной (q3D-) модели динамики биомассы дерева, растущего на ограниченной территории. Модель имеет прототипом двумерную (2D-) модель, разработанную ранее и использованную при исследованиях эффектов конкуренции в растительных сообществах. Предложено при трехмерном рассмотрении роста дерева рассматривать его структурно состоящим из секций, периодически возникающих на макушке дерева и дающим начало виртуальным “деревьям”, которые (деревья) реально существуют в пределах промежутка времени до появления следующей секции. Секции реально имеют динамику отличную от динамики самого дерева и их биомасса со временем постепенно отмирает (в том числе и в условиях свободного роста дерева), давая наблюдаемый в природе эффект оголения ствола снизу, что в данном случае происходит не вследствие конкуренции с соседними деревьями, а по “математическим причинам”. В q3D-модели динамики биомассы дерева, растущего на ограниченной территории, для описания динамики биомассы секций и составляющих их секторов используются уравнения, аналогичные предложенным для 2D-модели дерева. Представлены примеры динамики биомассы секторов, секций и дерева, полученные с помощью разработанной программной реализации модели. В частности, представлена динамика годографов азимутального распределения биомассы секции, демонстрирующая, что нижние секции дерева, растущего на ограниченной территории, находятся в угнетении и отмирают (более быстро по сравнению с моделью свободно растущего дерева), а на макушке дерева появляются и растут свободно новые секции. В результате вверх по стволу двигается “волна” биомассы дерева. Если высота дерева не играет никакой роли в его росте, то биомасса дерева выходит на стационарный уровень и дерево не отмирает при любом размере занимаемой территории. Это является поводом к дальнейшей детализации модели роста дерева в высоту, что будет рассмотрено в последующих публикациях.

Представлены принципы конструкции квазитрехмерной (q3D-) модели динамики биомассы дерева (как свободно растущего, так и растущего на ограниченной территории). Модель имеет прототипом двумерную (2D-) модель, разработанную ранее и использованную при исследованиях эффектов конкуренции в растительных сообществах. Предложено при трехмерном рассмотрении роста дерева рассматривать его структурно состоящим из секций, периодически возникающих на макушке дерева и дающим начало виртуальным “деревьям”, которые (деревья) реально существуют в пределах промежутка времени до появления следующей секции. Секции реально имеют динамику отличную от динамики самого дерева и их биомасса со временем постепенно отмирает (в том числе и в условиях свободного роста дерева), давая наблюдаемый в природе эффект оголения ствола снизу, что в данном случае происходит не вследствие конкуренции с соседними деревьями, а по “математическим причинам”. В q3D-модели динамики биомассы дерева, растущего на ограниченной территории, для описания динамики биомассы секций и составляющих их секторов используются уравнения, аналогичные предложенным для 2D-модели дерева. Представлены примеры динамики биомассы секторов, секций и дерева, полученные с помощью разработанной программной реализации модели. В частности, представлена динамика годографов азимутального распределения биомассы секции, демонстрирующая, что нижние секции дерева, растущего на ограниченной территории, находятся в угнетении и отмирают (более быстро по сравнению с моделью свободно растущего дерева), а на макушке дерева появляются и растут свободно новые секции. В результате вверх по стволу двигается “волна” биомассы дерева. Если высота дерева не играет никакой роли в его росте, то биомасса дерева выходит на стационарный уровень и дерево не отмирает при любом размере занимаемой территории. Это является поводом к дальнейшей детализации модели роста дерева в высоту, что будет рассмотрено в последующих публикациях.

Предлагается алгоритм выбора оптимальных условий аналитического описания контурных объектов в задачах анализа изображений и распознавания образов. Данная работа основана на использовании обобщенного спектрально – аналитического метода, который предполагает проведение полной обработки исследуемого объекта в пространстве коэффициентов Фурье. Эти коэффициенты вычисляются при разложении полученных данных в ортогональные ряды с использованием модифицированных классических ортонормированных полиномов и функций. Предлагаемый подход дает возможность по-новому подойти к решению задач анализа изображений и распознавания образов. Рассматриваются основные положения алгоритма и результат их приложения на примере распознавания символов латинского алфавита.

На записях магнитной энцефалографии головного мозга человека наблюдаются переходы между режимами при засыпании, пробуждении, исполнении различных задач. При некоторых функциональных нарушениях и болезнях (болезнь Паркинсона, эпилепсия и др.) наблюдаются вспышки патологического характера. В работе построена и исследована модель, описывающая параметрическое переключение динамической системы между двумя режимами, которые являются ее стационарными состояниями.