Книга разбита на три части. В первой (I) представлены тексты для тех, кто освоил начальный курс эпического и классического санскрита. Вторая часть (II) требует владения основами ведийского санскрита; она пригодится желающим закрепить полученные знания, применяя их на практике. В третьей части (III) собраны более объемные или сложные для чтения тексты.
Хрестоматия предназначена для тех, кто изучает древнеиндийский язык и усовершенствует навыки работы с текстами разных жанров (хвалебные гимны, басни, ведические мантры, буддийские сутры и современная поэзия). Снабжена подстрочником.
В работе впервые в отечественной науке рассматриваются вопросы о том, когда и при каких обстоятельствах в русский язык вошли арабские, персидско-таджикские и тюркские языковые единицы, сохраняют ли они своё первоначальное значение или меняют его, с чем связана перемена смысла.
В работе рассматриваются все стороны материальной и духовной культуры общества. К ним относятся лексика, связанная с военным делом, архитектурой, торговлей, тканями, обувью, одеждой, растительным миром, кондитерскими изделиями, полезными ископаемыми. Исследование основано на сведениях средневековых (X–XVIII вв.) персидско-таджикских письменных источников и толковых словарей. Вместе с тем для сравнения арабских, персидско-таджикских и тюркских слов, которые вошли в русский язык, нами использованы толковые словари русского языка XVIII–XX вв.
В настоящей работе представлено 134 арабских, персидско-таджикских и тюркских слов, вошедших в русский язык и до сих пор употребляемых в разговорной речи, большую часть (почти 80%) составляют арабские и персидско-таджикские языковые единицы.
Систему письма Фестского диска вполне можно отнести к пиктографическому типу. Согласно Ю. В. Кнорозову, пиктографическое (рисуночное) письмо фиксирует не речь, а отражает повествование лишь мнемонически (напоминательно).
При описании знаков и их толковании будем исходить из того, что система письма Фестского диска является пиктографическая. Кроме того, текст Фестского диска не является текстом в прямом смысле этого слова. Однако значение знаков не могло исчезнуть бесследно. Их смысл должен был сохраниться, в том или ином виде, в мифах, преданиях, обрядах и, особенно, в искусстве, а начертание некоторых знаков можно увидеть в буквах греческого алфавита.
При интерпретации пиктографического письма Фестского диска автор опирался главным образом на памятники литературы и искусства Древней Греции, Древнего Востока и Египта.
Приводятся данные по видовому составу жужелиц агроценозов ФГБНУ ВНИИБЗР в черте г. Краснодара. Исследовано 9 опытных участков, выявлено 12 преобладающих видов из 8 родов жужелиц. Основными критериями выбора агроценозов являлась пространственная близость участков, позволяющая проследить миграции жужелиц, разнообразие сельскохозяйственных культур и внесение в почву различных препаратов как химического, так и биологического происхождения. Описывается сезонная динамика активности карабидокомплекса. Проанализирован материал, собранный почвенными ловушками Барбера в 2016 году. Определено, что наибольшее видовое разнообразие отмечается в летний период. Преобладающими видами в весенний период являются Carabus exaratus, Carabus planus, Harpalus rufipes, Harpalus cupreus и Brachinus brevicollis, в летний период - Carabus planus, Carabus exaratus, Harpalus cupreus, Harpalus rufipes, Anchomenus dorsalis и Brachinus brevicollis, а в осенний период - Carabus planus, Carabus exaratus, Harpalus cupreus, Harpalus rufipes и Brachinus brevicollis. Для установления основного вектора перемещения жужелиц в агроландшафтах проведена обработка данных по динамике численности и обилию видов жужелиц. Установлены направления миграций массовых видов. Полученные данные имеют определенное значение для конкретизации представлений о фауне жужелиц агроценозов города Краснодара и могут быть использованы при составлении кадастров животного мира этого муниципального образования.
Насекомые являются важнейшим компонентом естественных биоценозов и агроценозов. Одним из самых больших и многочисленных семейств - являются жужелицы (Carabidae), насчитывающие по разным данным более 30000 видов. Для жужелиц характерны различные способы питания, местообитания, занимаемые яруса, сезонная и суточная активность. Они обитают как на поверхности, так и в почве, реже на кустарниках и деревьях. Виды семейства жужелицы - активные жуки с длинными тонкими антеннами равномерной толщины, длинными надкрыльями и длинными ногами, приспособленными к беганию. Размеры их варьируют от нескольких миллиметров до 10 см. Являясь активными хищниками, жужелицы играют огромное практическое значение, уничтожая вредителей еще до достижения последними порога вредоносности, тем самым обеспечивая их естественную регуляцию. Исходя из того, что количество жужелиц велико, а размеры их иногда составляют всего несколько миллиметров, возникла проблема определения вида этих насекомых (или их идентификации), вследствие чего потребовался специальный инструмент, который, с одной стороны, упростил бы получение данных об этих насекомых, а с другой стороны, повысил бы их точность. В данной статье предлагается новый для данной предметной области подход к идентификации различных видов жужелиц по их внешнему контуру с применением программного инструментария автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) - универсальной когнитивной аналитической системы «Эйдос», которая прекрасно себя зарекомендовала при изучении других объектов. Причина, по которой было решено использовать эту систему, состоит в том, что обычные (стандартные) способы определения жужелиц, имеют определенные недостатки: человеческий фактор (явные ошибки при определении); достаточно большие временные затраты; невозможность увеличения количества критериев для повышения достоверности модели сравнения. Данная статья направлена на преодоление этих недостатков, путем использования универсальной когнитивной аналитической системы «Эйдос», автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ). Приводится численный пример.
Из огромного количества организмов, населяющих нашу планету, насекомые составляют 70%, являясь самым многочисленным из беспозвоночных животных классов, насчитывающих более 2 млн. видов. Сложно отыскать такое место, где нельзя было бы встретить представителей этого огромного класса. Они полностью освоили все среды обитания - воду, сушу, воздух. Для них характерны сложные инстинкты, всеядность, высокая плодовитость, для некоторых - общественный образ жизни. Насекомых можно встретить на огромных высотах, доходящих до уровня 5000 метров, населяют они и безжизненные пустыни, где практически никогда не бывает дождей, не говоря уж об отсутствии какой - либо растительности. Глубокие пещеры, в которых нет ни солнечного света, ни условий для питания и существования живых организмов - это тоже места обитания насекомых, встретить их можно далеко за Полярным кругом, и даже - на многих островах Антарктики, где кроме безжизненных скал, казалось бы, нет ничего. Среди насекомых, одним из самых больших и многочисленных семейств - являются жужелицы (Carabidae). Они тонко реагируют на изменения почвенно-растительных, гидротермических и микроклиматических условий среды, что делает их удобным модельным объектом различных экологических и зоологических исследований. Жужелицам принадлежит большое число родов и видов, нередко трудно различимых, в связи с этим для диагностики используются много различных признаков: принимаются во внимание окраска, форма тела, наружное строение, структура поверхности, размеры, строение гениталий и хетотаксия. Вследствие того, что количество жужелиц огромно, а по внешнему виду очень трудно определить их родовую принадлежность, возникла потребность автоматизации процесса их идентификации, вследствие чего потребовался специальный механизм, который бы повысил точность определения этих насекомых. В предыдущей работе авторов (http://ej. kubagro. ru/2016/05/pdf/01. pdf) в перспективе рассматривалась возможность с помощью метода АСК-анализа классифицировать насекомых не только по видам, но и по родам, отрядам, тем самым повысив достоверность определения жужелиц, что и будет сделано в данной статье. Приводится численный пример. Имеется успешный опыт решения подобных задач в других предметных областях. Данная статья может рассматриваться, как продолжение серии работ, посвященных применению автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и его программного инструментария - системы «Эйдос».
В настоящей статье рассматривается применение автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ), его математической модели – системной теории информации и реализующего их программного инструментария – интеллектуальной системы «Эйдос», для ввода (оцифровки) изображений из графических файлов, синтеза обобщенных изображений классов, их абстрагирования, классификации обобщенных изображений классов (кластеры и конструкты), сравнения конкретных изображений с обобщенными образами (идентификация) классов, сравнения классов друг с другом и создания обобщенных образов родов жужелиц на основе изображений входящих в них видов. Предлагается новый подход к оцифровке изображений жужелиц, основанный на использовании полярной системы координат, центра тяжести изображения и его внешнего контура. Перед оцифровкой изображений могут применяться их преобразования, стандартизирующие положение изображений, их размеры и угол поворота. Поэтому результаты оцифровки и АСК-анализа изображений могут быть инвариантны (независимы) относительно их положения, размеров и поворота. Имеется успешный опыт решения подобных задач в других предметных областях. Данная статья может рассматриваться, как продолжение серии работ, посвященных применению автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и его программного инструментария – системы «Эйдос» для обработки изображений, их обобщения, сравнения конкретных изображений с обобщенными, сравнения обобщенных изображений друг с другом
Представлены упражнения, содержащие грамматический и лингвострановедческий материал для формирования навыков устной и письменной речи, знаний о системе и структуре итальянского языка, словарного запаса. В приложении даны глаголы с особенностями управления.
Книга представляет собой первый опыт фразеографического описания собственно старославянских сверхсловных языковых единиц.
Источниками для него послужили древнейшие памятники славянской письменности, датируемые X — XI вв.
Помимо семантической и иллюстративной зон, каждая словарная статья содержит сведения источниковедческого характера, при необходимости включает этимологическую или культуроведческую справку, обнаруженные в исследованных текстах синонимы или антонимы и завершается отсылками к различным словарям, позволяющим проследить судьбу анализируемой единицы.
Для студентов-филологов, преподавателей историко-лингвистических дисциплин, специалистов в области славянской филологии, а также всех, кого интересует история славян и их первый литературный язык.
Рассмотрены теоретические проблемы, связанные с основными категориями культуры речи — нормой и вариантностью.
Проанализированы различные подходы к определению понятия «норма», функции нормы, соотношение нормы и кодификации, понятие так называемой стихийной нормы, критерии оценки языковых фактов с точки зрения литературной нормы, типология норм подходы к определению понятия «вариант», соотношение вариантности и синонимии, типология языковых вариантов, спорный вопрос о словообразовательных вариантах и др.
Особое внимание уделено причинам появления отклонений от нормы в сферах произношения, ударения и морфологии, что дало возможность сформулировать целый ряд ортологических правил и рекомендаций, а следовательно, уйти от списочного представления учебного материала в предложенной системе упражнений.
Для студентов, изучающих курс «Культура речи». Книга может быть полезна широкому кругу филологов — преподавателям, аспирантам, магистрантам всем, кто интересуется проблемами культуры речи.