#москва

Москва, знаменитая своими историческими памятниками, культурным наследием и современной инфраструктурой, каждый год принимает огромное количество туристов из разных стран. Но, прогуливаясь по московским улочкам и проспектам, зарубежные гости зачастую сталкиваются с непростой задачей — понять и правильно интерпретировать названия на уличных табличках и в путеводителях. Именном об этом новое исследование МГПУ.

Ученые из НИУ ВШЭ, МГУ имени М. В. Ломоносова, Института физики атмосферы имени А. М. Обухова РАН и Пермского государственного университета изучили эффект влияния городской среды на экстремальные осадки и ветер на примере Москвы. Исследование, выполненное на основе долгосрочного моделирования, в России проведено впервые. Выяснилось, что мегаполис существенно усиливает экстремальные погодные явления. Более сильные дожди и ветер чаще наблюдаются в пределах Москвы и к северо-востоку от нее, нежели в пригородах.

Участники смогут узнать о самых необычных, таинственных, а может и скрытых музеях Москвы.

Эксперты из Высшей школы экономики и МГУ изучили данные о пешеходной доступности Москвы. Центральные и юго-западные районы оказались более доступными для пешеходов, в то время как восточные и юго-восточные нуждаются в дальнейших улучшениях. Лучшим районом стал район метро «Маяковская», худшим — метро «Жулебино».

Слушатели узнают, как праздновали новый год в Москве в далеком и не очень прошлом.

Агентство инноваций Москвы — городской институт развития технологического и инновационного предпринимательства — открыло прием заявок на второй поток «Академии инноваторов». Стать участником проекта могут технологические предприниматели со всей России, причем абсолютно бесплатно.

Специалисты МГПУ проанализировали стратегии, которые используют столичные тинейджеры, чтобы познать огромные возможности мегаполиса.

Ученые Университета МИСИС совместно с экспертами российской компании Cognitive Pilot предложили новый метод оценки точности системы локализации трамвая в городской среде. Сегодня в городских условиях GPS позиционирование приводит к большим ошибкам, поэтому использование такой системы в качестве опорной затруднительно. Специалисты предложили подход, который позволяет оценить точность определяемых координат по ключевым точкам, извлеченным из фото и видеоматериалов, сделанных во время многократных проездов трамвая по маршруту. Механизм стал частью процесса тестирования алгоритмов, разработанных для системы помощи водителю.