This site uses cookies.
Some of these cookies are essential to the operation of the site,
while others help to improve your experience by providing insights into how the site is being used.
For more information, please see the ProZ.com privacy policy.
This person has a SecurePRO™ card. Because this person is not a ProZ.com Plus subscriber, to view his or her SecurePRO™ card you must be a ProZ.com Business member or Plus subscriber.
Affiliations
This person is not affiliated with any business or Blue Board record at ProZ.com.
English to Russian: Service Modeling Language General field: Tech/Engineering Detailed field: IT (Information Technology)
Source text - English The Service Modeling Language (SML) provides a rich set of constructs for creating models of complex services and systems. Depending on the application domain, these models may include information such as configuration, deployment, monitoring, policy, health, capacity planning, target operating range, service level agreements, and so on. Models provide value in several important ways.
1. Models focus on capturing all invariant aspects of a service/system that must be maintained for the service/system to function properly.
2. Models represent a powerful mechanism for validating changes before applying the changes to a service/system. Also, when changes happen in a running service/system, they can be validated against the intended state described in the model. The actual service/system and its model together enable a self-healing service/system ― the ultimate objective. Models of a service/system must necessarily stay decoupled from the live service/system to create the control loop.
3. Models are units of communication and collaboration between designers, implementers, operators, and users; and can easily be shared, tracked, and revision controlled. This is important because complex services are often built and maintained by a variety of people playing different roles.
4. Models drive modularity, reuse, and standardization. Most real-world complex services and systems are composed of sufficiently complex parts. Reuse and standardization of services/systems and their parts is a key factor in reducing overall production and operation cost and in increasing reliability.
5. Models enable increased automation of management tasks. Automation facilities exposed by the majority of services/systems today could be driven by software ― not people ― both for reliable initial realization of a service/system as well as for ongoing lifecycle management.
Translation - Russian Язык моделирования Service Modeling Language (SML) предоставляет полнофункциональный набор конструкций для создания моделей сложных сервисов и систем. В зависимости от области применения эти модели могут включать информацию о конфигурации, развертывании, мониторинге, стратегии, состоянии систем, планировании загрузки ресурсов, целевом рабочем диапазоне, соглашении об уровне обслуживания и т. д. Модели могут оказать существенную помощь в работе следующим образом:
1. Они сосредоточены на фиксации всех инвариантных аспектов сервиса/системы, которые необходимо поддерживать для обеспечения надлежащей работы сервиса/системы.
2. Модели представляют собой мощный механизм проверки изменений до применения их к сервису/системе. Кроме того, если изменения происходят во время работы сервиса/системы, они могут быть проверены на соответствие заданному состоянию, описанному в модели. Реальные сервис/система и их модели в комплексе способствуют достижению конечной цели — самовосстановлению сервиса/системы. Модели и сами сервисы/системы обязательно должны быть отделены друг от друга для создания замкнутой системы автоматического управления.
3. Модели являются единицами коммуникации и совместной работы проектировщиков, специалистов по внедрению, операторов и пользователей; их легко использовать в совместной работе, отслеживать и осуществлять управление версиями. Это важно, поскольку сложные сервисы часто создаются и обслуживаются множеством людей, выполняющих различные ролевые функции.
4. Модели обеспечивают модульность, многократное использование и стандартизацию. Большинство реальных сервисов и систем состоят из достаточно сложных компонентов. Многократное использование и стандартизация сервисов/систем и их компонентов является ключевым фактором снижения общих производственных и эксплуатационных расходов, а также повышения надежности.
5. Модели позволяют повысить степень автоматизации задач управления. Для обеспечения надежной работы при первоначальной реализации сервиса/системы, а также на всем протяжении жизненного цикла управлять средствами автоматизации, которые присутствуют сегодня в подавляющем большинстве сервисов/систем, могут не только люди, но и программы.
English to Russian: Thermal Radiation General field: Tech/Engineering Detailed field: Petroleum Eng/Sci
Source text - English The fatality rate when personnel is exposed to thermal radiation over a given period of time can be calculated by use of probit functions. Several probit functions have been developed based on experiments carried out on animals and humans. The most known probit functions are the Eisenberg function, Ref. /A.8/, for naked skin and the TNO function, Ref. /A.11/, for naked skin. The Eisenberg probit function is based on experiments carried out at nuclear explosions. The TNO model is based on the Eisenberg probit function adjusted for experiments carried out at hydrocarbon fires.
Compared to the probit function from Eisenberg the TNO model for naked human skin comes up with higher fatality rate. The thermal dose required for a given lethality level is in general lower for hydrocarbon fires than for nuclear explosions, because radiation from hydrocarbon fires is long waved penetrating deeper into the skin compared to the radiation from nuclear explosions which is short waved. It is believed that the TNO model is more suitable for use in the estimation of fatality levels than the Eisenberg model in typical offshore and onshore risk analyses where personnel are directly exposed to the fire, because the TNO model is based on hydrocarbon fires.
Translation - Russian Коэффициент смертности от несчастных случаев в результате теплового облучения персонала в течение заданного периода времени можно вычислить при помощи пробит-функций. На основе экспериментов на животных и людях разработано несколько пробит-функций. Наиболее известными являются функция Эйзенберга для незащищенной кожи (см. /A.8/) и функция TNO для незащищенной кожи (см. /A.11/). Пробит-функция Эйзенберга основана на экспериментах, проводившихся во время ядерных взрывов. Модель TNO разработана на основе пробит-функции Эйзенберга, скорректированной для экспериментов, проводившихся во время вспышки углеводородов.
По сравнению с пробит-функцией Эйзенберга использование модели TNO для незащищенной кожи человека дает в результате более высокий коэффициент смертности. Тепловая доза, необходимая для заданного уровня смертности, в целом ниже для вспышки углеводородов, чем для ядерных взрывов, поскольку при вспышке углеводородов излучение имеет большую длину волны и проникает в кожу более глубоко, по сравнению с коротковолновым излучением ядерных взрывов. Считается, что при типовом анализе рисков на морских и береговых объектах, где персонал непосредственно подвергается воздействию огня, модель TNO больше подходит для использования при оценке уровней смертности, чем модель Эйзенберга, поскольку модель TNO разработана на основе анализа вспышек углеводородов.
English to Russian: The Credit Crunch General field: Bus/Financial Detailed field: Finance (general)
Source text - English The credit crunch and the real economy
Something extraordinary happened from mid-2007 to mid-2008: net new borrowing by US households and companies plunged 65 percent ($1.4 trillion). This drop abruptly reversed recent trends. During the previous eight years, borrowing had grown by 2.4 percent a year, much faster than it did from 1970 to 2000, when the rate was 0.9 percent.
Credit growth has been correlated with faster GDP growth—consumer borrowing fuels sales of homes, autos, consumer electronics, and more; businesses issue debt to finance new plants and construction. Deleveraging will therefore have a significant effect on the real economy. To understand that impact, we assessed how much further borrowing by households and companies could decline over the next two years in each of the five channels they use to obtain credit and then modeled the resulting reduction in US GDP growth
1. Loans from banks: US banks are still writing off credit losses and facing rising defaults on many types of loans. McKinsey analysis suggests that total credit losses on US loans could reach $1.4 trillion to $2.2 trillion, eroding bank equity. 1 Although banks have raised new capital from the government and private investors, the credit crunch will continue for some time. After taking into account recapitalization, the reduction in bank leverage ratios, and taxes, we calculate that bank lending to US households and companies could decline by $1.9 trillion to $3.5 trillion from trend over the next two years.2
2. Lending by nonbank intermediaries: Companies also borrow from pension funds, insurance companies, and the government. This $1.7 trillion source of credit has already been drying up. We assume that this trend will continue over the coming two years as these intermediaries regroup after suffering large portfolio losses.
3. Debt owned or securitized by government-sponsored enterprises, such as Fannie Mae and Freddie Mac: These giant entities account for nearly 40 percent of credit to US households ($5.1 trillion in the second quarter of 2008). This is the only channel that has increased its lending throughout the crisis, offsetting some of the private-sector credit reduction. We assume that this countercyclical lending activity will continue, offsetting part of the reduction in credit through other channels.
Translation - Russian Кредитный кризис и реальный сектор экономики
Произошло нечто необычное в период между серединой 2007 года и серединой 2008 года. Чистый объем новых займов, выданных домохозяйствам и компаниям США, рухнул на 65 процентов (1,4 триллиона долларов). Это падение обратило вспять все современные тенденции. В течение предыдущих восьми лет объемы займов ежегодно росли на 2,4 процента, намного быстрее, чем в период с 1970 по 2000 годы, когда темп роста составлял 0,9 процента.
Рост объемов кредитования коррелировал с более быстрым ростом ВВП. Займы, полученные потребителями, стимулировали продажи недвижимости, автомобилей, бытовой электроники и многих других товаров; компании выпускали долговые обязательства для финансирования новых предприятий и строительства. Поэтому уменьшение соотношения между собственными и заемными средствами окажет существенное влияние на реальный сектор экономики. Чтобы понять масштабы этого влияния мы произвели оценку степени дальнейшего снижения объема займов, выданных домохозяйствам и компаниям, в течение следующих двух лет для каждого из пяти используемых каналов получения кредитов, а затем смоделировали влияние совокупного снижения на ВВП США.
1. Займы, полученные в банках. Банки США все еще списывают убытки по кредитам и сталкиваются с растущим количеством отказов от уплаты долга по многим видам займов. Анализ McKinsey показал, что общие убытки по выданным в США кредитам могут достичь от 1,4 до 2,2 триллиона долларов, уменьшая стоимость банковских активов.1 Хотя банки привлекли новый капитал от государства и частных инвесторов, кредитный кризис продолжится еще некоторое время. С учетом изменения структуры капитала, налогов и уменьшения соотношения между собственными и заемными средствами банков, наш расчет показал, что объемы банковского кредитования домохозяйств и компаний США могут снизиться на сумму от 1,9 до 3,5 триллиона долларов в течение следующих двух лет.2
2. Заимствование у небанковских финансовых посредников. Компании также заимствуют средства у пенсионных фондов, страховых компаний и у государства. Этот источник кредитов в объеме 1,7 триллиона долларов уже иссякает. Мы предполагаем, что данная тенденция сохранится в течение следующих двух лет, поскольку этот вид финансовых посредников будет осуществлять перераспределение капитала после больших портфельных убытков.
3. Долговые обязательства, принадлежащие финансируемым государством предприятиям или секьюритизованные такими предприятиями, например, Fannie Mae и Freddie Mac. Эти гигантские компании отвечают почти за 40 процентов кредитов, выданных домохозяйствам США (5,1 триллиона долларов во втором квартале 2008 года) Это единственный канал, увеличивший объемы кредитования во время кризиса, частично компенсируя сокращение кредитов в частном секторе. Мы считаем, что такая антициклическая тенденция кредитования сохранится и позволит частично компенсировать сокращение объемов кредитования по другим каналам.
More
Less
Experience
Years of experience: 31. Registered at ProZ.com: Jan 2007.
Russian translator who has been working on a freelance basis for national and international companies since 2002. The subjects that I feel particularly confident to translate are: IT (both software and hardware) and telecommunications. Vast experience in software localization.
Expertise