Formal completions of N\'eron models for algebraic tori

We calculate the formal group law which represents the completion of the N\'eron model of an algebraic torus over the rationals that splits in a tamely ramified abelian extension. As a tools in the proof, we define and give criterions to compute the Weil restriction of a formal group law and the analog of the fixed part of a formal group law with respect to the action of a (finite) group.Comment: 35 pages. New version with new functoriality results. Final version in the Proceedings of the London Mathematical Society, link: http://plms.oxfordjournals.org/cgi/content/abstract/pdp039?ijkey=NVyJlz51HbzrzxM&keytype=re

Visualization and detection of live and apoptotic cells with fluorescent carbon nanoparticles

Additional file 1. Fluorometry and flow cytometry measurements

Adaptations and Disturbances of Physiological Functions in Extreme Hyperbaric Environments

Academician E.M. Kreps founded the Laboratory of Hyperbaric Physiology in 1960. Heads of the Laboratory were G.L. Zaltsman (1960–1972), A.I. Selivra (1972–1975), I.A. Aleksandrov (1975–1982) and I.T. Demchenko (1983–2009). In 2009, the Laboratory was merged with the Laboratory of Respiratory Physiology (A.I. Krivchenko). For more than five decades, Hyperbaric Laboratory has conducted basic and applied researches dealt with CNS oxygen toxicity, the high pressure nervous syndrome and nitrogen narcosis. Main achievements of basic researches are as follows: identified key mechanisms of adaptive responses of CNS and cardiorespiratory systems to breathing gas mixtures at high pressure, neurophysiological mechanisms of CNS oxygen toxicity and high pressure nervous syndrome, and pathogenesis of nitrogen narcosis. Main achievements of the translation of hyperbaric researches are as follows: new technology for 1000 m dive of animals (monkeys) using the gas mixture (He-N2-O2), new compression and decompression profiles for free escape of monkey from a depth of 700 m, use preconditional hypoxia and hyperthermia for the protection of nitrogen narcosis. Currently, main researches are focusing on the evaluation of molecular and cellular mechanisms of biological responses to extreme hyperbaric environments

Age peculiarities of the cognitive functions of rats in terms of violations of thyroid balance

In experiments on animals of three age groups, the cognitive activity of the central nervous system was investigated under dysfunction of the thyroid gland. With experimental hyperthyroidism in juvenile (5-6 weeks) rats, there was an improvement in the process of formation of conditional protective reaction and anxiolytic effect in a cross-shaped elevated labyrinth, accumulation of the inhibitory neurotransmitter amino acid - GABA in the cortex of 38.5% (anxiolytic action), as well as excitatory amino acids - glutamate in the hippocampus by 45.6% (mnastic activity). In young (5-6 months) animals to a lesser extent anxiolytic effect and cognitive activity were observed. In neocortex, significant accumulation of inhibitory neurotransmitter amino acids - GABA at 49.3%, glycine by 17.5%, serotonin by 33%, total NO synthase by 59.6%. In older rats there was a pronounced inhibition of cognitive function, a decrease in the content of GABA by 46.1%, serotonin by 17.3%, NO synthase activity by 37%, and an increase in glutamate by 61.5%. The condition of hypothyroidism of the thyroid gland was accompanied by inhibition of cognitive function, to a greater extent in the old rats. In juvenile individuals, memory decline occurred on the background of increased anxiety. In young rats, inhibition of mestizal activity was accompanied by a sharp decrease in emotional and anxiety. This condition is ensured by an increase in the neocortex content of serotonin and glycine by 37.1% and 17.5%, respectively, of total NO synthase by 36.8% in this brain structure. In older animals, hypothyroidism caused an increase in glutamate levels in the cortex of 84.6% and a 109.6% hippocampus, which is possibly causative exitotoxic effect

Neutral fluorescence probe with strong ratiometric response to surface charge of phospholipid membranes

AbstractWe report on dramatic differences in fluorescence spectra of 4′-dimethylamino-3-hydroxyflavone (probe F) studied in phospholipid membranes of different charge (phosphatidyl glycerol, phosphatidylcholine (PC), their mixture and the mixture of PC with a cationic lipid). The effect consists in variations of relative intensities at two well-separated band maxima at 520 and 570 nm belonging to normal (N*) and tautomer (T*) excited states of flavone chromophore. Based on these studies we propose a new approach to measure electrostatic potential at the surface layer of phospholipid membranes, which is based on potential-dependent changes of bilayer hydration and involves very sensitive and convenient ratiometric measurements in fluorescence emission

Characterization of Coupled Ground State and Excited State Equilibria by Fluorescence Spectral Deconvolution

Fluorescence probes with multiparametric response based on the relative variation in the intensities of several emission bands are of great general utility. An accurate interpretation of the system requires the determination of the number, positions and intensities of the spectral components. We have developed a new algorithm for spectral deconvolution that is applicable to fluorescence probes exhibiting a two-state ground-state equilibrium and a two-state excited-state reaction. Three distinct fluorescence emission bands are resolved, with a distribution of intensities that is excitation-wavelength-dependent. The deconvolution of the spectrum into individual components is based on their representation as asymmetric Siano-Metzler log-normal functions. The application of the algorithm to the solvation response of a 3-hydroxychromone (3HC) derivative that exhibits an H-bonding-dependent excited-state intramolecular proton transfer (ESIPT) reaction allowed the separation of the spectral signatures characteristic of polarity and hydrogen bonding. This example demonstrates the ability of the method to characterize two potentially uncorrelated parameters characterizing dye environment and interactions

Study of the Synthesis of New Intermetallic Alloys on a Substrate of White High-Chromium Cast Iron

На горно-обогатительных предприятиях широко применяют шламовые насосы, рабочие детали которых работают в жёстких условиях износа. Основным материалом таких деталей служат белые чугуны. Детали из этого материала не подлежат восстановлению наплавкой, и предприятия вынуждены заменять их целиком. Изучен элементный состав и структура деталей проточной части шламового насоса WARMAN из белого высокохромистого чугуна марки ULTRACHROME®A05. Данные чугуны относятся к категории не свариваемых материалов. Данная проблема решена новым инновационным подходом – путём создания материалов со свойствами, специфичными для конкретного места MSP (materials with site- specific properties). Для её реализации путём наплавки мест износа предложено использовать технологию WAAM на базе способа TIG с двумя присадочными проволоками. Структурно технология построена следующим образом: подогрев детали, наплавка первого слоя из стали Х23Ю5Т и второго слоя из алюминиевого сплава 4043. Показано, что при такой технологии не образуются трещины на поверхности детали, а после кристаллизации второго слоя сформировался преимущественно слой интерметаллидов Fe3Al. Твёрдость слоя на 24 % выше, чем исходная твёрдость деталиAt mining and processing enterprises, slurry pumps are widely used, the working parts of which operate under severe wear conditions. The main material for such parts is white cast iron. Parts made from this material cannot be restored by surfacing and enterprises are forced to replace them entirely. The elemental composition and structure of the parts of the flow part of the WARMAN slurry pump made of white high-chromium cast iron of the ULTRACHROME® A05 brand have been studied. These cast irons belong to the category of non-weldable materials. These cast irons belong to the category of non-weldable materials. This problem has been solved by a new innovative approach – by creating materials with site-specific properties MSP (materials with site- specific properties). To implement it by surfacing wear areas, it is proposed to use WAAM technology based on the TIG method with two filler wires. Structurally, the technology is constructed as follows: heating the part, surfacing the first layer of steel X23Yu5T and the second layer of aluminum alloy 4043. It is shown that with this technology, cracks do not develop on the surface of the part, and after crystallization of the first layer, a standard layer of Fe3Al intrametallic compounds is formed. The hardness of the layer is 24 % higher than the original hardness of the par

Розробка методу навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

A method for training artificial neural networks for intelligent decision support systems has been developed. The method provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function, architecture and parameters of an individual network node. The architecture of artificial neural networks is trained if it is not possible to ensure the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the training of parameters of an artificial neural network. The choice of architecture, type and parameters of the membership function takes into account the computing resources of the tool and the type and amount of information received at the input of the artificial neural network. The specified method allows the training of an individual network node and the combination of network nodes. The development of the proposed method is due to the need for training artificial neural networks for intelligent decision support systems, in order to process more information, with unambiguous decisions being made. This training method provides on average 10–18 % higher learning efficiency of artificial neural networks and does not accumulate errors during training. The specified method will allow training artificial neural networks, identifying effective measures to improve the functioning of artificial neural networks, increasing the efficiency of artificial neural networks through training the parameters and architecture of artificial neural networks. The method will allow reducing the use of computing resources of decision support systems, developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks and increasing the efficiency of information processing in artificial neural networksРазработан метод обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Метод проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности; архитектуры и параметров отдельного узла сети. В случае невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов средства и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. Указанный метод позволяет проводить обучение отдельного узла сети и осуществлять комбинирование узлов сети. Разработка предложенного метода обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности решений, которые принимаются. Указанный метод обучения обеспечивает в среднем на 10–18% более высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Указанный метод позволит проводить обучение искусственных нейронных сетей; определить эффективные меры для повышения эффективности функционирования искусственных нейронных сетей; повысить эффективность функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров и архитектуры искусственных нейронных сетей. Метод позволит уменьшить использование вычислительных ресурсов систем поддержки и принятия решений; выработать меры, направленные на повышение эффективности обучения искусственных нейронных сетей; повысить оперативность обработки информации в искусственных нейронных сетяхРозроблено метод навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Метод проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності; архітектури та параметрів окремого вузла мережі. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається з врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та з врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. Зазначений метод дозволяє проводити навчання окремого вузла мережі та здійснювати комбінування вузлів мережі. Розробка запропонованого методу обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. Зазначений метод навчання забезпечує в середньому на 10–18 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначений метод дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж; визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж; підвищити ефективність функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури штучних нейронних мереж. Метод дозволить зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки та прийняття рішень; виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж; підвищити оперативність обробки інформації в штучних нейронних мережа