Współpraca T2K przedstawia pierwszy pomiar produkcji pionów w oddziaływaniach elektronowych neutrin prądu naładowanego na tarczy zdominowanej przez węgiel, przeprowadzony w ograniczonej przestrzeni kinematycznej. Analizę wykonano z wykorzystaniem danych z detektora bliskiego ND280, ustawionego pod kątem 2,5° względem osi wiązki (tzw. konfiguracja off-axis). Wyznaczono przekroje czynne różniczkowe względem kinematyki wychodzącego elektronu i pionu, a także całkowity przekrój czynny zintegrowany po strumieniu neutrin. Przedstawiono porównanie zmierzonych wartości z przewidywaniami modeli teoretycznych zaimplementowanych w generatorach zdarzeń Monte Carlo: Neut, GENIE oraz NuWro. Zmierzony całkowity przekrój czynny zintegrowany po strumieniu wynosi 2,52 ± 0,52(stat) ± 0,30(syst) × 10⁻³⁹ cm²/nukleon, co jest niższą wartością niż przewidywane przez generatory zdarzeń.

Odkrycie, że neutrina posiadają masę i mogą zmieniać swój typ (zapach) podczas poruszania się — proces zwany oscylacjami neutrin — otworzyło szereg istotnych pytań teoretycznych i eksperymentalnych, które są aktywnie badane. Oscylacje neutrin pozostają najskuteczniejszym narzędziem eksperymentalnym do analizowania wielu z tych zagadnień, w tym sprawdzenia, czy neutrina łamią symetrię ładunek–parzystość (CP), co może mieć związek z niewyjaśnioną przewagą materii nad antymaterią we Wszechświecie. Pomiar oscylacji pozwala również badać różnice kwadratów mas pomiędzy różnymi stanami masowymi neutrin (Δm²), określić, czy występują dwa lekkie stany i jeden cięższy (normalne uporządkowanie) lub odwrotnie (odwrócone uporządkowanie), a także zbadać strukturę mas neutrin i mieszania typów neutrin. W niniejszej pracy przeprowadzamy pierwszą wspólną analizę danych z eksperymentów NOvA i T2K, dwóch obecnie działających długobazowych eksperymentów oscylacji neutrin (z dystansami setek kilometrów), wykorzystując komplementarny charakter ich układów eksperymentalnych i ustanawiając nowe ograniczenia dla kilku parametrów sektora neutrinowego. Analiza ta pozwala precyzyjnie określić różnicę mas Δm²₃₂, znajdując 2,43₋0,03⁺0,04 × 10⁻³ eV² dla normalnego uporządkowania i −2,48₋0,04⁺0,03 × 10⁻³ eV² dla odwróconego uporządkowania, a także przedział 3σ dla δ_CP wynoszący [−1,38π, 0,30π] w normalnym uporządkowaniu oraz [−0,92π, −0,04π] w odwróconym. Dane nie wykazują wyraźnej preferencji dla żadnego z uporządkowań masy, jednak istotne jest, że przy założeniu odwróconego uporządkowania w ramach modelu trzech typów, nasze wyniki dostarczają dowodów na złamanie symetrii CP w sektorze leptonowym.

W niniejszym artykule przedstawiono ocenę skuteczności metody aktywnego równoważenia napięć przy szeregowo połączonych tranzystorach SiC MOSFET zastosowanych w średnionapięciowym, dwukierunkowym, przekształtniku rezonansowym typu Dual Active Bridge (ang. SRDAB), przeznaczonym do współpracy z bateryjnym magazynem energii (ang. BES). Jak wykazano w badaniach symulacyjnych, podczas standardowego ładowania i rozładowania BES napięcie baterii ulega zmianom, co wymusza różne warunki wyłączania szeregowo połączonych tranzystorów SiC MOSFET w układzie SRDAB — prąd przełączania może być dodatni (twarde wyłączanie), zbliżony do 0 A (wyłączanie przy zerowym prądzie, ang. ZCS) lub ujemny (wyłączanie przy zerowym napięciu, ang. ZVS). W celu zapewnienia skutecznej metody równoważenia napięć przeprowadzono kompleksową analizę wszystkich wymienionych przypadków wyłączania, wskazując główne źródła nierównomiernego rozkładu napięć. Aby uzyskać wyrównywanie napięć pomiędzy szeregowo połączonymi tranzystorami w szerokim zakresie pracy, zaproponowano połączenie techniki aktywnego opóźniania sygnałów bramkowych z niewielkimi, zewnętrznymi kondensatorami SMD. Przedstawiono również prostą i skuteczną metodę doboru wartości tychże kondensatorów. Ostatecznie skuteczność zaproponowanej metody równoważenia napięć przy szeregowym połączeniu tranzystorów SiC MOSFET została pomyślnie zweryfikowana na prototypie przekształtnika SRDAB o mocy 10 kW — zapewniono równomierny rozkład napięć na szeregowo połączonych tranzystorach, a dodatkowe straty mocy wprowadzone przez układ wyrównujący napięcia okazały się pomijalne.

Nasilający się deficyt zasobów wodnych w skali globalnej wymusza rozwój efektywnych i bezpiecznych rozwiązań w zakresie gospodarowania wodą, w tym ponownego wykorzystania oczyszczonych ścieków. Jednym z kluczowych etapów przygotowania ścieków do ponownego użycia jest dezynfekcja, której celem jest skuteczna inaktywacja mikroorganizmów patogennych. Proces ten, choć niezbędny z punktu widzenia bezpieczeństwa sanitarnego, może jednocześnie prowadzić do powstawania ubocznych produktów dezynfekcji o potencjalnym działaniu toksycznym. 

W niniejszej pracy oceniono odpowiedź molekularną skorupiaków Daphnia magna na działanie komunalnych ścieków oczyszczonych: bez etapu dezynfekcji oraz po dezynfekcji ozonem (O₃) i kwasem nadoctowym (PAA). Badania przeprowadzono w warunkach narażenia ostrego (48 h) oraz chronicznego (21 dni). Poziom ekspresji genów związanych z odpowiedzią na stres oksydacyjny - katalazy, dehydrogenazy oraz transferazy S-glutationowej - oznaczano metodą ilościowej reakcji PCR w czasie rzeczywistym (qPCR), stosując 18S rRNA jako gen referencyjny. W warunkach narażenia ostrego bioindykatorów zarówno ścieki niedezynfekowane, jak i dezynfekowane PAA indukowały istotny wzrost ekspresji katalazy (4–5-krotny) oraz transferazy S-glutationowej (3–5-krotny). W przypadku ścieków ozonowanych obserwowano wyraźnie słabszą odpowiedź transkrypcyjną (1,9–2,7-krotny wzrost). Po 21 dniach narażenie na ścieki przed dezynfekcją oraz po ozonowaniu skutkowało obniżeniem ekspresji wszystkich analizowanych genów (do 3-krotnego spadku), co może wskazywać na wyczerpywanie mechanizmów obrony antyoksydacyjnej w warunkach utrzymującego się stresu oksydacyjnego. Odmienny profil odpowiedzi stwierdzono w wariancie z dezynfekcją PAA – u narażonych bioindykatorów utrzymywała się podwyższona ekspresja transferazy S-glutationowej (1,1-krotnie) oraz dehydrogenazy (2,0-krotnie), przy braku istotnych zmian w poziomie katalazy, co sugeruje aktywację mechanizmów detoksykacyjnych i adaptacyjnych. Analiza chemiczna z wykorzystaniem techniki HPLC-ESI-MS/MS wykazała obecność zróżnicowanych ubocznych produktów dezynfekcji, wśród których dominowały kwasy karboksylowe, m.in. kwas trikarballylowy oraz kwas adypinowy. Proces ozonowania prowadził do powstawania bardziej złożonych struktur chemicznych niż dezynfekcja PAA. Zidentyfikowano zarówno związki wcześniej opisywane w literaturze, jak i nowe produkty uboczne powstające w wyniku działania obu czynników dezynfekcyjnych.

Uzyskane wyniki wskazują na konieczność dalszej optymalizacji procesów dezynfekcji ścieków w kontekście równoważenia skuteczności eliminacji zagrożeń mikrobiologicznych z minimalizacją ryzyka ekologicznego. Praca dostarcza również istotnych informacji na temat molekularnych mechanizmów toksyczności oraz środowiskowych konsekwencji obecności ubocznych produktów dezynfekcji.

W niniejszym artykule przedstawiono innowacyjne rozwiązanie bezprzewodowego modułu nadawczego ze sterowaną wiązką, w którym modulacja fali nośnej sygnałem informacyjnym zachodzi bezpośrednio w szyku antenowym. Zastosowanie koncepcji szyku antenowego z modulacją czasową pozwoliło na jednoczesną realizację dwóch funkcji — sterowania wiązką oraz generowania wielowartościowych modulacji cyfrowych — bez konieczności stosowania energochłonnych komponentów, takich jak przetworniki analogowo-cyfrowe, mieszacze kwadraturowe czy przesuwniki fazy. Potencjalne zastosowania obejmują urządzenia wymagające energooszczędnej platformy sprzętowej o zwiększonej odporności na zakłócenia (jak na przykład systemy Internetu Rzeczy). Wyniki badań eksperymentalnych prototypowego modułu nadawczego potwierdziły możliwość generacji dowolnej modulacji kwadraturowej bezpośrednio w szyku antenowym oraz możliwość sterowania wiązką antenową w szerokim zakresie kątów.

Nanometrologia stanowi fundament nowoczesnej produkcji i odgrywa kluczową rolę w precyzyjnych pomiarach oraz analizie materiałów w skali mikro- i nanometrycznej. Artykuł przedstawia wkład nanometrologii w rozwój zaawansowanych technologii produkcji, ze szczególnym uwzględnieniem kontroli jakości różnorodnych konstrukcji materiałowych oraz ich procesów hybrydyzacji. Nanometrologia ma swój wpływ także na rozwój technologii Internetu Rzeczy (IoT), zapewniając precyzyjną kontrolę procesów wytwarzania zminiaturyzowanych urządzeń. Wdrażanie rozwiązań nanometrologicznych pozwala też ograniczyć wpływ zniekształceń pomiarowych, szumów oraz opisać występujące odchylenia wymiarów. W pracy przedstawiono różnorodne metody nanometrologiczne np. metody skaningowe, sensoryczne i inne techniki pomiarowe, dostarczające cennych informacji o wymiarach, architekturze, składzie i właściwościach urządzeń w mikro- i nanoskali w kontekście rozwoju tranzystorów polowych (FET), w tym złączowych (JFET) czy z izolowaną bramką (IGFET), tranzystorów metal–tlenek–półprzewodnik z kanałem typu n i p (n/p-MOSFET) oraz metal–izolator–półprzewodnik (MISFET), komplementarnych par tranzystorów MOS (CMOSFET), czy mikro- i nano-elektromechanicznych systemów magnetoelektrycznych (ME M/NEMS). W tym kontekście, nanometrologia ma szansę zrewolucjonizować zaawansowaną produkcję zminiaturyzowanych urządzeń, zapewniając ich jakość i w efekcie wprowadzając przemysł na poziom niespotykanej dotąd precyzji, powtarzalności i wydajności. Dzięki temu, możliwa będzie komunikacja IoT w bardzo niskim zakresie częstotliwości (VLF), przy minimalnym zużyciu energii, niskich stratach mocy, a co najważniejsze - wielofunkcyjności i uniwersalności projektowanych urządzeń.

Artykuł wprowadza architekturę Mean Shift Network (MS-Net) - stanowiącą nowy model rozmytego grupowania. Weryfikacja eksperymentalna obejmująca 5 różnych zadań grupowania oraz 6 zbiorów danych rzeczywistych potwierdza efektywność zaproponowanego podejścia.

Drzewa decyzyjne są powszechnie stosowane w uczeniu maszynowym ze względu na swoją prostotę i łatwość interpretacji, jednak często brakuje im odporności na ataki adwersarialne i zakłócenia danych. W artykule zaproponowano nowy wyspowy algorytm koewolucyjny (ICoEvoRDF) do konstruowania odpornych zespołów drzew decyzyjnych. Algorytm działa na wielu wyspach, z których każda zawiera populacje drzew decyzyjnych oraz adwersarialnych zakłóceń. Populacje na każdej wyspie ewoluują niezależnie, przy czym okresowo migrują najlepiej działające drzewa decyzyjne między wyspami. Takie podejście sprzyja różnorodności i zwiększa eksplorację przestrzeni rozwiązań, prowadząc do tworzenia bardziej odpornych i dokładniejszych zespołów drzew decyzyjnych. ICoEvoRDF wykorzystuje popularną w teorii gier koncepcję mieszanej równowagi Nasha do ważenia elementów zespołu, co dodatkowo poprawia wyniki. Algorytm został oceniony na 20 zestawach danych referencyjnych, wykazując swoją przewagę nad najnowocześniejszymi metodami w optymalizacji zarówno dokładności w warunkach adwersarialnych, jak i minimalizacji metryki max regret. Elastyczność ICoEvoRDF pozwala na integrację drzew decyzyjnych z różnych istniejących metod, zapewniając ujednolicony sposób łączenia zróżnicowanych rozwiązań. Zaproponowane podejście stanowi obiecujący kierunek rozwoju odpornych i interpretowalnych modeli uczenia maszynowego.

Proponujemy nowy model uczenia głębokiego PoNG (ang., “Pathways of Normalized Group Convolution”) do rozumowania z obrazów. Eksperymenty na progresywnych matrycach Ravena i problemach analogii wizualnych pokazują jego przewagę nad dotychczasowymi metodami, zwłaszcza w generalizacji do problemów z nowych rozkładów.

Badamy, czy wielomodalne wielkie modele językowe (MLLM) potrafią rozwiązywać problemy Bongarda, testując różne strategie na trzech zbiorach danych. Wprowadzamy nowy zbiór Bongard-RWR, który przedstawia koncepty z klasycznych problemów Bongarda w formie obrazów ze świata rzeczywistego. Eksperymenty pokazują, że MLLM mają trudności z rozpoznawaniem abstrakcyjnych konceptów zarówno w problemach syntetycznych, jak i rzeczywistych.

Autokodery rzadkie (SAE) są przydatne do wykrywania i sterowania interpretowalnymi funkcjami w sieciach neuronowych, ze szczególnym potencjałem do zrozumienia złożonych reprezentacji multimodalnych. Biorąc pod uwagę ich zdolność do odkrywania interpretowalnych cech, SAE są szczególnie cenne w analizie modeli wizyjno-językowych (np. CLIP i SigLIP), które są podstawowymi elementami składowymi w nowoczesnych systemach na dużą skalę, ale pozostają trudne do interpretacji i kontroli. Jednak obecne metody SAE są ograniczone przez optymalizację zarówno jakości rekonstrukcji, jak i rzadkości jednocześnie, ponieważ opierają się na tłumieniu aktywacji lub sztywnych ograniczeniach rzadkości. W tym celu przedstawiamy Matryoshka SAE (MSAE), nową architekturę, która uczy się hierarchicznych reprezentacji na wielu ziarnistościach jednocześnie, umożliwiając bezpośrednią optymalizację obu wskaźników bez kompromisów. MSAE ustanawia najnowocześniejszą granicę Pareto między jakością rekonstrukcji a rzadkością dla CLIP, osiągając 0,99 podobieństwa cosinusowego i mniej niż 0,1 frakcji wariancji niewyjaśnionej przy zachowaniu 80% rzadkości. Na koniec demonstrujemy użyteczność MSAE jako narzędzia do interpretacji i kontrolowania CLIP poprzez wyodrębnienie ponad 120 pojęć semantycznych z jego reprezentacji w celu przeprowadzenia wyszukiwania podobieństwa opartego na pojęciach i analizy uprzedzeń w dalszych zadaniach, takich jak CelebA.

Badamy zdolność sieci neuronowych do generalizacji i transferu wiedzy w rozumowaniu z obrazów, korzystając z progresywnych matryc Ravena. Wprowadzamy dwa nowe zbiory danych do badania generalizacji (A-I-RAVEN) i transferu wiedzy (I-RAVEN-Mesh). Ewaluacja 13 modeli uczenia głębokiego wykazuje ich ograniczenia w rozważanych problemach.