使用 MaxEnt 和环境变量评估气候变化下 Androctonus mauritanicus 在摩洛哥当前和未来的分布摘要Androctonus mauritanicus 是摩洛哥最危险的特有蝎子之一，由于其剧毒毒液和嗜人性，引起了重大的公共卫生问题。本研究评估了气候变化下毛里塔尼亚仙人掌当前和未来的分布，以指导风险管理策略。使用基于发生数据和环境变量的 MaxEnt 算法对毛里塔尼亚毛里塔尼亚当前和未来的分布进行建模。未来预测是根据三个共享社会经济路径（SSP126、SSP245 和 SSP585）使用三个全球气候模型（BCC-CSM2-MR、HadGEM3-GC31-LL 和 MIROC
Latrodectus lucacha Miller, Kratzer & Griswold, 2026DOI: doi.org/10.3897/zookeys.1281.185973 摘要我们描述了来自安第斯地区的一种新寡妇蜘蛛（Araneae、Theridiidae、Latrodectus）。提供了 DNA 条形码序列。该物种的记录来自秘鲁各地的博物馆标本，并通过 iNaturalist 上的照片进行了鉴定，将其推断的分布范围扩展到厄瓜多尔、玻利维亚和智利。我们整合标本和公民科学事件，利用 WorldClim 生物气候变量生成物种分布模型，预测温带至高海拔安第斯地区的最高适宜性。我们讨论了
Boring Logistics of the Day: Degaussing at Sea and the Quiet Naval Worker Bee Behind PLAN Readiness
p.p1 {边距：0.0px 0.0px 12.0px 0.0px; font: 15.0px 'Ginto Copilot 变量'; color: #26221f}span.s1 {letter-spacing: 0.1px}最近的一张照片捕捉到了一个非常有计划的时刻：072A型登陆舰八仙山号在海上进行消磁，911型消磁船东琴-870在船头和船尾工作。这不值得上头条，也绝对不是央视黄金时段播出的那种事情。
Granger Causal Networks and Indirect Feedback
结构 VAR 的非参数变量选择后格兰杰因果网络和间接反馈首先出现在《走向数据科学》上。
ESG投资是综合考虑气候变化、人权、人力资本、治理等非财务因素，并将其纳入投资决策的方法。它与企业社会责任（CSR）和可持续概念的不同之处在于，它将ESG因素作为投资决策的重要变量，并将其与投资绩效（财务回报和风险）直接联系起来。对于长期投资者来说，企业价值还取决于企业应对未来商业环境和社会约束的能力。因此，ESG 投资被定位为投资者和公司创建可持续社会的互惠互利的方式。然而，ESG投资并不总是能带来高投资回报。这次，我想探讨最新的趋势和当前的位置，重点是美国。首先，我想了解一下ESG投资的表现。由于企业特征和与反向因果关系相关的内生性等问题，学术研究结果差异很大，并且不一致和稳健。然而，普遍
Rethinking agricultural trade: Why the WTO must recognise farmer health capital
国际贸易参数必须不断发展，将人类生物能力视为支持全球粮食安全的核心经济基础设施，而不是静态的背景变量
Anti-Causal Domain Generalization: Leveraging Unlabeled Data
领域泛化问题涉及学习预测模型，这些模型在部署到以前未见过的新环境中时对分布变化具有鲁棒性。现有方法通常需要来自多个训练环境的标记数据，当标记数据稀缺时限制了它们的适用性。在这项工作中，我们研究反因果环境中的领域泛化，其中结果导致观察到的协变量。在这种结构下，影响协变量的环境扰动不会传播到结果，这会促使模型对……的敏感性进行正则化。
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 34, Issue 7, July 2026
1) 视觉情感识别中无源域适应的模糊感知损失作者：Y. Cheng，Y. 张，Y. Wang，L. -P。 ChauPages: 2077 - 20892) Multiview Fuzzy Clustering With Anchor Graph作者：C. Liu, F. Nie, M. Chang, R. Wang, X. LiPages: 2090 - 21033) Partial Multilabel Feature Selection via Fuzzy Two-Stage Disambiguation and Weighted Pure Relevance作者：C. Huang, D
■总结 之前，本文讨论了“因果推理的确认——‘固定’分支点，但‘固定’中间点和汇合点。”这一次，我们将把这个想法更进一步。现实中，还有更复杂的结构，典型的例子就是“Mbias”的情况。我想考虑这个协变量是否应该被修复。 ■目录・介绍・什么是因果图？・什么是“M-偏差”？・M-偏差从1990年左右开始被认识・防止M-偏差发生的其他条件 在本文之前，我们讨论了“因果推理的确认 - “固定”分支点，但不“固定”中点和汇合点。”在因果推理中，有必要仔细考虑“哪些选择或事件导致结果发生变化（转折点）”，“一路上什么影响了结果，什么没有影响（中间点）”，以及“即使走不同的路，最终是否有可能得到相同的结果（
AI may raise the bar and thin the pipeline | Science
在他们的观点“人工智能提高生产力标准”（2 月 19 日，10.1126/science.aef5239）中，L. Wu 和 B. Vasilescu (1) 认为，人工智能 (AI) 可以提高生产力，同时奖励已经具备强大评估和授权技能的员工。然而，他们没有解决模型最重要的含义。如果评估和授权方面的专业知识现在比自己执行任务的能力更成为生产力的先决条件，那么公司和实验室的应对措施可能不是裁员大量现有员工，而是悄悄减少入门级机会（1）。在这种情况下，总产出可能保持稳定甚至上升，而组织的学徒功能则减弱。为了确保长期成功，研究人员和组织应该评估采用人工智能可能影响的广泛变量。
■摘要 在数据分析中，回归分析是分析影响结果的因素的典型方法。回归分析包括处理一个解释变量的简单回归分析和处理多个解释变量的多元回归分析。然而，单独的多元回归分析可能无法充分捕捉现实生活中的事件，因为多个因素相互作用。特别是，一个因素的影响可能会被另一因素改变。 “交互项”表达了这种关系。交互作用项是用于对一种关系进行建模的术语，其中一个解释变量的影响取决于另一个解释变量的值。在本文中，我们将讨论交互项的概念及其意义。 ■ 目录 介绍 ◇ 多元回归分析中的交互项 ◇ 引入交互项的优点 ◇ 引入交互项的缺点 ◇ 当解释变量为三个或三个以上时 ◇ 结论 在数据分析中，回归分析是探索影响结果的因素的
在上限边缘没有繁荣的持久性：范围扩展蜘蛛中的海拔、微生境缓冲和生物压力摘要嗜热节肢动物的海拔上限反映了对种群持久性的限制，而不是简单的存在。我们利用假设驱动的综合方法，对中欧收集的站点水平和茧水平数据进行了假设驱动的综合，研究了海拔结构如何影响中欧蜘蛛 Cheiracanthium punctorium 的出现、丰度、繁殖行为和生物压力。 4 年。随着海拔的升高，出现率和丰度都急剧下降，海拔高度约 850 m 以上时，占有率明显下降，表明存在明确的上限边界。生殖行为沿着梯度系统性地变化，因为雌性将卵茧放置在海拔较高的植被上较低的位置，与植被高度无关，这与对日益不利的小气候条件的行为调整是一致的
Examining ecological niche for six species of whip spider in Colombia
检查哥伦比亚六种鞭蜘蛛的生态位 摘要目前对 Amblypygi 种群建立的条件变量及其生态相互作用的研究很少。深入研究这一点有助于保护这组短距离分布的物种，它们可作为生物地理学研究的模型。在这项研究中，我们评估了哥伦比亚安第斯和亚马逊生态系统中六种钝缘动物（Phrynus araya、P. panche、P. pulchripes、Heterophrynus batesii、H. boterorum、H. cervinus）生态位的分布和重叠模式，揭示了由环境梯度驱动的明显的生物地理隔离：Phrynus物种与安第斯山脉间高热和高水的山谷有关。季节性。而Heterophrynus则占据较为稳定和
Patterns of brain-wide associations reflect socioeconomics | Science
先前的全脑关联研究 (BWAS) 已将特定的环境和行为变量与大脑变异性联系起来。在这项工作中，我们将 649 个变量映射到儿童的大脑，并将生成的 BWAS 映射相互比较并与...
Chinese Armor Export of the Day: The Forever Type 59
p.p1 {边距：0.0px 0.0px 12.0px 0.0px; font: 15.0px 'Ginto Copilot 变量'; color: #26221f}span.s1 {letter-spacing: 0.1px}早在 5 月 25 日，就有几辆 59D / ZTZ-59D 主战坦克正在装载出口的照片浮出水面。因为这是 Forever Type 59 的土地，自然每个人都开始问同样的问题：好吧，现在谁在买这些东西？p.p1 {margin:
The impact of winning a ‘Nobel Prize’
Joshua Angrist 获得 2021 年经济学“诺贝尔奖”的主要原因之一是他开发了 LATE 方法，特别用于因果效应的工具变量估计。即使我们接受在使用工具变量设计时只能谈论（某种）平均治疗效果的限制，另一个[...]
