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== 摘要 ==
* '''原文标题'''：Global QCD analysis of spin PDFs in the proton with high-$x$ and lattice constraints
* '''中文标题'''：质子中自旋部分子分布函数的高x和格点约束全局QCD分析
* '''发布日期'''：2025-06-16 15:45:01+00:00
* '''作者'''：C. Cocuzza, N. T. Hunt-Smith, W. Melnitchouk, N. Sato, A. W. Thomas
* '''分类'''：hep-ph, hep-lat, nucl-th
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2506.13616v1
'''中文摘要'''：我们开展了一项全面的[[自旋]]依赖[[部分子分布函数]]([[PDFs]])的全局[[QCD]]分析，整合了所有可用的包容性和半包容性[[深度非弹性散射]]([[DIS]])数据，以及[[极化]]$pp$对撞中的包容性[[弱玻色子]]和[[喷注]]产生数据，同时提取[[自旋]]平均[[PDFs]]和[[碎裂函数]]。通过纳入[[杰斐逊实验室]]高$x$区域的[[DIS]]新数据，并结合[[领头扭度]]框架下的[[次领头幂次修正]]，我们得以验证$W^2 \geq 4$ GeV$^2$范围内[[PDFs]]的稳定性，并更可靠地量化[[自旋结构函数]]的[[不确定性]]。我们探索了利用[[格点QCD]]关于[[胶子]]赝[[Ioffe时间分布]]的新数据，这些数据与[[喷注]]产生和高$x$ [[DIS]]数据共同加强了对[[极化]][[胶子]][[PDF]]的约束。数据扩展到高$x$[[运动学]]区域使我们能优化[[自旋结构函数]]中[[高扭贡献]]的边界，并验证[[Bjorken求和规则]]的有效性。

== 摘要 ==
* '''原文标题'''：EUNIS Habitat Maps: Enhancing Thematic and Spatial Resolution for Europe through Machine Learning
* '''中文标题'''：EUNIS栖息地地图：通过机器学习提升欧洲专题与空间分辨率
* '''发布日期'''：2025-06-16 16:10:08+00:00
* '''作者'''：Sara Si-Moussi, Stephan Hennekens, Sander Mücher, Wanda De Keersmaecker, Milan Chytrý, Emiliano Agrillo, Fabio Attorre, Idoia Biurrun, Gianmaria Bonari, Andraž Čarni, Renata Ćušterevska, Tetiana Dziuba, Klaus Ecker, Behlül Güler, Ute Jandt, Borja Jiménez-Alfaro, Jonathan Lenoir, Jens-Christian Svenning, Grzegorz Swacha, Wilfried Thuiller
* '''分类'''：stat.AP, cs.LG, physics.geo-ph, q-bio.QM, 62P12, 62M30, 92D40, I.2.6; J.3; I.6.5
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2506.13649v1
'''中文摘要'''：[[EUNIS]]栖息地分类体系对[[欧洲]]栖息地分类至关重要，其支撑着[[欧洲自然保护政策]]及《[[自然恢复法]]》的实施。为满足对精细化栖息地信息日益增长的需求，我们针对260种[[EUNIS三级栖息地]]类型提供了空间预测结果，同时包含独立验证和不确定性分析。
通过集成[[机器学习模型]]，结合高分辨率[[卫星影像]]及具有生态意义的[[气候]]、[[地形]]和[[土壤]]变量，我们制作了[[欧洲栖息地地图]]，以100米分辨率呈现全欧洲最可能的[[EUNIS栖息地]]类型。此外，我们还提供了预测不确定性信息，以及每个[[EUNIS一级分类]]单元内三级栖息地的最可能分布。该成果对保护和恢复工作具有特殊价值。
预测结果通过空间区块[[交叉验证]]在[[欧洲]]尺度进行验证，并针对[[法国]]（仅森林）、[[荷兰]]和[[奥地利]]的独立数据集进行评估。所获栖息地地图在验证数据集上表现出强劲的预测性能，不同栖息地群系在[[召回率]]与[[精确度]]方面存在明显权衡关系。