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Bayesian Multistate Bennett Acceptance Ratio Methods

本文介绍了 BayesMBAR，这是一种多状态贝内特验收比（MBAR）方法的贝叶斯推广版本，它通过计算自由能后验分布来提供更准确的不确定性估计，并允许将先验知识（如表面平滑度）纳入自由能计算中。

On the statistical analysis of grouped data: when Pearson $χ^2$ and other divisible statistics are not goodness-of-fit tests

本文挑战了关于可分统计量（如皮尔逊 $\chi^2$）在具有大量分箱的稀疏数据情形下仍能作为有效拟合优度检验的普遍假设，转而提出了一个统一的框架，旨在揭示现有方法的局限性，并提供改进后的、更具效力的替代方案以及新的无分布检验。

Spectral fluctuations and crossovers in multilayer network

本文利用随机矩阵理论研究了多层网络中的谱涨落，证明了普遍统计特征在不同的连通性配置下依然存在，并成功模拟了独立层统计与完全耦合层统计之间的交叉，且通过真实蛋白质结构验证了其应用。

Vector Space of Cycles

本文引入了一种变分框架，将有向相互作用表示为单纯复形上的边流，以提取持久调和循环的低维希尔伯特空间，从而实现可扩展的统计推断，并揭示了传统成对方法所遗漏的、存在于人类 fMRI 数据等高维系统中的可复现的大规模循环组织。

Reweighting Adversarial Networks for Unbinned Unfolding

本文介绍了重加权对抗网络（Reweighting Adversarial Network, RAN），这是一种新型的无箱化展开技术，它利用由 Wasserstein 判别器引导的粒子级重加权函数，旨在克服支撑集重叠限制，并在准确性和计算效率方面超越现有最先进的方法。

PoissonRatioUQ: An R package for band ratio uncertainty quantification

本文介绍了 **PoissonRatioUQ**，这是一个旨在通过关注泊松均值之比来进行计数比率的贝叶斯建模与不确定性量化的 R 程序包，它为空间和非空间数据提供了灵活的选择，并针对强度比转换进行了专门处理。

Can Google searches help nowcast and forecast unemployment rates in the Visegrad Group countries?

Worldwide clustering of the corruption perception

The Role of Source Geometry and Atmospheric Propagation in Global Bolide Infrasound Detectability

本文通过分析 2007 年至 2025 年间的 623 次火流星事件，旨在证明次声波的可探测性主要受进入几何形状（特别是倾向于更陡峭的角度和较低高度的能量沉积）所支配，而大气传播和能量水平则是起调节作用的次要因素。

A practical methodology for $\Lambda$ global polarization extraction in fixed-target experiments

本文提出并验证了一种实用的方法论，用于消除固定靶重离子碰撞实验中由非对称探测器接受度引起的 $\Lambda$ 全局极化测量偏差，从而能够更准确地研究跨越 QCD 相图的自旋动力学。