研究人员正在努力应对异构时间序列数据中因果关系发现的挑战，其中单一因果模型无法捕捉到不同的因果机制。基于结构因果模型、条件独立性检验和 Granger 因果关系的传统时间序列数据因果发现方法通常假设整个数据集的因果结构统一。然而，现实世界的场景 UCSD 研究人员提出了一种基于通用变分推理的框架 (MCD) 来推断潜在的因果模型以及每个样本的混合概率 这篇文章首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Leveling-Up SEM Measurements for Chip Manufacturing
美国国家标准与技术研究院 (NIST) 和半导体及相关行业检验和测量系统提供商 KLA 公司的研究人员提高了扫描电子显微镜的精度
A Permutation Test Regression Example
在上周的一篇文章中，我谈到了排列（随机化）检验，以及它们与我们在计量经济学中通常使用的（经典参数）检验程序有何不同。我假设您已经阅读了该文章。（可能在某个时候会有一次小测验！）我承诺会提供一个基于回归的示例。毕竟，我在上一篇文章中介绍的两个示例旨在揭示排列/随机化检验的基本原理。它们确实没有太多“计量经济学内容”。在下文中，我将交替使用术语“排列检验”和“随机化检验”。我们在这里要做的是查看一个简单的回归模型，看看我们如何使用随机化检验来查看回归变量 x 和因变量 y 之间是否存在线性关系。请注意，我说的是“简单回归”模型。这意味着只有一个回归量（除了截距）。多元回归模型为置换检验提出了各种各
