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背景独立性和量子因果结构
量子力学与广义相对论的一个关键区别是它要求时空有一个固定的背景参照系。事实上，这似乎是统一这两个理论的主要概念障碍之一。此外，预计这两个理论的结合将产生“不确定的”因果结构。在本文中，我们提出了一种与背景无关的过程矩阵形式——一种允许不确定因果结构的量子力学形式——同时保留操作上明确定义的测量统计数据。我们通过强制形式中出现的概率——我们将其归因于离散时空点之间的测量结果——在时空点的变动下保持不变来实现这一点。我们发现：（a）我们仍然可以获得具有背景独立性的非平凡的、不确定的因果结构；（b）我们失去了在不同实验室中局部操作的概念，但可以通过将参考系编码到系统的物理状态中来恢复它；（c）置换不变性施加了令人惊讶的对称性约束，虽然形式上类似于超选择规则，但不能这样解释。
指导和教育决策：因果证据
本文表达的任何观点均为作者观点，而非 IZA 观点。本系列中发表的研究可能包括政策观点，但 IZA 不代表任何机构政策立场。IZA 研究网络致力于遵守 IZA 研究诚信指导原则。IZA 劳动经济研究所是一个独立的经济研究机构，开展劳动经济学研究，并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德国邮政基金会的支持下，IZA 运营着世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究、政策制定者和社会之间架起桥梁。IZA 讨论文件通常代表初步工作，并被分发以鼓励讨论。引用此类文件时应说明其临时性质。修订版可直接从作者处获得。
通过表征学习实现因果推理
导师 Dehan Kong 多伦多大学统计科学系副教授 dehan.kong@utoronto.ca 联合导师 Quan Long 卡尔加里大学生物化学与分子生物学系副教授 quan.long@ucalgary.ca 摘要 在这个项目中，候选人将参与一个关于大规模生物和医学数据中的因果推断的研究项目。关键创新在于进行表征学习以形成解开的潜变量（或分布），以减少噪音和非必要因素，从而为有效的因果推断铺平道路。将对脑部疾病的大规模组学数据进行分析，将统计方法转化为实际应用。这个跨学科项目将由 Dehan Kong 博士（多伦多大学）和 Quan Long 博士（卡尔加里大学）共同指导，Dehan Kong 博士是一位擅长因果推断、神经影像学和基因组学的统计学家，Quan Long 博士是一位医学院的计算机科学家，对脑部疾病感兴趣，可以接触到数据和领域专家。跨学科/应用经验 博士后研究员将在多伦多大学的 Kong 博士实验室和卡尔加里大学的 Long 博士团队之间分配时间。Kong 博士和 Long 博士在各种方法和应用统计研究领域拥有丰富的经验，涵盖因果推断、遗传和基因组学、神经成像和机器学习。他们的综合专业知识为研究员的培训和研究奠定了坚实的基础。 成功的候选人将沉浸在统计学和计算机科学的高度跨学科环境中。此外，候选人将与领域专家合作，他们可以从生物学和医学的角度提供解释。导师在相关领域有着长期的努力，并可以访问脑部疾病的大规模组学数据，包括阿尔茨海默氏症、帕金森氏症、自闭症、精神分裂症、双相情感障碍和抑郁症。研究小组可以使用最先进的计算设施，包括一台包含 800 个 CPU 的 CFI 支持的 HPC 服务器
时空量子关联的因果分类
仅从测量结果的相关性来看，两个原本孤立的个体能否确定这种相关性是否是非时间性的？也就是说，他们能否排除在两个不同时间给予他们相同的系统的可能性？经典统计学认为不能，但量子理论却不同意。在这里，我们介绍了将这种量子相关性识别为非时间性的必要和充分条件。我们证明了时间反转下的非时间性不对称性，并揭示了它是不同于纠缠的空间量子相关性的度量。我们的结果表明，某些量子相关性具有内在的时间箭头，并能够根据它们与各种潜在因果结构的（不）兼容性对跨时空的一般量子相关性进行分类。
生物多样性保护的因果革命
保护具有强大的机构基础设施，以支持证据的吸收。例如，环境证据的合作以与坎贝尔在社会科学中的合作相同的方式提供了证据综合，而保护证据组则保持了更广泛的评估数据库。但是，许多研究基于相对较弱的设计，世界上越多的生物多样性地区的代表性不足4。实验实际上是从环境计划中进行的。5表示大多数评估取决于观察性设计。dags（定向无环图），这是一种在识别策略2中做出假设2的强大工具，很少使用结果对隐藏混杂因素的脆弱性的正式探索。
经济自由对女性的因果影响......
1 Hoover 等人 (2015) 认为，如果没有全体公民的参与，经济就不可能充分发挥其潜力。他们研究了经济自由和黑人/白人收入差距，发现前者与白人家庭收入呈正相关，但与黑人家庭收入无关。 2 Stroup (2011) 指出，Stiglitz (1996)、Stiglitz 等人 (2006)、Stiglitz (2002)、Posner (2009) 和 Gibson-Graham (1996) 是提出这一论点的著名批评家。 3 虽然超出了本文的范围，但 Fike (2015) 认为并发现，经济自由可以导致人们对女性和工作的态度发生重大变化。她引用了 Berggren 和 Jordahl (2006, 2013) 以及 Pitlik 和 Rode (2014) 作为经济自由改变其他社会信仰的例子，在这些案例中，社会对同性恋的容忍度更高，社会信任度更高，人们更加相信自己能够掌控自己的生活。
用于客户细分的因果人工智能
TripAdvisor 想知道在其平台上推广会员资格是否能提高参与度和预订量。他们无法直接查看现有数据，比较会员和非会员，因为选择成为会员的客户恰恰是参与度最高的客户。他们也无法直接进行 A/B 测试，因为他们无法强迫用户注册成为会员。幸运的是，TripAdvisor 刚刚进行了一项实验，通过为随机子集的客户提供更简单的会员注册流程来探索用户留存率。
用于健康研究的因果人工智能
佛罗里达大学 学分：3 学期：2022 年秋季 [上课时间：2022 年 8 月 24 日至 12 月 7 日；考试时间：2022 年 12 月 10 日至 16 日]] 授课形式：校内 时间：每周一上午 9:35-11:30 和每周三上午 9:35-10:25 地点：COMM (HSC) CG-041 讲师 讲师姓名：Jie Xu，博士 房间号：2004 Mowry Road，3226 室 电话号码：435-238-0199 电子邮件地址：xujie@ufl.edu 办公时间：周二上午 9 点至下午 5 点（需要预约） 讲师姓名：Takis Benos，博士 房间号：2004 Mowry Rd，4210 室 电话号码：352-273-5048 电子邮件地址：pbenos@ufl.edu 办公时间：周二上午 9 点至下午 5 点（需要预约） 助教：待定课程列表服务器：tbd@lists.ufl.edu 您将通过 ONE.UF 自动添加到列表服务器。 首选课程通讯：学生可以通过电子邮件向讲师提问，但我们鼓励学生考虑他们的问题是否是全班同学普遍感兴趣的。专门的课堂时间将用于讨论和回答与所有学生相关的课程内容或课程机制的一般问题。先决条件：讲师批准。 目的和结果 课程概述 本课程将涵盖“因果人工智能”的基础问题，包括将机器学习与现实世界数据的因果推理方法嵌入其中，以及自动因果学习的方法。我们将讨论目标试验和可移植性等健康研究方法。我们将探索解决健康差距和不平等问题的人工智能公平性。
根本原因通过因果发现而通过加固学习
本文通过将因果发现与增强学习整合到供应链中的产生供应风险的新颖方法是导致供应链中交付风险的归因。随着供应链的越来越复杂，根本原因分析的传统方法难以捕获各种因素之间的复杂相互关系，通常会导致虚假的相关性和次优决策。我们的方法通过利用因果发现来确定操作变量之间的真正因果关系，并加强学习来迭代地完善因果图。此方法可以准确识别后期交付的关键驱动因素，例如运输模式和交货状态，并提供可行的见解以优化供应链性能。我们将方法应用于现实世界中的供应链数据集，证明了其在揭示交付延迟的根本原因方面的有效性，并提供了缓解这些风险的策略。这些发现对提高运营效率，客户满意度和供应链中的整体盈利能力具有重大意义。