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马尔可夫决策过程的因果模仿：部分...
模仿学习使代理可以在绩效指标未知并且未指定奖励信号时从专家演示中学习。标准模仿方法通常不适用于学习者和专家的参议员能力不匹配和示威的情况，并被未观察到的混杂偏见污染。为了应对这些挑战，已追求因果模仿学习的最新进步。但是，这些方法通常需要访问可能并非总是可用的基本因果结构，从而带来实际挑战。在本文中，我们研究了使用部分识别的规范马尔可夫决策过程（MDP）内的强大模仿学习，即使在系统动力学不是从混杂的专家演示中确定系统动力学的情况下，也允许代理商实现专家性能。特定的，首先，我们从理论上证明，当MDP中存在未观察到的混杂因素（UCS）时，学习者通常无法模仿专家的表现。然后，我们在部分能够识别的设置中探索模仿学习 - 从可用的数据和知识中，转移分布或奖励功能是无法确定的。增强了著名的Gail方法（Ho＆Ermon，2016年），我们的分析导致了两种新颖的因果模仿算法，这些算法可以获得有效的政策，以确保实现专家绩效。
颗粒物2.5与阿尔茨海默氏病之间的因果关系：孟德尔随机研究
阿尔茨海默氏病（AD）是最普遍的神经退行性疾病之一。它表现为记忆丧失，进行性认知能力下降和日常功能妥协。《 2023年世界阿尔茨海默氏症报告》表明，2019年全球有5500万人患有痴呆症，作者预计，到2050年，这个数字将升至1.39亿（1）。在全球老龄化的人群中，必须研究神经退行性疾病（例如AD）的病因，以实现社会的集体利益。以其多方面的性质为特征，对AD的特定发病机理的精确理解仍然缺乏。在过去的几十年中，研究人员已经确定了许多AD的风险因素，包括较低的教育程度，吸烟和高血压（2）。有趣的是，新兴的证据表明空气污染与AD开发之间存在潜在的关联（3）。
使用机器学习来测试联合分析中的因果假设
抽象的联合分析是一种流行的实验设计，用于测量多维偏好。许多研究人员专注于估计每个因素的平均边际影响，同时平均其他因素。尽管这允许基于直接设计的估计，但结果严重取决于因素相互作用的方式。一种基于模型的替代方法可以计算各种兴趣，但需要正确的模型规格，这是与许多因素的联合分析的挑战性任务。我们根据条件随机测试（CRT）提出了一种新的假设检验方法，以回答联合分析的最基本问题：考虑到其他因素，感兴趣的因素是否重要？尽管它仅提供对这些二进制问题的正式测试，但CRT仅基于因素的随机化，因此不需要建模假设。这意味着CRT可以通过启用任何测试统计量（包括基于复杂的机器学习算法的测试统计量）来提供强大而假设的统计测试。我们还展示了如何测试常用的规律性假设。最后，我们将提出的方法应用于移民偏好的联合分析。可以实施一个开源软件包。提出的方法是通过开放式软件R软件包CRTConchoint实现的，可通过综合R档案网络https://cran.r-project.org/web/web/packages/crtconjoint/index.html获得。
软组织损伤/创伤与CRP的加重之间的因果关系
•2024年4月3日进行了全面而系统的文献搜索。• The search was done on commercial medical literature databases, including BIOSIS Previews (1969 to 2008), Embase (1974 to 2024 Week 13), Medline and Epub Ahead of Print, Medline In-Process, In-Data-Review & Other Non-Indexed Citations, Medline Daily and Medline (1946 to April 02, 2024), Joanna Briggs Institute Evidence Based Practice Database (Current to March 27, 2024年），Cochrane临床答案（2024年3月），可通过OVID平台获得。•在此搜索中采用了关键字的组合。这些关键字包括：
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。
创建日语版本的人格化趋势量表1，2，2，3，4
摘要尽管因果关系在叙述中至关重要，但是第二语言（L2）读者通常难以监测其连贯性（因果关系），尤其是当这些关系跨越文本的遥远部分（全球连贯性）时。这项研究检查了L2读者对全球因果关系的监测是否以阅读目标促进。日本大学学生首先阅读叙事文本以进行一般理解，然后在大声思考时了解文本中的因果关系（因果目标）。结果表明，因果目标并没有增加参与者在连贯监测中的成功。但是，此目标定性地改变了导致连贯监视的阅读过程类型。具体来说，推理产生比在理解条件下更强烈地有助于因果目标中的连贯监测。基于这些发现，我们提出了一个新的L2阅读理论模型，即连贯性的两阶段模型，解释了阅读目标对L2过程的定量和定性影响。调查结果表明，教育工作者需要认识到阅读目标并不总是会立即改善学习者的阅读；但是，这是连贯监视和改变阅读行为的第一步。
因果网络的贝叶斯学习用于分布式能源系统的无监督故障诊断
这项工作部分由欧盟通过欧洲社会基金 (FSE) 资助，该基金隶属于欧洲凝聚力和领土复苏援助 (REACT-EU) 倡议，属于 2014-2020 年国家研究和创新行动计划 (PON) 的范畴，根据 Decreto Ministeriale [部长法令 (DM)] 1062/2021 合同 57-I-999-6。Federico Castelletti 的工作部分由 UCSC (D1 和 2019-D.3.2 研究补助金) 资助；部分由 MUR-PRIN 补助金 2022 SMNNKY-CUP 资助，由欧盟-下一代欧盟资助，补助金 J53D23003870008。所表达的观点和意见仅代表作者本人，并不一定反映欧盟或欧盟委员会的观点和意见。欧盟和欧盟委员会均不对此负责。
采用机械分子生物学方法，用于因果理解
摘要：通过调查个人一生中经历的环境暴露的综合影响，Exposome研究提供了了解和减轻负面健康结果的机会。虽然当前的释放症研究是由识别暴露与影响之间的关联的流行病学研究驱动的，但新的框架 - 整合了包括电子健康和行政记录在内的更实质性的人口级元数据，将进一步揭示表征环境暴露风险的表征。分子生物学提供了研究实验和计算系统中展示体的生物学和健康影响的方法和概念。特别重要的是，在流行病学和临床研究中，OMICS读数的使用日益增长。本文呼吁采用机械分子生物学方法，作为理解人类表型基因型和暴露相互作用的重要步骤。提出了一系列建议，以做出从暴露关联到因果关系的必要和适当的步骤，具有巨大的潜力，可以为精确的医学和人口健康提供依据。这包括在杂物组领域内建立假设驱动的实验室测试，并得到适当的方法，可以从模型系统研究到人类进行读取。关键字：杂物，分子生物学，毒理学，人类健康，暴露，GXE，环境■简介
使用增强学习在认知任务中使用进化偏见的认知任务中建立确定性因果图
尽管重要的是揭示世界上的因果关系而不是相关的结构，但这种因果学习的算法仍然是计算征税的。最近的神经证据挑战了增强学习（RL）算法提供有用近似的能力。在这里，我们提出了一种新的强化学习模型，该模型使用修改后的后继表示并结合了进化 - 避免死亡，从而捕获了各种各样的人类结构学习和动物条件。为了正式捕获在野外学习的风险，我们实现了一个约束，在惩罚分配本质上是重仔的，以应对死亡的风险。这将本质的价值赋予在此框架中具有确定性图表，并简单地捕获了广泛的无关和非乐器行为。
因果扩散自动编码器：迈向表示 - ...
扩散概率模型（DPM）已成为高质量图像生成中的最先进。但是，DPM具有任意的潜在空间，没有可预处或可控的语义。尽管已经进行了重大的研究工作来提高图像样本质量，但使用扩散模型的可控生成几乎没有工作。具体来说，使用DPM的可控制的反事实生成已成为一个不受欢迎的区域。在这项工作中，我们提出了Causaldiffae，这是一种基于扩散的因果表示学习框架，以根据规范的因果模型来实现反事实。我们将高维度编码为与因果相关语义因素相对应的低维表示。我们使用神经结构性因果模型在潜在变量之间建模因果关系，并通过对齐确保其分离。鉴于预先训练的Causaldiffae，我们提出了一种基于DDIM的反事实生成程序，但要进行干预。我们从经验上表明，Causaldif-fae学习了一个分离的潜在空间，并且能够产生高质量的反事实图像。