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保护主义与经济增长：全球化第一时代的因果证据
我们调查了贸易保护主义政策如何影响经济增长。我们的经验策略利用了一个非凡的税收丑闻，导致瑞典政府意外改变。在1887年，贸易保护主义者的多数席卷了议会的自由贸易多数。我们采用合成控制方法来选择可以比较瑞典经济增长的控制国家。我们找不到证据表明贸易保护主义政策影响了经济增长并研究渠道的原因。关税增加了政府收入。但是，结果并未表明贸易保护主义政府通过增加政府支出来刺激短期经济。
基于CVAE的因果表示从视网膜底面图像学习与年龄相关的黄斑变性（AMD）预测
摘要 - 关于相对较差的预后和急性视力障碍，分析与年龄相关的黄斑变性或AMD是视网膜疾病分析中最重要的任务之一。尤其是，构建分析和预测湿AMD的方法，其特征是由于新血管形成而导致新科学家造成的快速RPE损害，数十年来一直是许多眼科医生的一项艰巨任务。最近，随着ML/DL框架和计算机视觉AI的进步，这些先前的努力现在导致了AMD预测和机制分析的急剧增强。具体来说，使用基于注意机制的CNN或XAI方法的使用在预测AMD状态和可靠解释方面会导致更高的性能。在最先进技术的使用中，这项研究实施了一种新型的潜在因果表示学习框架，以进一步增强基于AI的模型，以了解仅访问视网膜底面图像的复杂因果AMD机制，同时构建了更可靠的AMD预测模型。结果表明，基于有效的卷积VAE和GAE的显式潜在因果建模可以导致基本AMD机制的成功因果关系，同时返回基本的因果因素，这些因素可以可靠地可靠地区分正常的基础和AMD底层图像，例如诊断预测。
因果效应识别的最佳实验设计
Pearl's Do Colculus是一种从观察数据中学习可识别的因果关系效应的完整公理方法。当这种效果无法识别时，有必要在系统中执行通常昂贵的干预措施的集合来学习因果关系。在这项工作中，我们考虑了设计一系列干预措施的问题，并以最低成本确定所需的效果。首先，我们证明了此问题是NP完整的，随后提出了一种可以找到最佳解决方案或对数的算法的算法。这是通过在我们的问题与最小击球设置问题之间建立联系来完成的。此外，我们提出了几种多项式启发式算法来解决问题的计算复杂性。尽管这些算法可能会偶然发现亚最佳解决方案，但我们的模拟表明它们在随机图上产生了小的遗憾。
将因果关系与神经混沌学习相结合
摘要 — 通过神经网络实现的深度学习通过提供用于复杂任务（例如对象检测/分类和预测）的方法，彻底改变了机器学习。然而，基于深度神经网络的架构已经开始产生收益递减，这主要是由于它们的统计性质以及无法捕捉训练数据中的因果结构。深度学习的另一个问题是其高能耗，从可持续性的角度来看，这并不是那么理想。因此，人们正在考虑采用替代方法来解决这些问题，这两种方法都受到人脑功能的启发。一种方法是因果学习，它考虑到神经网络训练数据集中项目之间的因果关系。预计这将有助于最大限度地减少深度神经网络学习表示中普遍存在的虚假相关性。另一种方法是神经混沌学习，这是一项最新发展，其灵感来自生物神经网络（大脑/中枢神经系统）中神经元固有的非线性混沌放电。这两种方法都显示出比单纯使用深度学习更好的效果。为此，在本文中，我们研究了如何将因果学习方法和神经混沌学习方法整合在一起以产生更好的结果，尤其是在包含链接数据的领域。我们提出了一种这种整合的方法来增强分类、预测和强化学习。我们还提出了一组需要研究的研究问题，以使这种整合成为现实。索引术语——深度学习、因果学习、神经混沌学习、图神经网络、随机共振
![正交表示用于估计因果量的学习
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日
机器人引发的久坐行为的社会控制
增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控
arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日
将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日
与Soc- ... 的多间隔能量储备合作](/simg/3/371e53cea55d57b21dc3cec4490fd2d843578c28.webp)
正交表示用于估计因果量的学习 生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响 triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助 微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器 covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出 arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日 对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解 arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日 Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习 台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆 arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日 机器人引发的久坐行为的社会控制 增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控 arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日 对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测 arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日 将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合 Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建 arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日 与Soc- ... 的多间隔能量储备合作
表示学习被广泛用于观察数据的因果量（例如，有条件的平均治疗效应）。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处，但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性，例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外，这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束，甚至可能导致估计不一致。在本文中，我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者，以在代表水平上定义的因果数量，我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势：它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计，同时提供了有利的理论属性，包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中，我们表明，在某些规律性条件下，我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知，我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架，而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。
通过神经元对阿尔茨海默氏病的因果遗传生物标志物揭示神经结构中的基因回溯：一种突破性的反向 - 片上尖峰分类，有效的中位数... 基于闩锁的快速下垂响应的设计 llmcarbon
摘要阿尔茨海默氏病（AD）影响了全球超过5500万人，但关键的遗传贡献者仍然没有尚未确定。利用基因组元素模型的最新进展，我们提出了创新的反向基因发现技术，这是一种神经网络结构中一种突破性的神经元到基因的回溯方法，以阐明新型的因果关系遗传生物标志物推动了AD套装。逆向基因 - 包括三个关键创新。首先，我们利用这样的观察结果，即引起AD的概率最高的基因（定义为最有因果基因（MCG））必须具有激活那些引起AD的最高可能性的神经元的最高可能性，该神经元被引起AD的可能性最高，被罚款为最大的神经元（MCNS）。其次，我们在输入层处取代基因令牌表示，以允许每个基因（已知或新颖的AD）表示为输入空间中的疾病和独特的实体。最后，与现有的神经网络体系结构相反，该架构以馈送方式跟踪从输入层到输出层的神经激活，我们开发了一种创新的回溯方法，可以跟踪从MCNS到输入层的向后进行识别，从而识别最引起的代币（MCTS）和Corre-McGs。逆向基因 - 高度解释性，可推广和适应性，为在其他疾病情景中应用提供了有希望的方法。
长covid中的因果基因发现的综合多词框架
1* Unisa STEM，南澳大利亚大学，Mawson Lakes，Adelaide 6，5095，SA，澳大利亚。7 2农业和食品，英联邦科学与工业研究8组织，26 Pembroke Rd，Marsfield，2122，新南威尔士州，澳大利亚。9 3澳大利亚精密健康中心，南澳大利亚大学，阿德莱德10号，澳大利亚，5000，澳大利亚。11 4 Unisa Allied Health and Human Expormast，南12澳大利亚大学，阿德莱德，SA，5000，澳大利亚。13 5南澳大利亚卫生与医学研究所（SAHMRI），南澳大利亚大学14号，阿德莱德大学，澳大利亚5000，澳大利亚。15 6南澳大利亚大学未来工业学院，莫森16湖，阿德莱德，5095，澳大利亚，澳大利亚。17 7应用人工智能研究所，迪金大学，75 Pigdons 18 Rd，Victoria，3216，澳大利亚墨尔本。19 8达利大学工程学院，达利2号，达利，671003，中国20号。21
我们分裂了吗？衡量地缘政治分裂及其因果效应 ∗
经过几十年的全球经济一体化，世界经济正在分裂。为了衡量这一点，我们引入了一个地缘政治分裂指数，该指数基于具有时变参数和随机波动性的动态分层因子模型。然后，我们使用结构向量自回归和局部投影来评估分裂的因果影响。分裂加剧对全球经济产生负面影响，新兴经济体受到的影响大于发达经济体。值得注意的是，分裂的负面影响是立竿见影的，而分裂减少的好处则是逐渐显现的。部门分析表明，与全球市场密切相关的行业受到的不利影响更大。最后，我们强调了不同地缘政治集团之间分裂影响的显著差异。
肠道微生物组与年龄之间的因果关系 -
。cc-by-nc 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过PEER REVIVE的认证）Preprint preprint the本版本的版权所有者于2025年2月3日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.03.25321568 doi：medrxiv preprint