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情绪处理网络中神经调节的因果网络分析
神经解码和神经调节技术在处理功能性脑网络的下一代疗法中治疗情绪和其他脑部疾病具有巨大的希望。在这里，我们执行了一种新颖的因果网络分析，以解码灵长类动物情绪处理网络中的多区域通信，并确定神经调节，短期爆发的四烷微刺激（SBTETM）如何改变多区域网络通信。因果网络分析揭示了网络兴奋性的机制，该机制调节发件人刺激站点与接收器站点进行通信时。在调制器站点的神经活动中解码网络兴奋性预测了发送者接收器的通信，而SBTETMS神经调节暂时破坏了发送者接收器的通信。这些结果揭示了多区域通信的特定网络机制，并提出了新一代的脑疗法，它们结合了神经解码，以预测多区域通信与神经调节以破坏多区域通信。
自主驾驶中场景理解的因果知识图
驾驶是一项复杂的活动，需要仔细计划和持续关注。人类驾驶员根据观察结果，过去的经验以及对潜在情景和必要行动的期望来分析其周围环境。尽管对观测数据进行了自动驾驶培训，但它们面临着陌生，不确定和冒险的驾驶情况的挑战。这些车辆在具有各种元素的环境中运行，例如交通标志，行人和其他车辆。了解这些要素之间的关系和互动对于在不同情况下理解自动驾驶汽车的行为至关重要。要实现5级完整驾驶自动化，这需要一个能够在没有人工干预的情况下处理所有驾驶任务的系统，人工智能（AI）模型需要高质量的表示，发现以及对驾驶场景中元素之间因果关系的理解1。在因果关系（CBN）[1]中表达的对因果关系的理解将受益于知识图（kg）中的明确表示。这个想法提出了许多重要的研究问题。在驾驶场景中，基于CBN的因果关系可以帮助理解广告场景吗？可以在KG中使用基于CBN的因果表示执行干预和反事实推理，例如确定特定的
迈向自动化因果发现：关于5G ...
在本文中，我们介绍了自动因果发现（AUTOCD）的概念（不要与自动因果推理相混淆[14，26]；请参见第3节），定义为完全自动化因果发现和因果关系的努力。AutoCD的目标不仅是提供适合数据的最佳因果模型，而且还提供了所有信息，对查询的答案，可视化，解释和解释以及人类专家分析师都可以的解释。AutOCD旨在使非专家可访问一个深奥的字段及其方法。这些容易出现错误，并产生结果，其解释需要对因果建模理论有深入的了解。就像在预测建模的术语中（自动化机器学习）一样，“自动”一词的使用意味着，除其他外，还在进行了（因果关系）机器学习管道的优化。
因果一致性：使用A/B测试的增强语言模型
我们通过调整语言模型以超过A/B测试结果来开发一个通用框架，以优化营销传播的内容。我们微调了一种语言模型，将较低表现的内容转换为表现较高的变体，教会其在文本空间中进行爬山。部署后，该模型会改善人类提出的营销内容。此设计可确保AI援助不太可能损害绩效，从而减轻实施风险并促进组织的采用。我们通过电子邮件营销中的大规模现场实验来验证我们的框架。在涵盖2.83亿印象的36个活动中，在我们调整的模型的协助下创建的主题行实现了单击的速度，比未经辅助的人类专家创造的汇率高33％。这些绩效增长是由于内容质量的提高而有因果关系，从而确认了我们框架的有效性。此外，具有30倍的通用语言模型该参数无法改善结果，而我们较小的微调模型成功，这表明域特定于适应性是必要的，并且相对较小的语言模型就足够了。我们的发现提供了实验证据，表明语言模型可以从A/B测试中提取可概括的见解，从而实现从文案到创意设计的非结构化营销决策的系统优化。
通货膨胀：用于经典和量子因果兼容性的 Python 库
任何科学学科面临的主要挑战之一就是确定某些观察到的相关性背后的原因。疫苗对疾病有效吗？提高工资会鼓励消费吗？大气中二氧化碳的增加是导致地球平均温度升高的原因吗？这些问题以及类似问题都可以用因果推理 (CI) 的工具来表述和分析 [1]。然而，尽管因果推理具有广泛的相关性，但当前涉及潜变量的 CI 算法通常无法分析具有少量节点的结构 [2-6]。鉴于贝尔定理 [8] 可以从概率分布与给定因果结构的兼容性来理解 [9, 10]，量子非局域性领域 [7] 近年来将注意力集中在因果关系上。这一观点推动了量子关联的研究超越传统的二分场景（例如，参见 [ 11 – 15 ] 和评论 [ 16 ]），并推动了表征在这种因果场景中产生的量子和经典概率分布的技术的发展 [ 17 – 21 ]。一个特别成功的工具是膨胀方法 [ 22 – 24 ]，它由一系列越来越严格的必要条件组成，可以通过线性或半定规划进行测试。尽管膨胀技术在量子非局域性领域内外都有广泛的适用性，但其可用的实现通常仅限于
基于上下文对象识别的因果神经机制
抽象对象可以根据其内在特征（包括形状，颜色和纹理）识别。但是，在日常生活中，这种特征通常不明确，例如，当物体出现在外围，杂物中或远处时。有趣的是，当对象在其典型场景上下文中看到对象时，对象识别仍然可以高度准确。基于上下文对象识别的神经机制是什么？根据并行处理帐户，基于上下文的对象识别是由对象和场景信息在单独的路径中的并行处理支持的。然后将这些途径的输出组合在下游区域中，从而在对象识别中获得上下文益处。另外，根据反馈帐户，基于上下文的对象识别受（直接或间接）从场景选择性到对象选择区域的反馈支持。在这里，在三个预注册的经颅磁刺激（TMS）实验中，我们测试了反馈假设的关键预测：该场景选择性皮质因果关系和选择性地支持基于上下文的对象识别，然后才能识别对象选择性皮层。早期视觉皮层（EVC），对象选择性的枕叶皮层（LOC）和场景选择性枕骨位置（OPA）在相对于刺激发作的三个时间点刺激，而参与者则在不同的试验中分别对场景和完整对象进行分类。这些结果表明，基于上下文的期望通过在视觉皮层中删除对象表示来有助于对象识别。结果证实了我们的预测：相对于孤立的对象识别，基于上下文的对象识别在发作后160-200毫秒被OPA选择性和因果支持，然后在发作后的260-300 ms下进行LOC。
理解数字事件：过程哲学和因果自主性
我们强调，我们并不是说技术本身在某种程度上是“坏的”。糟糕的设计是许多问题的根源。然而，随着算法的数量和人工智能在这些技术运行中的日益参与，设计师不再总是能够自己掌控：算法可能会产生意想不到的后果。在数字时代，用户有时会以设计师无法预料的方式添加内容和互动。因此，降低风险需要用户和设计师有意识的努力。然而，至关重要的是，用户可能会被他们所处的数字世界所淹没，因为他们试图协调多个独立设计的数字设备，而他们没有也不可能具备这样做的能力，因为数字世界继续以惊人的速度创新
具有不确定因果顺序的量子力学的净化公设
为了研究哪些是最普遍的与局部量子力学兼容的因果结构，Oreshkov 等人 [1] 引入了过程的概念：一些参与方共享的资源，允许他们之间进行没有预定因果顺序的量子通信。这些过程可用于执行标准量子力学中不可能完成的几项任务：它们允许违反因果不等式，并在计算和通信复杂性方面具有优势。尽管如此，目前还不知道有任何可用于违反因果不等式的过程是物理可实现的。因此，人们对确定哪些过程是物理的、哪些只是该框架的数学产物有着浓厚的兴趣。在这里，我们通过提出一个净化公设在这个方向上取得了关键进展：过程只有可净化才是物理的。我们推导出过程可净化的必要条件，并表明几个已知过程不满足这些条件。
肠道菌群对间质性膀胱炎风险的因果影响
从GWAS上的IC的摘要统计数据是从GWAS目录（Sollis等，2023）中获得的，其中1个包括240例病例和456,108个对欧洲血统的控制。 英国生物银行是一项涵盖50万名40至69岁成年人的队列研究，于2006年至2010年在英国进行了（Neale Lab，2021年）。 依靠ICD 10编码的IC的诊断。 Jiang及其同事开发了一种高级基因组关联（GWA）工具，称为“ FastGWA-GLMM”，该工具专为处理涉及数百万个个人的大规模GWAS数据集而设计。 该工具能够分析所有二元表型中的常见变体和稀有变体，即使是以高度不平衡的病例 - 控制比为特征的（Jiang等，2021）。 他们已应用FastGWA-GLMM使用UK Biobank（UKB）数据来调查2,989个二元性状。 通过FastGWA数据门户可以公开访问这些分析所产生的全面摘要统计信息。 2从GWAS上的IC的摘要统计数据是从GWAS目录（Sollis等，2023）中获得的，其中1个包括240例病例和456,108个对欧洲血统的控制。英国生物银行是一项涵盖50万名40至69岁成年人的队列研究，于2006年至2010年在英国进行了（Neale Lab，2021年）。依靠ICD 10编码的IC的诊断。Jiang及其同事开发了一种高级基因组关联（GWA）工具，称为“ FastGWA-GLMM”，该工具专为处理涉及数百万个个人的大规模GWAS数据集而设计。该工具能够分析所有二元表型中的常见变体和稀有变体，即使是以高度不平衡的病例 - 控制比为特征的（Jiang等，2021）。他们已应用FastGWA-GLMM使用UK Biobank（UKB）数据来调查2,989个二元性状。通过FastGWA数据门户可以公开访问这些分析所产生的全面摘要统计信息。2