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生成有向无环图的开源软件比较
如何建立因果关系的研究在许多学科中引起了越来越多的关注 [1、2、3、4、5、6]，尤其是在无法进行随机对照实验的情况下。有向无环图 (DAG) [1、2、5] 是可视化假设的因果关系、确定可能出现偏差的位置以及告知如何解决偏差的关键工具之一。这些图显示了暴露、结果和其他相关变量之间的联系。DAG 被广泛应用于流行病学 [7、8、9]、社会学 [10、11、12]、教育学 [13、14、15] 和经济学 [16、17、18]。 DAG 由节点和边组成，节点表示变量，边通过显示从原因指向结果的箭头来传达直接的因果关系。重要的是，如果一个图没有变量是其自身的祖先，即图中没有循环，并且每条边都指向一个方向，则该图符合 DAG 的条件 [19]。要使 DAG 被视为因果关系，它需要包含图中任何两个现有变量的共同原因的所有变量 [1]。
基于无环的分布式分类帐和区块链平台的性能比较
摘要：自从第一个加密货币引入比特币以来，2008年，分布式分类帐技术（DLTS）的受欢迎程度已导致需求不断增长，因此，一般来说，一般来说，更多的网络参与者。缩放基于区块链的解决方案以应对每秒几千笔交易，或者以越来越多的节点的方式来应对大多数开发人员的理想目标。使这些性能指标可以进一步接受DLT，甚至更快的系统。通过引入定向的无环图（DAG）作为存储在分布式分类帐中的交易的基础数据结构，已经实现了重大的性能增长。在本文中，我们回顾了最突出的定向无环形平台，并根据交易吞吐量和网络延迟评估其关键性能指标。评估旨在展示理论上提高的DAG的可伸缩性是否也适用于实践中。为此，我们为每个DAG和区块链框架设置了多个测试网络，并进行了广泛的性能测量，以在不同的解决方案之间进行比较。使用每种技术每秒的交易，我们创建了一个并排评估，该评估允许对系统进行直接可伸缩性估算。我们的发现支持以下事实：与基于区块链的平台相比，基于DAG的内部，更相似的数据结构，基于DAG的解决方案提供了更高的交易吞吐量。尽管由于其相对较早的成熟状态，完全基于DAG的平台需要进一步发展其功能设置，以达到相同水平的可编程性和与现代区块链平台的传播。通过目前的发现，现代数字存储系统的开发人员能够合理地确定是否在其生产环境中使用基于DAG的分布式分类帐技术解决方案，即用DAG平台替换数据库系统。此外，我们提供了两个现实世界的应用程序方案，一个是智能电网通信，另一个来自受信任的供应链管理，这是从基于DAG的技术引入的。
DAGBagM：学习混合变量的有向无环图并应用于识别卵巢癌的预后蛋白生物标志物
动机：通过将有向无环图 (DAG) 模型应用于蛋白质组数据推断出的有向基因/蛋白质调控网络已被证明可有效检测临床结果的因果生物标志物。然而，在 DAG 学习中仍然存在尚未解决的挑战，即联合建模临床结果变量（通常采用二进制值）和生物标志物测量值（通常是连续变量）。因此，在本文中，我们提出了一种新工具 DAGBagM，用于学习具有连续和二进制节点的 DAG。通过为连续和二进制变量使用适当的模型，DAGBagM 允许任一类型的节点在学习图中成为父节点或子节点。DAGBagM 还采用了引导聚合策略来减少误报并实现更好的估计精度。此外，聚合过程提供了一个灵活的框架，可以稳健地整合边缘上的先验信息以进行 DAG 重建。结果：模拟研究表明，与常用的将二进制变量视为连续变量或离散化连续变量的策略相比，DAGBagM 在识别连续节点和二进制节点之间的边方面表现更好。此外，DAGBagM 的表现优于几种流行的 DAG
通过结构，监督和生成的对抗学习测试定向无环图
在本文中，我们提出了一种针对定向无环图（DAG）的新假设测试方法。虽然有大量的DAG估计方法，但DAG推理解决方案的相对匮乏。此外，现有方法通常施加一些特定的模型结构，例如线性模型或加性模型，并假设独立的数据观察结果。我们提出的测试允许随机变量之间的关联是非线性的，并且数据与时间有关。我们基于一些高度灵活的神经网络学习者进行测试。我们建立了测试中的渐近保证，同时允许每个受试者的受试者数量或时间点差异到无穷大。我们通过模拟和大脑连接网络分析来证明测试的功效。
潜在内生性的基于IV的增强学习的渐近理论 *
1这是一部庞大的文献，我们指的是Hausman（1983），Imbens和Angrist（1994）和Chen等。（2005）用于线性模型中IV的理论分析，并参考Hansen（1982），AI和Chen（2003），Newey和Powell（2003）以及Chernozhukov等。（2007）用于在非线性模型中使用IV。有关识别问题和一般使用IV的审查，请参见Imbens（2014）。2个经济学家最近对在业务决策过程中使用RL感兴趣；参见，例如，Blake等。（2015），Calvano等。（2020），Cowgill和Tucker（2020），Li等。（2020）和Johnson等。 （2023）。 3因果RL的另一种方法是基于“定向无环图”（DAG）模型的。 但是，DAG方法需要详细的领域了解国家与行动之间因果关系的知识，从而使其不适用于复杂因果渠道的经济问题（Imbens 2020）。（2020）和Johnson等。（2023）。3因果RL的另一种方法是基于“定向无环图”（DAG）模型的。但是，DAG方法需要详细的领域了解国家与行动之间因果关系的知识，从而使其不适用于复杂因果渠道的经济问题（Imbens 2020）。
AI疫苗接种策略
•在爆发情况下，可以将罗德岛家禽对鸟类流感病毒的疫苗接种作为控制和消除家禽中禽流感病毒的工具。•罗德岛州房屋的疫苗接种必须得到美国农业部Aphis的批准，并且必须在使用之前由RI Dem农业部（DAG）授权房屋。•接种羊群将被DAG隔离。可以在许可下允许受控运动。•接种羊群的记录将由DAG保存，并应要求提供给USDA Aphis。记录将包括鸡群所有者的姓名，地址和联系信息，姓名，地址和联系信息，鸟类所在的场所所有者，年龄，类型和数量，鸟类的年龄，住房信息，疫苗的日期，疫苗标签和管理信息以及其他相关信息，以及其他相关信息。•新疫苗可能会可用，并在USDA Aphis的批准下被考虑。疫苗接种信息
脂毒性驱动的胰岛素抵抗的新见解和机制
摘要：大量研究报告称，在肥胖、2 型糖尿病 (T2D) 和衰老中，循环和组织脂质含量升高与代谢紊乱之间存在关联。这种不受控制的组织脂质积累状态被称为脂毒性。后来发现，过量的脂质通量主要在脂质滴中以甘油三酯的形式中和，而几种生物活性脂质种类，如二酰甘油 (DAG)、神经酰胺及其衍生物，通过拮抗胰岛素信号和作用在肝脏和骨骼肌等代谢器官中，与胰岛素抵抗 (IR) 的发病机制有机制上的联系。骨骼肌和肝脏是体内葡萄糖处理的主要部位，这些组织中的 IR 在 T2D 的发展中起着关键作用。在这篇综述中，我们批判性地审查了最近的文献，这些文献支持 DAG 和神经酰胺在 IR 发展中的因果作用。特别强调了转基因小鼠模型对总 DAG 和神经酰胺池的调节，以及对特定亚种的调节，与胰岛素敏感性的关系。总的来说，尽管大量研究都得出了 DAG 和神经酰胺都会导致代谢器官 IR 的结论，但它们的作用机制仍然存在一些不确定性。最近的研究表明，亚细胞定位和酰基链组成是这些脂毒性脂质生物活性的决定因素，应进一步研究。
主张有条件豁免权作为辩护网络研讨会 - NJ.gov
DAG Michael Vomacka 是法律部州警察、就业和惩戒科的助理科长。他负责监督审判律师并处理针对州实体提起的复杂就业和民权案件的辩护。在加入法律部之前，DAG Vomacka 是帕塞克县的一名法律助理，在私人执业期间处理人身伤害和产品责任民事诉讼案件，并作为德克萨斯州的助理地区检察官起诉轻罪和重罪案件。他拥有欧柏林学院的本科学位和乔治城大学法学院的法学博士学位。DAG Marvin L. Freeman 是法律部州警察、就业和惩戒科的成员。他曾在美国司法部监狱局担任惩戒官，并在联邦调查局担任特工。在被派往纽约联邦调查局法律部门期间，他被任命为纽约东区特别助理美国检察官，负责处理针对联邦调查局的民事诉讼，其中大部分是“比文斯”案件，即 42 USC 1983、Title VII 歧视索赔和民事没收的联邦对应案件。他还为联邦和地方执法官员提供有关搜查、扣押和使用致命武力的法律指导。DAG Freeman 是美国陆军退伍军人。他拥有德鲁里大学的学士学位和天普大学比斯利法学院的法学博士学位。
系统工程指南 - USD(R&E)
系统工程指南为国防采购项目提供指导和推荐的最佳实践。其中大部分信息之前出现在国防采购指南 (DAG) 第 3 章系统工程中。DAG 已被取消，本文件旨在在国防部 (DoD) 制定新的系统工程现代化政策和指导期间提供临时系统工程 (SE) 指导。国防部负责研究和工程的副部长办公室 (OUSD(R&E)) 工程副主任与来自军事部门、国防机构、工业和学术界的主题专家 (SME) 合作编写了本指南。