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JUDEA PEARL、AI 和因果关系：发挥什么作用......
PEARL：除了印象深刻之外，我还不得不重新考虑我的证明，即人们无法从观察性研究中得到任何因果或反事实查询的答案。我没有考虑到训练数据库中的文本本身可能包含因果信息的可能性。程序可以简单地引用文本中的信息，而无需体验任何基础数据。例如，我问了它关于行刑队的问题（来自《为什么之书》第 1 章），例如，如果步枪手 1 没有开枪，囚犯（现已死亡）会发生什么。起初，它偏离了主题，并告诉你，例如，“开枪射击人很危险”。但如果你有时间并正确地提示它，它会更接近正确答案：“如果士兵 1 在收到信号后没有开枪，囚犯仍然可能被士兵 2 杀死，假设他收到并根据同一信号采取行动。”最后，它给出了一个 A+ 答案：“考虑到附加信息，如果每个士兵在收到信号后总是开枪，并且任何一名士兵的射击都足以导致囚犯死亡，那么即使士兵 1 不开枪，囚犯仍然会死亡。这是因为士兵 2 在收到上尉的信号后会开枪
CAUSALI-T-AI 项目 CAUSALIty 与人工智能合作
瓶颈：实践中无法达到，需要部分可识别的概念 ▶ 学习适合因果关系框架的复杂数据的可解释和有意义的表示 瓶颈：解开隐藏混杂因素的影响，学习到的表示的稳健性 ▶ 处理不确定性和部分知识
通过未定义的因果关系和非局部性实现厚重存在的潜力
摘要：本文详细阐述了对时间和纠缠的解释，为时空出现过程中信息的可能本体论性质提供了见解，以量子描述引力。我们首先研究了对时间的不同看法，并在“厚重现在”的概念中确定了描述演化、差异和关系所需的唯一现实元素。厚重现在与时空信息“采样率”相关，它旨在作为一种时间对称势，界于不可逆转事件的因果过去和仍然开放的未来之间。从这种势能中，时空在每个瞬间都以空间状叶状出现（基于虚构路径的描述）。在第二部分中，我们分析了未定义的因果顺序，以了解它们的势能如何沿着厚重现在的瞬间持续存在。得益于 C-NOT 逻辑和虚构时间的概念，我们推导出了纠缠的描述，即虚构路径之间逻辑一致的开放选择的势能。然后，我们将未定义顺序纠缠中确定的虚构路径概念性地映射到厚重现实中的封闭类时曲线 (CTC)。考虑到通过信息描述的宇宙，CTC 被解释为“记忆循环”，即编码与时间和空间纠缠相关的信息势的基本结构，表现为新兴叶状结构中未定义的因果关系和非局部性。最后，我们提出了从全息视角扩展引入的概念的可能方法。
阿拉伯国家的国内投资与经济增长之间的因果关系
var lag订单选择标准lag log lr fpe aic SC HQ 0 124.1418 NA 8.86E -06 -5.958135 -5.874546* -5.927697 1 130.4346 133.5975 5.554316 8.27E -06 -6.029147 -5.611203 -5.876955 3 137.5853 6.613844 8.31E -06.028550 -5.4443428 -5.815481 4 139.2982.672982.6742.6742.6742.6742.6742.6742 e -5.916987 -5.164687 -5.643041 *指示由Criterion LR选择的滞后顺序：顺序修改的LR测试统计量（每个测试均为5％级别）FPE：最终预测错误AIC：AKAIKE信息标准SC：SCHWARZ信息标准：Hannan -Quinn -quinn Information hq：Hannan -quinn Information CriTerion CriTerion CriTerion CriTerion
Kauffman模型中关闭与开放式演变之间因果关系的证据
进化是一个以新颖性产生为标志的高度复杂的过程，这需要个人的历史和集体组织。在本文中，我们研究了生物组织与开放式进化（OEE）之间的关系，特别关注两者之间的因果关系。为了在化学系统中提供这种因果关系的定量证据，我们应用集装理论来评估自动催化集的出现如何影响Kauffman模型中的复杂性动态。在本文的第二部分中，我们通过分析最简单的自动催化设置对Kauffman模型中复杂性动力学的影响，特别是在没有参数相关性的情况下，加强了这种猜想。通过将自动催化集解释为化学系统中的组织结构，我们的发现为研究生物组织与OEE之间的因果关系提供了第一个数值支持。这项工作代表了对OEE与生物组织之间动态关系的初步研究的一个有希望的领域，并可能会促进其在理论生物学中的联系。
尼泊尔拉金德拉·马哈扬（Nepal Rajendra Maharjan）的金融发展与经济增长之间的因果关系 *
该研究的结果表明，市场资本化与经济发展之间存在协调的关系，而短暂的因果关系正在从市值到GDP。关于保险市场，误差校正期限为负，对GDP和GCF的重要性表明保险市场与经济发展之间存在协整的关系。但是，结果没有显示保险费和经济发展之间因果关系的证据。银行和GDP之间的负面关系增强了银行业发展与经济发展之间存在协调的关系。结果还表明，GDP的滞后值很重要。它表明，短期因果关系正在从GDP到银行业发展。
ACAV：自动驾驶事故记录中自动因果关系分析的框架
自动驾驶汽车（AV）的快速进步使无人驾驶未来的前景比以往任何时候都更加接近。最近的死亡人士通过大规模测试强调了安全验证的重要性。多种方法使用高保真模拟器（即通过生成多种驾驶场景并评估自动驾驶系统（ADSS）（ADSS）来完全自动实现此目的，以实现这一目标。虽然有效地发现违规行为，但这些方法并未确定导致它们的决定和措施，这对于改善ADS的安全至关重要。为了应对这一挑战，我们提出了ACAV，这是一个自动框架，旨在在两个阶段进行AV事故记录进行因果关系分析。首先，我们根据ADS模块之间交换的消息应用功能提取模式，并使用加权投票方法丢弃与事故无关的录音框架。第二，我们使用安全规范来确定安全 - 关键框架并通过将CAT（我们的因果分析工具）应用于站时间图来推断因果事件。我们在阿波罗广告上评估了ACAV，发现它可以识别出五种不同类型的因果事件，其中93.64％是通过AV测试引擎生成的事故记录中的93.64％。我们进一步评估了从注射特定故障的阿波罗（Apollo）收集的1206个事故记录上的ACAV，发现它可以正确识别96.44％由预测错误触发的事故中的因果事件，以及由计划错误触发的事故的85.73％。
COVID-19疫苗和死亡：根据WHO资格诊断的因果算法
1医学，外科和高级技术部“ G.F.Ingrassia”，卡塔尼亚大学，意大利卡塔尼亚95121; massimiliano.esposito91@gmail.com（M.E.）; monica.salerno@unict.it（M.S.）2福吉亚大学临床与实验医学系，意大利71122 Foggia； francesco.sessa@unifg.it 3临床分子医学和实验室医学，临床生物化学研究所，生物医学系，神经科学和高级诊断，巴勒莫大学90127，意大利巴勒莫90127； marcello.ciaccio@unipa.it 4实验室医学部，AOUP“ P. Giaccone”, 90127 Palermo, Italy 5 Central Laboratory of Advanced Diagnosis and Biomedical Research (CLADIBIOR), University of Palermo, 90128 Palermo, Italy; francesco.dieli@unipa.it 6 Department of Health Promotion, Mother and Child Care, Internal Medicine and Medical Specialties (Pro.M.I.S.E. ），巴勒莫大学，意大利巴勒莫90128； giovanni.giammanco@unipa.it 7临床病理部门，加里波第中央医院，阿纳斯·加里波迪（Arnas Garibaldi），意大利卡塔尼亚95121； fgarozzo41@gmail.com 8手术，肿瘤和口腔科学系（di.chir.on.s. ： +39-095-3782-153或 +39-333-2466-148†这些作者对这项工作也同样贡献。2福吉亚大学临床与实验医学系，意大利71122 Foggia； francesco.sessa@unifg.it 3临床分子医学和实验室医学，临床生物化学研究所，生物医学系，神经科学和高级诊断，巴勒莫大学90127，意大利巴勒莫90127； marcello.ciaccio@unipa.it 4实验室医学部，AOUP“ P.Giaccone”, 90127 Palermo, Italy 5 Central Laboratory of Advanced Diagnosis and Biomedical Research (CLADIBIOR), University of Palermo, 90128 Palermo, Italy; francesco.dieli@unipa.it 6 Department of Health Promotion, Mother and Child Care, Internal Medicine and Medical Specialties (Pro.M.I.S.E.），巴勒莫大学，意大利巴勒莫90128； giovanni.giammanco@unipa.it 7临床病理部门，加里波第中央医院，阿纳斯·加里波迪（Arnas Garibaldi），意大利卡塔尼亚95121； fgarozzo41@gmail.com 8手术，肿瘤和口腔科学系（di.chir.on.s.： +39-095-3782-153或 +39-333-2466-148†这些作者对这项工作也同样贡献。），巴勒莫大学，意大利巴勒莫90128； antonino.giarratano@unipa.it 9 Aesthisia，重症监护和紧急情况部，Policlinico Paolo Giaccone，意大利90128，意大利90128 10基金会IRCCS CA'Granda Maggiore医院多克林医院多肽链，外科医学和血液学系，20162 Milan，20162 Milan，Iataly，意大利； daniele.prati@policlinico.mi.it 11 Biomedicine and Neurosciences和高级诊断，巴勒莫大学，意大利90127，意大利巴勒莫； francesca.rappa@unipa.it 12肿瘤免疫学部门，卫生科学系，人类病理学分隔，巴勒莫大学医学院巴勒莫学院，意大利90128，意大利巴勒莫； claudio.tripodo@unipa.it 13基金会IRCCS CA'Granda Hospital Maggiore Policlinico，Angelo Bianchi Bonomi Hemophilia和血栓形成中心，20162年意大利米兰； piermannuccio.mannucci@policlinico.mi.it 14 Hub Venus and Lymphatic疾病中心Emilia-Romagna地区，Ferrara Sant'anna Hospital of Ferrara，44124，意大利Ferrara； zambo@unife.it * corpsondence：cristoforo.pomara@unict.it;电话。
基因决定的代谢物对焦虑症的因果关系：双样本孟德尔随机化研究
摘要背景：焦虑症是最常见的精神障碍之一，但其潜在的生物学机制尚未完全阐明。近年来，遗传决定的代谢物（GDM）已被用来揭示精神障碍的生物学机制。然而，这种策略还没有应用于焦虑症。在此，我们通过孟德尔随机化研究探索了GDM与焦虑症的因果关系，总体目标是揭示生物学机制。方法：实施双样本孟德尔随机化（MR）分析以评估GDM与焦虑症的因果关系。以486种代谢物的全基因组关联研究（GWAS）为暴露对象，以焦虑症的四个不同的GWAS数据集为结果对象。值得注意的是，所有数据集均来自公开数据库。使用遗传工具变量（IV）探索每种代谢物的代谢物与焦虑症之间的因果关系。采用 MR Steiger 过滤法检验代谢物与焦虑症之间的因果关系。首先采用标准逆方差加权 (IVW) 方法进行因果关系分析，随后采用另外三种 MR 方法（MR-Egger、加权中值和 MR-PRESSO（多效性残差和与异常值）方法）进行 MR 分析的敏感性分析。使用 MR-Egger 截距和 Cochran's Q 统计分析评估可能的异质性和多效性。使用 Bonferroni 校正确定因果关联特征（P < 1.03 × 10 –4）。此外，使用基于网络的 MetaboAnalyst 5.0 软件进行代谢途径分析。所有统计分析均在 R 软件中完成。本研究使用了 STROBE-MR 清单来报告 MR 研究。结果：在 MR 分析中，确定了 85 个具有显著因果关系的 GDM。其中，4 个不同的焦虑症数据集中有 11 种代谢物相互重叠。Bonferroni 校正显示 1-亚油酰甘油磷酸乙醇胺（OR 固定效应 IVW = 1.04；95% CI 1.021–1.06；P 固定效应 IVW = 4.3 × 10 –5 ）是最可靠的因果代谢物。由于采用了“留一法”分析，即使没有单个 SNP，我们的结果仍然稳健。MR-Egger 截距检验表明遗传多效性对结果没有影响（截距 = − 0.0013，SE = 0.0006，P = 0.06）。Cochran Q 检验未检测到异质性（MR-Egger. Q = 7.68，P = 0.742；IVW. Q = 12.12，P = 0.436）。 MR Steiger 进行的方向性测试证实了我们对潜在因果方向的估计