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World File Search System因果
经典和量子循环因果结构的因果建模框架
我们的框架提供了一种方法，可以独特地确定任意经典和量子循环因果模型的概率分布，从而推广了先前已知的量子循环因果模型的方法[4，9]。它将量子周期性因果模型连接到具有截面后的量子循环因果模型，从而可以直接从无环的情况下直接将其通过此通信产生循环。它是从操作和选择后的组成方面进行的，并具有以更独立的方式概括的范围来概括后运算理论（即对具有后选择传送的分析的任何物理理论）。
基底神经节 - 丘脑的因果相互作用。
受试者保持身体姿势不做任何计划好的动作，并在运动任务条件下，受试者用右手重复进行手指伸展/屈曲。BOLD 对比图像（4x4x4 毫米体素平面分辨率；回波平面成像重复时间为 1.6 秒；回波时间 21.6 毫秒；翻转角度 90º）以 100 个体积的块形式按照以下顺序记录：运动阻滞→静止阻滞→运动阻滞→静止阻滞（每个受试者 400 个总体积 = 100 个体积 x 2 个运动阻滞 x 2 个静止阻滞）。fMRI 数据与 3D 解剖图像（1x1x1 毫米体素分辨率；重复时间 7.6 毫秒；回波时间 1.6 毫秒；翻转角度 12º；250 x 250 毫米视野；256x256 采样矩阵）联合注册。所有数据集都标准化到 Talairach 空间（表 1 显示了 ROI 的位置和大小）。
数学4824C：因果推理
潜在的结果，平均治疗效果，随机实验，合作调整，回归不连续性设计，观察力研究，混杂因素，敏感性分析，倾向分数，匹配，匹配，双重差异估计器，差异差异，仪器变量，仪器变量，异构治疗效果和最佳治疗方案。
因果推断：统计学习方法
1，美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学生物学系| 2美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学遗传学系| 3美国密歇根州安阿伯市密歇根大学医学院| 4美国科罗拉多州奥罗拉（Aurora）的科罗拉多州Anschutz大学医学校园生物化学与分子遗传学系| 5蜂窝和分子生物学，加利福尼亚州立大学，诺斯里奇，美国加利福尼亚州诺斯里奇| 6国际人类基因组研究实验室，墨西哥Querétaro的JuriquillaQuerétaro大学NacionalAutónomadeMéxico（UNAM）| 7美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学地球系统科学系| 8 Biocontol和Molecular Ecology，Manaaki wherua - Landcare Research，Lincoln，新西兰| 9新西兰奥克兰大学奥克兰大学生物科学学院1，美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学生物学系| 2美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学遗传学系| 3美国密歇根州安阿伯市密歇根大学医学院| 4美国科罗拉多州奥罗拉（Aurora）的科罗拉多州Anschutz大学医学校园生物化学与分子遗传学系| 5蜂窝和分子生物学，加利福尼亚州立大学，诺斯里奇，美国加利福尼亚州诺斯里奇| 6国际人类基因组研究实验室，墨西哥Querétaro的JuriquillaQuerétaro大学NacionalAutónomadeMéxico（UNAM）| 7美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学地球系统科学系| 8 Biocontol和Molecular Ecology，Manaaki wherua - Landcare Research，Lincoln，新西兰| 9新西兰奥克兰大学奥克兰大学生物科学学院
健康研究的因果人工智能
佛罗里达大学学分时间：3学期：2022年秋季[班级：8月24日至2022年12月7日； exams: Dec 10-16, 2022]] DELIVERY FORMAT : On-Campus TIME: Mondays 9:35-11:30 am and Wednesdays 9:35-10:25 am LOCATION : COMM (HSC) CG-041 INSTRUCTORS Instructor Name: Jie Xu, PhD Room Number: 2004 Mowry Road, Room 3226 Phone Number: 435-238-0199 Email Address: xujie@ufl.edu Office小时：上午9点至下午5点（需要预约）讲师姓名：Takis Benos，博士室编号：2004年Mowry Rd，4210室电话号码：352-273-5048电子邮件地址：pbenos@ufl.edu办公室时间：上午9点至下午5pm（需要预约）教学助理（s）教学助理（S）：通过一个。首选课程沟通：学生可以向讲师发送问题，但鼓励他们考虑他们的问题是否对整个班级表示兴趣。专门的课程将致力于讨论和回答有关与所有学生相关的课程内容或课程机制的一般问题。先决条件：讲师批准。目的和结果课程概述本课程将涵盖“因果AI”嵌入机器学习中的基础问题，并使用有关现实世界数据的因果推理方法以及自动因果学习方法的方法。健康研究方法，例如目标试验和可运输性。人工智能公平应对健康差异和不平等。
因果增强概论学习
因果推论提供了一组原则和工具，使人们可以将数据和知识结合起来，以与反事实性质的问题相结合，即如果现实是不同的，即使目前没有这种未实现现实的数据，也会发生的事情。强化学习提供了一系列方法，以学习一项优化特定措施（例如，奖励，遗憾）的政策，当代理人部署在环境中并采用探索性，反复试验的方法时。这两个学科已经独立发展，并且几乎没有相互作用。我们注意到，它们在同一构件的不同方面（即反事实关系）运作，这使它们毫无双重地连接。基于这些观察结果，我们进一步意识到，当这种联系被明确承认，理解和数学时，自然会出现各种新颖的学习机会。为了意识到这一潜力，我们进一步指出，部署RL药物的任何环境都可以分解为一种自主机制的集合，这些机制导致不同的因果不变，并且可以将其作为结构性因果模型而拼凑而成；今天的任何标准RL设置都暗示着这些模型之一。反过来，这种自然形式化将使我们能够将不同的学习方式（包括在线，非政策和因果关系学习）置于统一的处理方式下，这些学习似乎在文献中似乎无关。关键字：结构性因果模型，干预措施，反事实，增强学习，识别能力，鲁棒性，非政策评估，模仿学习。有人可能推测，这三种标准学习方式是详尽的，因为所有可能的反事实关系都是通过连续实施来学习的。我们表明，通过引入几种自然而普遍的学习环境类别，这些设置不符合这些方式，而是需要新颖的维度和类型的分析。特别是，我们将通过因果镜头介绍和讨论，在线学习的问题，在哪里进行干预，模仿学习和反事实学习。这组新的任务和理解会导致更广泛的相反学习的看法，并提出了研究因果推断和并排学习的巨大潜力，我们称之为因果关系加强学习（CRL）。
采用因果发现方法结合自然语言处理模型研究痴呆症的因果网络
该工作流程图说明了研究的预处理和分析步骤。绿色框 1 详细说明了使用自然语言处理模型的变量选择步骤。最初从英国生物库数据字典中过滤出来的变量将使用基于余弦相似度得分的自然语言处理模型进一步选择。绿色框 2 概述了因果网络分析步骤 - 使用混合图形模型和快速因果推理从每个估算数据集构建痴呆症网络。然后将结果汇总成一个完整的痴呆症网络。
用于决策的因果人工智能套件
然而，因果人工智能研究领域仍处于发展的早期阶段，与任何技术领域一样，要充分发挥其影响力，还需要更多的进步和反复的实际部署。正如斯托克斯 [ 40 ] 所说，当基础研究受到使用考虑的激励和指导时，它就会加速发展。为了实现和加速这种因果关系中的“使用启发基础研究”，我们应该创建机制，使最先进的技术能够得到实际应用并简化使用，并收集结果和挑战，为研究方向提供参考。这要求我们将因果方法的可及性扩展到当今因果专家之外，并让更多的科学家、决策者和其他从业者能够使用它们，这样我们才能发现阻碍因果关系全面采用的基本挑战。从这些方法的广泛使用中学习，特别是从当前方法不足或失败的用例中学习，将激励和加速我们这个领域可能不会优先考虑甚至不知道的新研究方向。