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World File Search System因果关系
可解释多项数据中因果关系的AI数据分析技术
• 在每天积累海量数据的“大数据时代”，需要能够自动从数据中获取知识和规则并进行预测和分析的AI（人工智能）技术。 • 深度学习等人工智能技术虽然能够做出高度准确的预测，但它们被称为“黑匣子”，很难解释机器决策背后的原因。 • 此外，传统的人工智能技术捕捉数据中的共同特征，因此无法分析单个数据样本（个体）。 • 这是一项新技术，可以自动学习和推断多个项目之间的因果关系，并将其呈现为人类可以理解的网络图，同时说明如何解释单个数据样本。
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
利用大数据了解心理健康的因果关系：一个研究框架
在过去的 30 年中，我们开展了大量大规模的纵向精神病学研究，以增进我们对精神疾病的理解和治疗。然而，尽管研究界付出了巨大的努力和大量资金，我们仍然缺乏对大多数精神疾病的因果理解。因此，大多数精神病学诊断和治疗仍然在症状体验的层面上进行，而不是衡量或解决根本原因。这导致了一种反复试验的方法，这种方法与潜在的因果关系不相符，临床结果也不佳。在这里，我们讨论了如何将源于因果因素探索而不是症状分组的研究框架应用于大规模多维数据，以帮助解决心理健康研究面临的一些当前挑战，进而解决临床结果。首先，我们描述了寻找心理健康状况因果驱动因素所面临的一些挑战和复杂性，重点关注目前评估和诊断精神疾病的方法、症状和原因之间的多对多映射、对异质症状组的生物标记的搜索以及影响我们心理的多个动态相互作用变量。其次，我们提出了一个以因果为导向的框架，该框架基于两个大型数据集，这两个数据集来自青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究，这是美国最大的大脑发育和儿童健康长期研究，以及全球心智项目，这是世界上最大的心理健康档案数据库以及来自全球 140 万人的生活背景信息。最后，我们描述了如何对此类数据集使用聚类和因果推理等分析和机器学习方法，以帮助阐明对心理健康状况的更因果理解，从而能够采取诊断方法和预防解决方案，从根本上解决心理健康挑战。
基于传感器相关性情绪识别分类的稀疏Granger因果关系分析模型
近年来，基于脑电图（EEG）数据的情感计算吸引了人们的注意力越来越多。作为经典的EEG特征提取模型，Granger因果关系分析已被广泛用于情感分类模型，该模型通过计算EEG传感器之间的因果关系并选择关键的EEG特征来构建大脑网络。传统的EEG Granger因果关系分析使用L 2规范从数据中提取特征，因此结果容易受到脑电图的影响。最近，一些研究人员提出了基于绝对收缩和选择操作员（Lasso）和L 1/2规范的Granger因果关系分析模型来解决此问题。但是，常规的稀疏Granger因果关系分析模型假设每个传感器之间的连接具有相同的先验概率。本文表明，如果可以将每个传感器的脑电图数据之间的相关性添加到Granger因果关系网络中，则可以作为先验知识，则可以增强稀疏Granger因果模型的EEG特征选择能力和情感分类能力。基于这个想法，我们提出了一个新的情感计算模型，该模型将基于传感器相关（SC-SGA）的稀疏Granger因果关系分析模型。SC-SGA基于L 1 /2规范框架进行特征提取，将传感器作为先验知识之间的相关性与Granger因果关系分析，并使用L 2 Norm Logistic回归作为情感分类算法。我们使用两个真实的脑电图数据集报告了实验的结果。这些结果表明，SC-SGA模型的情绪分类准确性比现有模型的情绪分类精度高出2.46–21.81％。
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％。
在身体和社会疼痛的同理心中，正确的下额叶皮层的因果关系
。CC-BY 4.0国际许可证。根据作者/筹款人提供了预印本（未经同行评审的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月19日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.01.19.633761 doi：Biorxiv Preprint
mRNA 新冠疫苗接种后三叉神经痛发生的因果关系
• (三叉神经痛) AND (((mRNA 或 messenger 或 (RNA messenger) 或 Pfizer 或 Moderna 或 BioNTech 或 BNT162b2 或 mRNA-1273) AND vaccin*) 或 Comirnaty) • 此次搜索未对语言或出版日期等进行任何限制。 • 还对完整检索到的文章的参考文献进行了手动搜索。 • 在我们之前的系统评价中，研究了接种 Covid-19 疫苗后耳鸣的发展(1)，我们概述了评估免疫接种后不良事件因果关系的方法。这种因果关系评估方法在很大程度上依赖于世界卫生组织 (WHO) 开发的方法。简而言之，应在人群和个体两个层面评估免疫接种后不良事件 (AEFI) 的因果关系。 • 在人群层面，目的是回答“给定的疫苗是否会导致特定的不良事件？”（即“它会吗？”）的问题。在人群层面，因果关系评估是通过流行病学研究进行的，并遵循布拉德福德·希尔爵士（2）提出的标准，包括时间性、关联强度、剂量反应关系、一致性、特异性、生物学合理性以及连贯性。在进行人群层面的因果关系评估时，世卫组织还强调了批判性评价的重要性，特别是在考虑研究方法中存在的系统性偏见时，这可能会削弱潜在的因果关系（如果有的话）。• 在个人层面的因果调查中，目的是解决“给某个人接种的疫苗是否导致了所报告的特定事件？”（即“是吗？”）的问题。个人层面的因果评估涉及系统性地考虑 AEFI 的所有可能原因，以得出结论：证据与疫苗是原因一致，或与此结论不一致，或不确定。这种个人层面的评估过程涉及评估：
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。
免疫细胞和多囊卵巢综合征的因果关系：孟德尔随机研究
多囊卵巢综合征（PCOS）是一种普遍的生殖内分泌和代谢障碍，通常会影响育龄的妇女。它的特征是慢性缺乏和过度雄激素。PCOS的临床症状包括月经不规则，腹部主义，痤疮和多囊卵巢形态。此外，患有PCOS的个体还可能经历代谢状况，例如肥胖，胰岛素抵抗和血脂异常（1）。PCOS的致病机制仍然不清楚；除了卵巢 - 垂体 - 高丘脑基因轴外，PCOS的发病机理还必须考虑卵巢局部细胞因子，免疫学和遗传学。最近的研究强调了炎性免疫机制在PCOS的发生和发育中的重要性。许多研究报告说，慢性低级炎症与PCOS密切相关并与PCOS相互作用（2-4）。多囊卵巢中白细胞增多症的鉴定可能表明多囊卵巢与促炎性状态有关（5，6）。与对照组相比，PCOS患者的IFN-C（TH1产生的细胞因子）的表达显着增加。PCOS患者的颗粒细胞和免疫细胞的调节受损，这可能有助于加速发作（7）。全身和卵巢细胞因子，例如肿瘤坏死因子（TNF） - A，白介素（IL）-6和IL-18，可以改变卵巢，破坏卵巢功能的局部微环境，增加雄激素的产生，并增加雄激素的产生，并通过各种机制（2）来抗胰岛素。Wu等。免疫因子，例如血管内皮生长因子（VEGF）和转化生长因子B 1，以及卵泡微环境中的炎症，可能在下丘脑 - 上型 - 垂体 - 轴那轴心功能障碍中起作用。PCOS患者的抗核抗体，组蛋白抗体耐药性和DS-DNA抗体水平高于对照组。此外，发现PCOS患者的甲状旁腺过氧化物酶或甲状腺球蛋白抗体的增加与自身免疫性甲状腺炎的发展有关（8）。发现T淋巴细胞在PCOS的局部病理机制中起着重要作用（9）。t淋巴细胞分泌调节卵巢功能的炎症和免疫调节分子。此外，由于性激素水平破坏，PCOS患者的外周血和卵巢中T细胞亚群的失调（10）。具有升高雄激素的动物模型已与生殖功能障碍有关，包括寡素动物，月经障碍和副作用，这在PCOS中通常观察到（11-15）。雄激素具有免疫调节作用，并且伴有升高的雄激素的存在与免疫功能改变有关，这可能会对生殖功能产生影响（16，17）。 Medawar确定了免疫系统在繁殖中的重要性，随后的研究强调了调节t（Treg）细胞频率在维持正常卵巢功能和月经周期中的显着性（18-20）。 androgens雄激素具有免疫调节作用，并且伴有升高的雄激素的存在与免疫功能改变有关，这可能会对生殖功能产生影响（16，17）。Medawar确定了免疫系统在繁殖中的重要性，随后的研究强调了调节t（Treg）细胞频率在维持正常卵巢功能和月经周期中的显着性（18-20）。androgens