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World File Search System因果分析
社会经济犯罪：因果分析
犯罪问题是和平，发展和整体福祉的主要障碍。犯罪是普遍的现实；犯罪与人类存在并存。对于犯罪，两个对比的真理不仅是犯罪是普遍的，而且犯罪是相对的。在以前的社会仇恨，嫉妒，需求和必要性是犯罪委员会的主要原因，但现在在现代社会中，犯罪主要是由于贪婪，贪婪和粗暴而犯下的。由于贪婪而造成的犯罪的影响更为严重。由于贪婪而犯下的犯罪被称为社会经济犯罪。社会经济犯罪在每种参考中都与传统犯罪和犯罪完全不同，无论是受害者还是影响他，证据的可用性或性质，犯罪或犯罪犯罪的方式，因此，必须设想和使用犯罪的犯罪或犯罪模式，以应对社会经济犯罪和犯罪的完全不同和有效的措施。制定了特别的刑事法规，建立了专门的调查机构，并构成并构成特殊管辖权，但社会经济犯罪日复一日地构成了越来越严重的挑战。法律和法律工具可能会更好地解决任何犯罪问题，以解决任何犯罪问题。社会经济犯罪的因果关系。关键字：因果关系；公司犯罪；刑事司法系统；贪婪社会经济犯罪；拉紧;城市化简介
人工智能安全的代理行为因果分析
本技术报告概述了一种从机械角度研究代理行为的方法。机械解释有助于更深入地理解代理，因为它们描述了控制行为的因果关系——它们解释了代理为什么会这样做。具体来说，应该使用因果分析工具来研究代理行为（Spirtes 等人，2000 年；Pearl，2009 年；Dawid，2015 年）。在此处概述的方法中，分析师进行实验以确认 AI 系统假设的行为结构的存在。具体而言，该方法鼓励提出简单的因果解释，这些解释涉及高级概念（“代理喜欢绿苹果而不是红苹果”），从而抽象出代理的低级（神经）内部运作。
人类大脑的衰老：性别和年龄对大脑容量影响的因果分析
这项研究的目的是研究年龄、APOE 基因、性别和受教育程度等因素如何影响老年时脑容量的减少。研究老年时相对于年轻时的脑容量减少至少原则上需要在年轻时和老年时进行两次 MRI 扫描。然而，有一种方法可以解决这个问题，那就是在老年时只做一次 MRI 扫描。我们将老年受试者的总脑容量计算为估计脑容量与估计颅内总容量之比。我们对 890 名年龄在 69 至 85 岁之间的健康受试者进行了磁共振成像 (MRI) 扫描评估。使用概率贝叶斯模型和因果推理数学对影响脑萎缩的因素进行因果分析。我们发现，健康受试者进入 70 多岁时，平均脑容量会比年轻时的最大脑容量减少 30%。年龄和性别都与脑萎缩有因果关系，女性在年老时脑容量与颅腔容量之比比男性大 1%。大脑如何衰老以及成年人寿命中性别差异的原因是什么，这些都是因果问题，需要通过因果推断和实证数据来解决。本文介绍的图形因果模型有助于理解一个令人费解的科学问题——大脑的生物年龄。
AEA IPT 流程改进 - DTIC
� 自定义 processMax ® 以集成精益六西格玛 (LSS) 工具集并支持非软件产品 (EWDS、JATO) � 将 LSS 工具集集成到关键流程活动中 � 定量缺陷管理 (QDM) � 定量需求管理 (QRM) � 挣值管理 (EVM) � 因果分析和解决 (CAR)
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可解释的输入输出隐藏的马尔可夫基于模型的深钢筋学习，用于预测涡轮扇击发动机
可以将预测性维护归类为（i）预后：预测失败并提前通知替换或修复（剩余使用寿命或简短的RUL通常用作预后方法，这是对设备或系统剩余寿命的估计，直到它变得无功能性[20]）; （ii）诊断：通过因果分析或（iii）主动维护来预测未来失败的实际原因：预测并减轻故障模式和条件发展之前[6]。虽然主动维护捕获了潜在失败的根本原因，但预测维护执行了整体数据分析，以确保安排的维护。在本文中，将在预测性维护涡轮增压引擎的背景下进行研究[4,18]。
以人为本的工程：STPA 的新扩展
麻省理工学院的 Nancy Leveson 开发的因果关系模型。该模型启发了几种新方法，从事故分析（如基于 STAMP (CAST) 的因果分析）到危险分析（如系统理论过程分析 (STPA)）。与基于事件链因果关系模型且通常仅识别组件故障的传统方法不同，STPA 可用于识别设计缺陷、组件交互以及导致事故的人为因素。尽管 STPA 比传统方法对人为错误采取了更为周到的方法（要求分析师考虑系统条件如何导致“错误”），但它并未提供广泛的指导来理解人类行为方式的原因。之前已经做出努力将此类指导添加到 STPA，但尚未出现一种使用 STPA 检查人类行为的广泛接受且易于使用的方法。
连续改进计划（CIP）指南和模板
确定了实践的优先问题：基于确定的广泛的关注学术领域，描述您打算寻求创新的解决方案/干预措施的优先问题。实践问题直接连接到数据清单并审查过程 *确保实践问题遵守标题I范围的课程要求（如果适用）。复选框如果这是范围内的计划___根本原因分析结果：上传完整的因果图（即鱼骨或五个模板）或叙述，以显示或描述优先问题的根本原因分析的结果；包括导致每个问题的主要因素。请使用综合需求评估工具包，以帮助您针对每个实践问题进行全面的因果分析。
人工智能中的“快思考”与“慢思考”：元认知的作用
近年来，人工智能系统取得了长足进步，带来了许多渗透到我们日常生活中的应用。然而，我们看到的仍然主要是狭义人工智能的例子：许多最近的发展通常集中在非常有限的能力和目标上，例如图像解释、自然语言处理、分类、预测等等。此外，虽然这些成功可以归功于改进的算法和技术，但它们也与海量数据集和计算能力的可用性密切相关 [ 21 ]。最先进的人工智能仍然缺乏许多自然包含在（人类）智能概念中的能力。这些能力的例子有：普遍性、适应性、稳健性、可解释性、因果分析、抽象性、常识推理、伦理推理 [28]，以及由隐性和显性知识支持的复杂且无缝的学习与推理集成 [20]。