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World File Search System因果图
利用llms进行因果推理和发现
因果推断广泛应用于社会科学，以分析特定治疗的影响。因果推理工具依赖于事先发现基本因果图，这是一个称为因果发现的过程。传统上，构建因果图取决于专家领域知识。但是，嵌入大型语言模型（LLMS）中的丰富知识提供了一种有希望的选择。尽管如此，仅LLMS在推断完整的因果图方面的表现很差，这主要是因为它们无法说明因果图的定向无环性。为了解决这一限制，我们提出了一种新颖的方法，将LLM与统计因果发现算法相结合，以更好地利用LLM的专家样能力。实验结果表明，所提出的方法显着提高了因果序的准确性，并有效地减少了下游因果效应估计任务中的错误。
使用增强学习在认知任务中使用进化偏见的认知任务中建立确定性因果图
尽管重要的是揭示世界上的因果关系而不是相关的结构，但这种因果学习的算法仍然是计算征税的。最近的神经证据挑战了增强学习（RL）算法提供有用近似的能力。在这里，我们提出了一种新的强化学习模型，该模型使用修改后的后继表示并结合了进化 - 避免死亡，从而捕获了各种各样的人类结构学习和动物条件。为了正式捕获在野外学习的风险，我们实现了一个约束，在惩罚分配本质上是重仔的，以应对死亡的风险。这将本质的价值赋予在此框架中具有确定性图表，并简单地捕获了广泛的无关和非乐器行为。
贝叶斯因果图和不确定性定量中的实习和博士位置 - 应用于同步线的光线上的异常检测
DALLIAE项目旨在提出一种基于因果（贝叶斯）图[4，5]的通用方法，以检测光束线实验期间的异常及其可解释性。在因果图中，我们将特别关注定向的无环图（DAG）[1]。目标是引入层次因果图，并利用替代因果模型的概念来识别最相关的简单（单参数）和关节（Pa-Rameter组合）因果关系，这些因果链接表征了异常原因的原因。这种方法是必不可少的，这是由于仪器的多尺度性质和完整的梁线，这需要对不同尺度上的因果关系有细微的理解。我们还将专注于量化与已确定的因果链接相关的不确定性，以确保其相关性。由于各种工具，参数[1，3]，在实验[2]中的修改，关节效应的组合数量以及数据中异常代表性不足，因此对因果关系的搜索更加困难。在实践中，此方法将限制主要X射线或激光器仪器的操作异常的影响，以了解光束特性与光束线光学元件的物理参数之间的联系。可以随着时间的推移观察到突然的或慢的异常/变化，例如聚焦畸变直接影响测量的质量和速度。尽管AI文献中有许多异常检测方法，但它们通常基于相关性，这在传达因果关系方面无效。因此，理解和征询这些故障的原因以及与最佳测量链性能的偏差对于快速响应和梁线或激光器操作的最大可靠性至关重要。因此，该项目的目的是根据因果图提出可解释的AI，以支持光束线操作员和科学家。任务是开发基于因果关系的模型来确定涉及异常的传感器参数。该方法将补充在合适的时间范围内进行纠正措施的诊断工具。因此，可以将工作分为以下任务：
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。
复杂能源政策评估的参与性系统映射
摘要在过去20年中，复杂性科学在评估中的使用受到了越来越多的关注。我们介绍了一种新颖的复杂性方法 - 参与性系统映射 - 在两个真实的评估环境中，并考虑如何在评估中更广泛地应用此方法。参与性系统映射涉及各种利益相关者的生产系统的因果图。一旦被改进和验证，可以在评估或评估计划中以多种方式分析和使用。分析方法将网络分析与利益相关者的主观信息相结合。我们建议参与式系统映射显示出很大的潜力为评估者提供价值，因为它提供了独特的见解，其使用的相对易用性以及与现有评估方法和方法的互补性。
公平功能选择：因果观点
用于分类决策任务的公平特征选择最近引起了研究人员的显着关注。然而，现有的公平特征选择算法无法完全解释特征和敏感属性之间的因果关系，从而有可能影响公平特征识别的准确性。为了解决此问题，我们提出了一种公平的因果特征选择算法，称为FAIRCFS。从特定上讲，FAIRCFS构建了一个局部因果图，该图形标识了类和敏感变量的Markov毯子，以阻止敏感信息的传输以选择公平的因果特征。对七个公共现实世界数据集进行了广泛的实验，验证了FaiRCFS与八种最先进的特征选择算法相比具有可比性的精度，同时呈现出更高的公平性。
第8（3）卷，28 - 44。https：//doi.org/10.18608/jla.2021.7161战略行为可以促进混乱的解决方案吗？混乱之间的相互作用
抽象的混乱可能会使学习得到解决或部分解决。元认知策略（MS）可以帮助学习者在学习和解决问题期间发生混乱。这项研究研究了学生在贝蒂的大脑中引起的混乱与MS之间的关系，贝蒂的大脑是一个基于计算机的学习环境，小学和中学生通过建造因果图来学习科学。参与者是六年级学生。情绪数据是由训练有素的研究人员从实时观察中收集的。MS和任务性能信息是通过分析操作日志来确定的。使用预测试和后测试来评估学习收益。结果表明，MS的使用是学生混淆状态的函数。但是，混乱解决方案与MS行为无关，MS并没有减轻混乱对贝蒂大脑中学生任务表现或学习成就的影响。
管理和规划工具
全面质量管理 (TQM)、戴明哲学、统计过程控制 (SPC)、持续质量和生产率改进以及客户满意度如今已成为一般管理层的主要考虑因素，而不再仅仅是质量部门人员使用的工具。其基本哲学与以下概念相关：通过消除系统中的问题原因来提高质量必然会提高生产率。它假定并要求执行工作的人是最了解这项工作的人。它还隐含地表明，结构化的问题解决过程比非结构化方法产生更好的解决方案。通常，质量改进依赖于问题识别和问题分析。许多专业人士已熟悉所使用的工具，包括：• 流程图；• 检查表；• 头脑风暴；• 名义组技术；• 帕累托图；• 因果图；• 运行图；• 分层；• 直方图；• 散点图；• 控制图；• 过程能力指数；• 力场分析。