KGStructureasPrompt：利用知识图谱构建Prompt，提高大模型对因果关系的理解秒懂大纲提出背景解法拆解创意视角中文意译 论文：KnowledgeGraphStructureasPrompt:ImprovingSmallLanguageModelsCapabilitiesforKnowledge-basedCausalDiscovery代码：https://github.com/l

写在讨论前面本期主题”智能工厂的设计软件”即 “程序”--“程序”做为”智能工厂的设计软件”的目的。前面的文章将这一主题称为“智能工厂的程序设计”是相对狭义一些的表述。1、文题中的数字（" 0 之 Ⅰ"） 0:  “AI模型”的 “程序”性能层级  Layer-0( 

一、定义1.1因果关系图因果关系图，是一种图形化表示方法，用于展示变量之间的因果关系。因果关系图，通常由节点（代表变量）和边（代表因果关系）组成。因果关系图，帮助人们理解复杂系统中不同因素是如何相互作用的。因果关系图，是一种用于分析问题原因和结果的思维工具。因果关系

目录写在开头1.常见的因果图模型对比2.因果图模型介绍2.1.单向因果关系模型（SimpleCausalModel）2.2.多重因果关系模型（MultipleCausalModel）2.3.中介模型（MediationModel）2.4.调节模型（ModerationModel）2.5.交互效应模型（InteractionModel）2.6.反馈模型（FeedbackModel

目录1.引言2.基本概念因果关系vs相关性节点和边的定义有向无环图（DAG）的特点3.因果图模型的组成部分节点（Variables）边（Edges）无环性（Acyclicity）组合起来的因果图模型4.因果图模型的建立如何识别变量及其关系例子：吸烟与肺癌模型验证与调整5.因果推理因果推理的定义和

因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解1.背景介绍1.1问题的由来在现实世界中，我们经常需要解决基于观察数据进行因果关系推断的问题。例如，研究气候变化与人类活动之间的关系，或者探索教育投入对经济增长的影响。这些问题的核心在于理解输入变量（解释变量）如何影响输出

第一章动机：为什么你可能关心1.1辛普森悖论考虑一个纯粹假设的未来，有一种被称为COVID-27的新疾病在人类中流行。在这个纯粹假设的未来，有两种治疗方法已经被开发出来：治疗A和治疗B。治疗B比治疗A更稀缺，因此目前接受治疗A和治疗B的比例大致为73%/27%。在一个只关心最大限度

始于此，不止于此，止于此，亦是开始。解析：该句表达了轮回的概念，模糊了开始与结束的关系。 起于此终于此是什么意思？ 就是说某件事儿在这开头也是在这儿结束的。 也就是说某一件事情，或者是某一件事物，从这开始的，最后又在这结束了  缘起于此，不止

在本质上，音乐、语音、文本和视频都是连续的。如果它们的序列被我们重排，那么就会失去原有的意义。比如，一个文本标题“狗咬人”远没有“人咬狗”那么令人惊讶，尽管组成两句话的字完全相同。处理序列数据需要统计工具和新的深度神经网络架构。为了简单起见，我们以 图8.1.1所示的股

只是喜欢看电视的懒鬼，或者对社交媒体上瘾。我们都认为自己有权享有成功。太忙于白日梦，以至于变成了大婴儿。太容易分心，没有付出努力和时间来取得成功。这就是那些催促你奋斗的人想让你相信的。论点社交媒体上充斥着那些向你推销奋斗文化的影响者。让我总结一下我经常看到的热

        推荐一本详细讲解因果推理原理的新书，本书2020年初刚刚Release出来，需要的朋友自取。对该领域理解有限，翻译不太准确，望见谅。  bshq:2020年新书速递-《因果推理原理：基础与学习算法》分享前沿概述    因果关系推理（Causality）是一个非常有趣的研究课题。最近才开

        推荐一本详细讲解因果推理原理的新书，本书2020年初刚刚Release出来，需要的朋友自取。对该领域理解有限，翻译不太准确，望见谅。     文末附本书下载pdf地址。 前沿概述    因果关系推理（Causality）是一个非常有趣的研究课题。最近才开始研究隐藏在其背后的数学

1、problem最近感觉压力好大1、因为高考考的不怎样准备考研，所以要学考研英语，政治，数学，要学计算机408的计算机组成原理，数据结构，操作系统，计算机网络。要准备PAT和CSP。2、因

知乎用户“秣马”的评论“我也来个借花献佛的交流——休谟关于因果关系的《人类理智新论》里有个结论——通过实验、经验判定的因果关系往往是可疑的——康德对此有回答

 biobank英国的基金数据因果推断和不同的研究互相论证，而非一个研究得到的接了就行。数据融合，datafusion,同一个因果问题不同数据不同结论，以及历史上的数据，来共同得到更