大脑的瞬时整体功能状态反映在其电场构型中，聚类分析方法显示了四种构型，称为脑电微状态类A到D。微状态参数的变化与许多神经精神障碍、任务表现和精神状态相关，这确立了它们与认知的相关性。然而，使用闭眼休息状态数据来评估微状态参数的时间动态的常见做法可能会导致与警觉性相关的系统性混淆。研究人员研究了两个独立数据集中的微状态参数的动态变化，结果表明，微状态参数与通过脑电功率分析和fMRI全局信号评估的警觉性水平有很强的相关性。微状态C的持续时间和贡献，以及向微状态C过渡的概率与警觉性正相关，而微状态A和微状态B则相反。此外，在寻找微状态与警觉性水平之间对应关系的来源时，研究发现警觉性水平对微状态序列参数的格兰杰因果效应。总而言之，本研究的发现表明，微状态的持续时间和发生具有不同的起源，可能反映了不同的生理过程。最后，本研究结果表明，在静息态EEG研究中需要考虑警觉性水平。
AI科技评论今天介绍一篇发表于自然语言处理领域顶级会议ACL 2021的论文《LearnDA: Learnable Knowledge-Guided Data Augmentation for Event Causality Identification》。
图灵奖得主、贝叶斯网络之父 Judea Pearl 曾自嘲自己是「AI 社区的反叛者」，因为他对人工智能发展方向的观点与主流趋势相反。Pearl 认为，尽管现有的机器学习模型已经取得了巨大的进步，但遗憾的是，所有的模型不过是对数据的精确曲线拟合。从这一点而言，现有的模型只是在上一代的基础上提升了性能，在基本的思想方面没有任何进步。
虽然机器学习技术可以实现良好的性能，但提取与目标变量的因果关系并不直观。换句话说，就是：哪些变量对目标变量有直接的因果影响？
之前一篇是写在数据科学领域使用因果推断的案例，因果推断笔记——数据科学领域因果推断案例集锦（九） 主要应用的领域在：智能营销、一些机制干预的有效性、智能补贴等，那么可以看看在不常见领域的案例，拓宽一下视野。
身份认证旨在确认样本和人的身份之间的从属关系。典型的身份认证包含人脸识别(face recognition)、行人重识别(personre-identification)，基于移动设备的身份验证。
早在1897年，皮尔逊就警告说，在器官测量中使用两个绝对测量值的比值，可能会形成“伪相关”。自1920s以来，地质学的研究人员已经知道，使用标准的统计方法来分析成分数据可能会使结果无法解释。Aitchison认识到关于组成成分的每一个陈述都可以用成分的比率来表述，并开发出一套基本原理、各种方法、操作和工具来进行成分数据分析。其中，对数比变换方法被地质学、生态学等领域的统计学家和研究人员广泛接受，因为通过对数比变换，可以消除组成数据的样本空间（单纯性）受约束问题，并将数据投影到多元空间中。因此，所有可用的标准多元技术都可以再次用于分析成分数据。
上一节详细介绍了在三类基本假设下的各种因果推断方法，然而在实践中，对于某些特定场景下的应用，例如包含依赖性网络信息、特殊数据类型（如时间序列）或特殊条件（例如存在未观测混杂因子）时，三类假设并不总是能全部满足。本节将介绍在这些假设不满足情况下的因果推断方法。
本文列出了文献中出现的一些最常见的统计错误。这些错误的根源在于无效的实验设计、不恰当的分析或有缺陷的推理。作者对如何识别和解决这些错误为研究者和审稿人提供了建议。每条错误之后还有Further reading提供之前关于此错误的讨论。
选自towardsdatascience 作者：Bryan Tan 机器之心编译 编辑：魔王、陈萍 本文介绍了 TCN 在股市趋势预测任务中的应用，表明在集成新闻事件和知识图谱后，TCN 的性能大幅超过 RNN。 本文主要介绍了以下几部分内容： 1. 金融时间序列（FTS）中的深度学习背景介绍； 2. 值得关注的 FTS 数据处理实践； 3. 时间卷积网络（TCN）； 4. 时间卷积网络在 FTS 中的应用实例； 5. 基于 TCN 的知识驱动股市趋势预测与解释。 1. 背景介绍 金融时间序列（FTS）建
目前提出的图神经网络 (GNN) 方法没有考虑训练图和测试图之间的不可知偏差，从而导致 GNN 在分布外（OOD）图上的泛化性能变差。导致 GNN 方法泛化性能下降的根本原因是这些方法都是基于 IID 假设。在此条件下，GNN 模型倾向于利用图数据中的虚假相关进行预测。但是，这样的虚假相关可能在未知的测试环境中改变，从而导致 GNN 的性能下降。因此，消除虚假相关的影响对于实现稳定的 GNN 模型至关重要。
今天给大家介绍2019年10月，北京大学基础医学院周源团队、崔庆华团队和河北工业大学李建伟团队合作在Genome Biology上在线发表的题为Benchmark of computational methods for predicting microRNA-disease associations的文章。该研究测试结果不仅为生物医学研究人员选择合适的miRNA-疾病关联预测因子提供了参考，还为开发更强大的miRNA-疾病关联预测因子提供了未来的方向。
论文 1：Towards Causal Representation Learning
尽管机器学习在现阶段取得了很大成功，但是相比于动物所能完成的工作，机器学习在动物擅长的关键技术上表现不尽人意，比如问题迁移能力、泛化能力以及思考能力，因为机器学习通常会忽略大量常用的信息。
近日，来自 Mila、哈佛大学等机构的研究者提出一种新型循环架构——循环独立机。它具备专门化特性，可以大幅提升模型在大量不同任务上的泛化性能。
国际机器学习大会(International Conference on Machine Learning，简称ICML ) 是由国际机器学习学会（IMLS）主办的机器学习国际顶级会议 (CCF-A)
从视频的物理事件中识别物体并推断其运动轨迹的能力是人类认知发展的核心。人类，即使是幼儿，也能够通过运动将图片区域划分为多个物体，并使用物体的永久性、实体性和连贯性的概念来解释发生了什么，推断将发生什么以及想象在反事实情况下会发生什么。
为了建模槽间关系，本文提出了一种新的混合体系结构，它通过来自图注意网络的表示来增强 GPT-2，从而允许对槽值进行因果的、顺序的预测。模型体系结构捕获跨域的槽间关系和依赖关系。
前几天推荐了这本书，可以领取pdf和配套数据代码。这里，我将各个章节介绍一下，总结也是学习的过程。
今天为大家介绍的是来自Nathan C. Frey团队的一篇论文。在数据可用性和计算量方面的大规模扩展，使得深度学习在自然语言处理和计算机视觉等关键应用领域实现了重要突破。越来越多的证据表明，在科学深度学习中，规模可能是一个关键因素，但科学领域中物理先验的重要性使得规模扩展的策略和益处尚不确定。在这里，作者通过改变模型和数据集的大小（跨越多个数量级），研究了大型化学模型中的神经缩放行为，研究对象包括拥有超过十亿参数的模型，这些模型在高达一千万数据点的数据集上进行了预训练。
来源：PaperWeekly 本文约5000字，建议阅读8分钟 这篇文章是由笔者根据自然语言顶级会议收录有关于因果推断的文献整理而成，内容包括论文的基本信息以及阅读笔记。 他山之石 1. Papers about Causal Inference and Language https://github.com/causaltext/causal-text-papers 2. Causality for NLP Reading List https://github.com/zhijing-jin/Causa
现代推荐系统从历史交互中学习用户表征，这就存在着用户特征变化带来的问题，比如收入的增加。历史交互会将过时的信息注入到与最新的用户特征相冲突的表示中，从而导致不恰当的推荐。在这项工作中，作者考虑了在用户特征发生变化的Out-Of-Distribution (OOD) 环境中的推荐问题，并为表征学习设定了额外的两个目标：强大的OOD泛化能力以及快速的OOD适应能力。OOD场景的推荐问题如图所示：
动物学习使用工具的技能大多来自观察学习和实践。例如通过观察，黑猩猩学会了用树枝“捕捉”昆虫，卷尾猴会用棍子将食物扫到身边。虽然我们不知道它们是否只是“机械模仿”，但我们相信这种使用工具的能力代表着一种更高水平的智力。
CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 肖之仪 单位 | 北京邮电大学 研究方向 | 因果推理、对话系统 来自 | PaperWeekly 这篇文章是由笔者根据自然语言顶级会议收录有关于因果推断的文献整理而成，内容包括论文的基本信息以及阅读笔记。 他山之石 1. Papers about Causal Inference and Language https://github.com/causaltext/causal-text-papers 2. Causality for NLP Read
本文从两篇高影响力的时序预测文章谈起，其中一篇是18年放在arXiv上的文章，文中总结性地提出了时序卷积网络（TCN: Temporal Convolutional Network），短短两三年引用数已经破千，TCN作为一种基准方法被广泛应用于各种时序预测问题。
因果推理是人类智力的标志之一。因果关系NLP领域近年来引起了人们的极大兴趣，但其主要依赖于从常识知识中发现因果关系。本研究提出了一个基准数据集(CORR2CAUSE)来测试大语言模型(LLM)的纯因果推理能力。其中CORR2CAUSE对LLM来说是一项具有挑战性的任务，有助于指导未来关于提高LLM纯粹推理能力和可推广性的研究。
每件事物的出现都有它各自的使命，我们今天提数据集就不得不提到ImageNet，ImageNet数据集及其它推动的大规模视觉比赛对人工智能特别是计算机视觉领域的巨大贡献是毋庸置疑的。
社会和健康科学中使用的机器学习（ML）方法需要符合描述、预测或因果推理等预期研究目的。本文通过结合这些学科的统计分析的必要要求，为社会和健康科学中的研究问题与适当的ML方法进行了全面、系统的元映射。作者将已建立的分类映射到描述、预测、反事实预测和因果结构学习，以实现共同的研究目标，如估计不良社会或健康结果的流行率、预测事件的风险、识别不良结果的风险因素或原因，并解释通用的ML性能指标。这种映射可能有助于充分利用ML的好处，同时考虑与社会和健康科学相关的特定领域方面，并希望有助于加速ML应用的普及，以推进基础和应用社会和健康科学研究。
本文介绍了Yoshua Bengio及其学生Anirudh Goyal近期发表的一篇论文，该论文围绕“归纳偏置”概念，展开了对当下人工智能研究现状的讨论，并提出了富有启发性的观点：不同的深度学习架构基于不同的归纳偏置，探索更大范畴的归纳偏置，是实现人工智能研究进步的关键。
因果推理（Causal inference）是根据影响发生的条件得出因果关系结论的过程，是研究如何更加科学地识别变量间的因果关系（Causality）。在因果关系中，原因对结果负有部分责任，而结果又部分取决于原因。客观事物普遍存在着内在的因果联系，人们只有弄清事物发展变化的前因后果，才能全面地、本质地认识事物。基干事物发展的这种规律，在论证观点时，有时就可以直接从事物本身的因果关系中进行推论，这就叫因果推理法。几十年来，因果推理一直是统计学、计算机科学、教育学、公共政策和经济学等许多领域的重要研究课题。
最近CVPR不是在线直播，我关注了下，发现一篇很有意思的paper。让我想到在研究生有做过类似的算法——因果关系。今天我们看看这位作者是怎么处理的。
大于0，则A和B是正相关，这意味着A值随B值得增加而增加。该值越大，相关性越强。因此，一个较高值表明A(或B)可以作为冗余而被删除。
作者 | 陈彩娴、Mr Bear 编辑 | 青暮 近日，图灵奖得主、“贝叶斯网络之父”Judea Pearl在Twitter上分享了一篇新论文“What are the most important
P 模式识别(Pattern Recognition)：当算法需要在大规模数据集或者在不同的数据集上确定回归或者规律的时候，就出现了模式识别。它与机器学习和数据挖掘紧密相连，甚至被认为是后两者的代名词。这种可见性可以帮助研究者发现一些深刻的规律或者得到一些可能被认为很荒谬的结论。 规范性分析(Prescriptive Analytics)：这里我们还是用信用卡转账的例子来理解。假如你想找出自己的哪类消费(如食品、娱乐、衣物等等)可以对整体消费产生巨大影响，那么基于预测性分析(Predictive Analy
当我们在探讨数据结构的时候，其一般有两种含义，一种是广义的含义，表示数据的组织结构或者组织方式，即各种数据以什么样的方式组合在一起构筑成企业的数据地图；另外一种是狭义的含义，是指在数据记录时数据的结构，即一条数据自身的结构化问题。为了区别，通常把广义的含义称为“数据组织结构”，把狭义的含义称为“数据结构”。
AAAI的英文全称是 The Association for the Advance of Artificial Intelligence，即美国人工智能协会。
论文收录结果出炉后，有人欢喜有人愁：一方面，各位落选者先后抒发了自己的遗憾；而另一方面，各位论文被收录的实力派也纷纷晒出了自己收到的论文收录通知。针对大家在 IJCAI 2019 论文收录方面的更多疑问，后续 AI 科技评论会在 IJCAI 2019 程序委员会主席（Sarit Kraus）的专访中为大家带来答案。而在此之前，我们不妨先来温习一下 IJCAI 近 20 年以来摘得「杰出论文奖」（Distinguished Paper Award）的二十九篇论文，并从这些最佳论文中一窥 AI 这些年来的发展轨迹。
Title：Deep learning and process understanding fordata-driven Earth system science
作者：hazenweng，腾讯 QQ 音乐后台开发工程师 MongoDB 作为一款优秀的基于分布式文件存储的 NoSQL 数据库，在业界有着广泛的应用。下文对 MongoDB 的一些基础概念进行简单介绍。 1 MongoDB 特点 面向集合存储：MongoDB 是面向集合的，数据以 collection 分组存储。每个 collection 在数据库中都有唯一的名称。 模式自由：集合的概念类似 MySQL 里的表，但它不需要定义任何模式。 结构松散：对于存储在数据库中的文档，不需要设置相同的字段，并且
谷歌DeepMind2016年的深度生成模型 WaveNet 将机器语音合成的表现与人类之间水平的差距至少缩减了 50%
机器之心专栏 作者：Yongqiang Chen 随着深度学习模型的应用和推广，人们逐渐发现模型常常会利用数据中存在的虚假关联（Spurious Correlation）来获得较高的训练表现。但由于这类关联在测试数据上往往并不成立，因此这类模型的测试表现往往不尽如人意 [1]。其本质是由于传统的机器学习目标（Empirical Risk Minimization，ERM）假设了训练测试集的独立同分布特性，而在现实中该独立同分布假设成立的场景往往有限。在很多现实场景中，训练数据的分布与测试数据分布通常表现出不
教科书和课程会让你误以为精通，因为材料就在你面前。但当你尝试去应用它时，可能会发现它比看起来更难。而「项目」可帮助你快速提高应用的 ML 技能，同时让你有机会探索有趣的主题。
回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素，最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素。 什么是回归分析？ 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模
在当下的序列建模任务上，Transformer可谓是最强大的神经网络架构，并且经过预训练的Transformer模型可以将prompt作为条件或上下文学习（in-context learning）适应不同的下游任务。
2021 年模式识别与机器智能前沿研讨会于 10 月 29 日上午线上举行。会议由中国自动化学会模式识别与机器智能（Pattern Recognition and Machine Intelligence，PRMI）主办，旨在将从事模式识别与人工智能各个方向的顶尖学者与研究人员聚集在一起进行技术分享，以便开展相关领域的交流与合作。在研讨会中，来自中山大学的林倞教授分享了关于《视觉语义理解的新趋势：从表达学习到知识及因果融合》的报告。表达学习和知识推理一直是模式识别与计算机视觉中的核心研究内容，两者的有效结合将成为打开当代通用人工智能的第一扇门。然而在机器视觉的背景下，如何将认知推理、知识表示与机器学习等多个领域的技术融会打通，依然是一个极具挑战和迫切的难题。
最近，Wayve推出了基于视觉语言行动的大模型（VLAMs）的自动驾驶交互大模型LINGO-1，把大语言模型和自动驾驶进行了深度融合。
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