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因果涌现
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=== 参考文献 ===
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[[文件:读书会通过阅读前沿文献,加深我们对因果、涌现等概念的理解;聚焦于寻找因果与涌现、多尺度等概念相结合的研究方向;并探索复杂系统多尺度自动建模的研究方向。.jpg|缩略图|312x312像素|读书会通过阅读前沿文献,加深我们对因果、涌现等概念的理解;聚焦于寻找因果与涌现、多尺度等概念相结合的研究方向;并探索复杂系统多尺度自动建模的研究方向。]]
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===编者推荐===
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下为一些链接能够更好的了解因果涌现的相关信息:
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==== 因果涌现读书会: ====
*[https://campus.swarma.org/course/3110 因果涌现读书会简介]
*[https://campus.swarma.org/course/3110 因果涌现读书会简介]
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[[文件:读书会通过阅读前沿文献,加深我们对因果、涌现等概念的理解;聚焦于寻找因果与涌现、多尺度等概念相结合的研究方向;并探索复杂系统多尺度自动建模的研究方向。.jpg|缩略图|346x346px|读书会通过阅读前沿文献,加深我们对因果、涌现等概念的理解;聚焦于寻找因果与涌现、多尺度等概念相结合的研究方向;并探索复杂系统多尺度自动建模的研究方向。]]
分享近期发展起来的一些理论与工具,包括因果涌现理论、机器学习驱动的重整化技术,以及自指动力学正在发展一套跨尺度的分析框架等。
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分享近期发展起来的一些理论与工具,包括因果涌现理论、机器学习驱动的重整化技术,以及自指动力学正在发展一套跨尺度的分析框架等。
*[https://campus.swarma.org/course/3106 因果涌现读书会]
*[https://campus.swarma.org/course/3106 因果涌现读书会]
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读书会通过阅读前沿文献,加深我们对因果、涌现等概念的理解;聚焦于寻找因果与涌现、多尺度等概念相结合的研究方向;并探索复杂系统多尺度自动建模的研究方向。
读书会通过阅读前沿文献,加深我们对因果、涌现等概念的理解;聚焦于寻找因果与涌现、多尺度等概念相结合的研究方向;并探索复杂系统多尺度自动建模的研究方向。
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*[https://www.mdpi.com/1099-4300/25/1/26 Neural Information Squeezer for Causal Emergence]
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文章提出了一种名为 "神经信息挤压器"(Neural Information Squeezer)的通用机器学习框架,以自动提取有效的粗粒化策略和宏观动态,并直接从时间序列数据中识别因果涌现。
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此词条暂由王志鹏翻译,王志鹏和江森-JS整理和审校。
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'''本词条内容源自wikipedia及公开资料,遵守 CC3.0协议。'''
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