“集智百科精品词条”的版本间的差异

2022年4月17日 (日) 20:48的版本

更新于2022年4月

集智百科的目标是做复杂性科学领域科学、全面、客观的百科全书。我们的宗旨是“知识从我而来，问题到我为止”。我们认为词条是为大家提供最科学、专业、准确的知识，帮助大家快速了解某一个知识概念。目前，我们已经有了无标度网络、复杂网络的双曲几何模型、复杂系统、统计物理、系统科学等精品词条，涵盖复杂系统、人工智能、统计物理、因果科学、计算社会科学等复杂性科学的关键领域，未来我们还会不断为百科添加更多内容。

最受欢迎的页面TOP20

复杂科学

复杂性科学是采用大数据、人工智能、复杂网络、统计物理等多学科交叉综合的方法，研究各类复杂系统（包括互联网、社会经济系统、生命生态系统、脑与认知系统、物理化学系统等）的一门新兴学科。从复杂网络到机器学习，从开放系统到生物信息，从个体智能到集体行为，从社会变迁到科学革命，我们探索着复杂系统背后的统一规律，也经历着学科分化与整合。作为跨学科研究的典型，复杂科学正在物质科学、生命科学、社会科学、信息科学的边界处引线穿针，开洞破墙。我们隐隐看到，颠覆性创新正在酝酿之中，重大科学发现逐渐浮出水面。

2020年复杂性科学必读经典：入门+进阶书单20本

复杂科学2021年度精选：从诺贝尔奖到未来科学 2021复杂科学前沿顶刊340篇合集 | Complexity Express

复杂系统 Complex Systems

网络科学

网络科学 Network Science是一个研究复杂网络的学术领域，如通讯网络，计算机网络，生物网络，认知和语义网络，以及社会网络，主要由节点（顶点）表示不同元素或参与者，由连边表示元素或参与者之间的联系。

网络科学诞生记：发源、合流与分岔

Barabási算法+Physics Reports精选，网络科学综述10年Top10 | 妙算复杂

网络科学入门：9大技巧带你上手网络数据分析

因果科学

因果推断方法概述

因果表征学习最新综述：连接因果科学与机器学习的桥梁

连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域——因果科学读书会再起航

因果阶梯与Do-演算：怎样完美地证明吸烟致癌？

因果发现：如何让算法成为复杂系统中的“福尔摩斯”？

PC算法：缺失数据下的因果发现

如何在观测数据下进行因果效应评估

借助因果推断，更鲁棒的机器学习来了！

因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果

因果之箭指向何方？| 图灵奖得主珀尔的《为什么》

为了研究因果关系，原来科学家在这么多方向上都有尝试

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 [http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzMjQyNzQ5MA==&mid=2247520660&idx=1&sn=22cc85b84b5e22aae45e5a60bf789276&chksm=e897cb19dfe0420f42634d4057d03c81c38449ff6daebc4c875dab695fb463abe3c9d2025414&scene=21#wechat_redirect 借助因果推断，更鲁棒的机器学习来了！]
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 [http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzMjQyNzQ5MA==&mid=2247506966&idx=1&sn=4a77e194848fde84154ee906826e0fb5&chksm=e897869bdfe00f8d638a21570f9d11786f8d5bdff359731ecb608bd490227e759c437278634b&scene=21#wechat_redirect 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]