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=== 参考文献 ===
=== 参考文献 ===
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===编者推荐===
===编者推荐===
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]
[[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。
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]
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。
==== 文章推荐： ====
*[https://www.mdpi.com/1099-4300/25/1/26 Neural Information Squeezer for Causal Emergence]
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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