集智俱乐部读书会
集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。
每个读书会均有对应的微信交流群。付费报名读书会后，即可添加读书会负责人微信，并入群交流。
读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。
集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。
因果科学读书会第二季
为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。
基本介绍
哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。
读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。
参与方式
第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。
我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。
内容列表
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:因果科学第二季回放地址
其他参考资料
文章总结
因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐
历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！
相关路径
- 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
- 因果推断方法概述,这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
- 因果科学和 Causal AI入门路径，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
- 复杂网络动力学系统重构文献，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
- 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。
复杂经济学读书会
为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。
基本介绍
传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。
复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。
复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。
目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。
参与方式
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第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。
我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。
内容列表
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。复杂经济学回放地址点击跳转
其他参考资料
文章总结
相关路径
复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会
复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。
此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。
在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。
而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。
基本介绍
本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。
实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等 。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。
而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。
我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。
我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。
报名方式
第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。
我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。
内容列表
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。企业读书会回放地址点击跳转
其他参考资料
前两季视频回放
复杂系统自动建模第一期的内容回放 复杂系统自动建模第二期的内容回放
相关文章资料
企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？ 如何用网络科学预测创业公司未来成败？ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人 超越简单规则——用图神经网络对复杂系统进行自动建模
相关路径
基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表
因果涌现读书会
在通常的复杂系统研究中，我们往往选择从系统的某一个尺度入手建立模型。然而，复杂系统诸多神秘现象和涌现规律恰恰是在多尺度跨越的过程之中出现的。因此，如果要对涌现、因果以及自指等性质有更深入的研究，层次跨越是一种必不可少的步骤。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，有了这个框架，我们不仅可以将因果、涌现、自指等深奥概念连接起来，还有可能破解注入生命与意识如何涌现这一终极难题。
基本介绍
涌现现象无非是复杂系统中诸多现象中最神秘莫测的一个。所谓的涌现就是指复杂系统在宏观所展现出来的，无法归约到微观的特性或规律。具有一定自我意识的生命的出现，无非又是复杂系统诸多涌现现象中更加令人啧啧称奇的一种。 想象一下，一群无生命的分子在那里胡乱地碰撞组成了一只小虫子的躯体，这支小生命便可以在它那“自我意识”的支配下自由行动。仿佛作用于那群分子身上的物理化学法则就像是不存在了一样，小虫体内的自我成为了因果之力的另一个源头，一切都在小虫的掌控中。古人曾用生命力、气或灵魂解释这一现象，然而复杂科学却笃信这些均来自于涌现，只不过生命力的涌现会比一般的涌现更加强大。那么，活灵活现的自由生命又是如何从一团死气乱撞的分子之中涌现而出的呢？
本次读书会由北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人、集智学园创始人张江；加州大学圣地亚哥分校助理教授尤亦庄、分子遗传学博士，从事医药研发工作，集智科学家小木球；毕业于中国科学技术大学凝聚态物理系，美国亚利桑那州立大学 复杂系统博士在读的章彦博、北京师范大学系统科学学院研究生张章、东京大学博士后，南京大学物理学博士傅渥成发起。
参与方式
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本次读书会将于8月14日开始，课程更新情况请关注:因果涌现读书会
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文章总结
待更新
相关路径
社会计算系列读书会
为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。
基本介绍
公众号推文：融合计算科学、社会科学与复杂科学：社会计算系列读书会启动招募
数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。
在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。 新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。
参与方式
扫码/点击报名 ：https://campus.swarma.org/form/activity/32
第一步：扫码填写报名信息。
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内容列表
本次读书会即将开启，内容沉淀会放到集智学园的平台上
其他参考资料
文章总结
社会计算相关路径
- 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表， ⬅️ 这个是读书会中列出的论文。
- 计算社会学入门路径 - 项目实操型
- 计算社会科学入门路径
- 社会计算入门路径
- 社会引力定律——追根溯源
集智百科词条
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生命复杂性系列读书会
生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。
基本介绍
在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。
- 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
- 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
- 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。
对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。
报名方式
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内容列表
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。 本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。生命复杂性读书会回放地址点击跳转
其他参考资料
文章总结
生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命
生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络
为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡
相关路径
- 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中），这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
因果科学与Causal AI读书会
本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。
基本介绍
Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等 ）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志 。可以说， 因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。
前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。
报名方式
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其他参考资料
文章总结
历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！
相关路径
- 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
- 因果推断方法概述,这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
- 因果科学和 Causal AI入门路径，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
- 复杂网络动力学系统重构文献，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
- 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。
面向复杂系统的人工智能读书会
本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。
此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。
基本介绍
近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。
所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。
集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论
报名方式
- 第一步：扫码填写报名信息。
- 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
- 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
- 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
- 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。
内容列表
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775
其他参考资料
文章总结
相关路径
- 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
- 因果推断方法概述,这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
- 因果推断方法概述,这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
- 因果科学和 Causal AI入门路径，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
- 复杂网络动力学系统重构文献，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
- 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
- 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。
科学学读书会
科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。
基本介绍
科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。
科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
- 创新是如何发生的
- 科学思想与知识是如何传播的
- 各学科发展的趋势是什么
- 跨学科研究何以不断涌现
- 团队规模如何影响科研成果
- 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
- ...
这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。
报名方式
内容列表
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014
其他参考资料
文章总结
相关路径
- 复杂系统下的科学学，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
- 计算社会科学入门路径，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。
复杂系统自动建模读书会
复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。
基本介绍
复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。
本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。
这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。
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- 复杂网络动力学系统重构文献，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
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- 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。
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