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基于因果熵和复杂网络因果推理的稀疏系统识别方法[J]. 提供了带有说明性示例的 PDF。 有关引文和算法的详细信息，请参阅： •Abd AlRahman R. AlMomani，Jie Sun和Erik Bollt，“熵回归如何克服非线性系统识别中的离群值问题”，Chaos 30，013107（2020年）。

深度共鸣论文 最近的论文包括神经符号推理，逻辑推理，视觉推理，自然语言推理以及其他与深度学习和推理相关的主题。 0调查或谈话 [1] Yoshua Bengio，从系统1深度学习到系统2深度学习 [2] Yann Lecun，自我监督学习 [3]用于算法推理的PetarVeličković图表示学习 1数学问题 [1] Saxton，David等。 分析神经模型的数学推理能力。 arXiv预印本arXiv：1904.01557（2019）。 [2] Ortega，Pedro A.等人。 顺序策略的元学习。 arXiv预印本arXiv：1905.03030（2019）。 [3] Lample，Guillaume和FrançoisCharton。 象征性数学的深度学习。 arXiv预印本arXiv：1912.01412（2019）。 [4]卓，陶和莫汉·坎坎哈利（Mohan K

基于日志关联规则挖掘和模糊推理的集群系统故障预测方法，董婧，邱雪松，随着集群系统规模和复杂性的不断增长，故障的发生已经成为一种常态。故障预测是一种有效的可靠性主动管理和失效预防机制。针对现

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