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第07章 - 参数估计.ppt

Yoshua Bengio 等人基于学习器适应新分布的速度提出一种元学习因果结构，假设新分布由干预、智能体动作以及其它非稳态（non-stationarity）导致的稀疏分布变化引起，由此得出“正确的因果结构选择 会使学习器**更快地适应修改后的分布**”。该假设的研究将“适应修改后分布的速度”作为元学习的目标，表明“这可用于决定两个观测变量之间的因果关系”。研究结论的价值即特点和优势发现是，分布变化无需对应标准干预，学习器不具备关于干预的直接知识。因果结构可通过连续变量进行参数化，并以端到端的形式学得。研究探讨了想法的如何应用，来满足“独立机制 以及 动作和非稳态 导致的 机制内微小稀疏变化 ”的假设。

本文为大家奉上NeurIPS 2020必读的六篇因果推理（Causal Inference）相关论文——Covid-19传播因果分析、反事实概率方法、因果图发现、因果模仿学习、弱监督语义分割、不确定性因果效应。

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基于Kalman滤波的卫星钟差参数估计与预报，朱绍攀，张书毕，钟差参数估计与预报是卫星导航系统应用中的一项关键技术。本文研究了基于Kalman滤波的钟差参数预报。随机部分采用幂律谱模型，利用

在傍轴近似条件下建立了OPO的数学模型,通过引入三波混频中时间与空间关系,采用分步傅里叶算法模拟了纳秒级脉冲和连续光波在谐振腔内的三波混频过程。理论模型中考虑了不同频率光波之间的色散关系,可以在高转换效率情况下分析不同泵浦脉冲功率、脉冲时长、腔镜透反射比以及不同种子光输入等情况下的输出波形、功率以及OPO阈值等特性。实验中采用掺杂Mg O的周期性极化铌酸锂晶体(Mg O∶PPLN)为非线性介质,在输入1.06μm泵浦激光脉冲能量为0.4 mJ时,产生3.8μm闲频光超过0.07 mJ输出,与数值模拟结果0

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