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过程挖掘旨在从事件日志中自动抽取过程模型用于支持过程设计和分析，完备日志是过程挖掘算法设计、测试和分析的前提。提出了基于Petri网模型行为仿真的完备日志生成算法，在仿真过程中加入基于发生次数及相继关系的诱导规则，即在有多个任务使能的情况下选择触发发生次数少且覆盖新相继关系的任务，使其在尽可能少的实例下产生完备的日志。诱导规则的应用减少了模拟模型发生的各种情况所需的时间，同时也提高了所有情况发生的概率，使得日志的完备性成为可能。

氢被视为从基于矿物燃料的经济向可再生，可持续经济过渡的关键因素。 氢气可直接用作能量载体或用作将CO2还原为合成烃的原料。 氢可通过电解将水分解成氧气和氢气来产生。 本文概述了三种主要的电解技术：酸性（PEM），碱性（AEL）和固体氧化物电解（SOEC）。 提供了现有电解槽和商业供应商的更新列表。 最有趣的是，如果有的话，还会给出商用设备的具体价格。 尽管在过去的几十年中PEM技术取得了长足的发展，但最大，最高效的电解槽仍然是碱性的。 因此，期望该技术在向氢社会的过渡中起关键作用。 提供了碱性电解槽中各组分的详细说明和该过程的分析模型。 分析模型允许调查不同操作参数对效率的影响。 具体而言，分析了温度对电解质电导率的影响，进而对效率的影响。 发现在65°C-220°C的碱性电解槽的典型工作温度范围内，效率变化高达3.5个百分点，分别在65°C和220°C时从80％增至83.5％。 。

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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

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