该书为Matheus Facure所著《Causal Inference in Python: Applying Causal Inference in the Tech Industry》，姑且翻译为《使用Python进行因果推断：科技产业应用》 详情请查看系列读书笔记《使用Python进行因果推断：科技产业应用》啃书(http://t.csdnimg.cn/o0dpV)

接口模型允许推断任何 PFI 火花点火发动机的压力循环。 该代码使用一个库，该库允许您通过添加详细的热力学属性来解决分为两个区域（已燃烧和未燃烧）的燃烧室中的能量平衡。 在模型中，可以通过模拟 VVT 和 VVA（米勒循环、阿特金森循环）来改变气门正时。 如果发现自燃（爆震）条件，也可以在压力循环的下游建立，模拟尾气现象。

面向知识图谱和大语言模型的因果关系推断综述.pdf

贝叶斯程序库 这是一个包含代码片段的存储库，我在其中使用了不同的Python Bayesian框架进行统计推断。 简单的例子包括： 线性/逻辑回归； 混合模型

夫妻的生育延迟逐渐升级到女性的35 s，男性的40 s。 目前关于青年人的体质和健康性的集体和社会变革的推测，目前只是研究的焦点。 尽管父亲年龄似乎对青年的福祉可能具有主要的不利影响，但与产妇年龄扩大有关的明显的围产期风险却加剧了。 尽管从个人角度来看，极低的妊娠率可能会与众不同，但是从总体幸福的角度来看推迟生育的影响并不会增加，并且应该以未来几年的总体幸福计划为模式。 当我们尝试帮助患者勾画出健全的家庭时，认识到组成部分和黑匣子的组成部分（通常是配子的成熟）以及这种变化对准备工作的影响（最后形成后代）是必不可少的进步。

在北太平洋的西部热带地区，每年平均二十年的船舶注水温度与经度作图。 在20N和25N处以150E为中心是海面温度的大规模纵向最大值。 这种永久性特征的最简单解释是，要保持南部地表水连续不断地流出，就必须保持这种状态，因为有些热量会在运输过程中散发到大气中。 结论是北流是黑潮。

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因果发现工具箱是一个用于在图形中以及在Python> = 3.5的成对设置中进行因果推断的程序包。 包括用于图形结构恢复和依赖性的工具。 该软件包基于Numpy，Scikit-learn，Pytorch和R。 它主要基于观察数据，实现了许多用于图结构恢复的算法（包括来自bnlearn ， pcalg包的算法）。 使用pip安装它：（请参阅下面的安装详细信息） pip install cdt Docker镜像 Docker映像可用，包括所有依赖项和启用的功能： 科 主 开发者 Python 3.6-CPU Python 3.6-GPU 安装 这些软件包需要python版本> = 3.5，以及一些在列出的库。 对于某些其他功能，需要更多的库才能使这些附加功能和选项可用。 这是该软件包的快速安装指南，从最小安装到完整安装开始。 注意：（mini / ana）conda框架将帮助安装所有这些软件包，因此建议非专业用户使用。 安装PyTorch 由于cdt软件包中的某些关键算法使用PyTorch软件包，因此需要安装它。 请访问他们的网站以安装适合您的硬件配置的PyTorch版本：

邱嘉平因果推断实用计量方法

Unity-MediaPipeJs-SendMessage-WebGL-样本 该示例在浏览器上运行MediaPipe，并通过链接JavaScript→Unity WebGL显示推断结果。 演示版 操作检查页面如下。 要求（统一） Unity 2021.1.0b6或更高版本 参考 JavaScript方法： 如何更改HTML模板： 作者 高桥和仁（ ） 执照 Apache-2.0许可下的Unity-MediaPipeJs-SendMessage-WebGL-Sampleis。