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Time Series Causal Discovery

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  1. TOOL · CL_294136 ·

    时间序列因果发现：跨越人工智能与科学的统一概览

    本文对时间序列因果发现这一领域进行了统一的概览。该领域起源于信号处理，现已扩展到统计学、动力系统和机器学习。文章概述了现代发现方法的核心原则、局限性和假设，以及评估技术。研究强调了时间序列因果发现对于农业、地球科学、医疗保健和人工智能系统等应用日益增长的重要性，旨在为因果关系研究提供资源。