因果

摘要： 从逻辑层面看,《水浒传》情节分为“因”“果”两部分。佛教提出因果业报、积德赎罪、善恶转化等观念,影响小说创作思维与读者的文化心理。《水浒传》是在史料文献记载的基础上,结合“说话”、小说、杂剧等民间文艺发展而成,属世代累积型小说。故事叙述梁山好汉种下“恶因”却结出“善果”,情节看似矛盾对立,实则以“忠义”为纽带,演绎“恶业”的转化过程,统一于“因果相应”的内在逻辑,既体现佛文化对叙事思维的影响,又具劝善教化的深刻意蕴,契合民众普遍的文化心理。

摘要： 斯宾诺莎的《伦理学》是一部以几何学形式写成的哲学著作,但是在看似严谨的论证背后,却存在一个关键性的但并未得到澄清的问题,即实体和样态间的关系问题。《伦理学》第一部分命题十五所提到的“一切事物都存在于神之内”到底应该做何理解?传统哲学家选择以样态寓于实体之中的思路来解释,但美国学者柯莱却尖锐地批评了上述观点,认为应当以样态对实体的“因果依赖性”来解释。这一思路的确可以解决许多传统解释中的问题,但与《伦理学》中的很多内容不相符合。因此,通过对两种解释路径的分析不难看出,二者均无法完全澄清实体和样态的关系难题。

摘要： 房地产市场和股票市场是两个非常重要的市场,在我国经济和金融发展中发挥了关键性的作用。利用小波变换方法研究中国房价与股价之间的联动和因果关系,结果发现:2002年之后的中短周期内,房价和股价具有明显的联动性,说明两个市场之间的联系比较紧密;长周期内房价领先于股价,对股价具有显著影响作用。因此从长期看,房价变化带来的信贷价格效应对股价影响较大。

摘要： 情感和思想属于每一个独立的写作主体,无需教和学,也难以教和学。教师能教且最值得教、学生能学且最值得学的是语言和思维,而语言由思维决定,因此写作的关键是思维。相比掌握写作技法,理解写作原理更为重要。而要理解写作原理,首先得认识写作,搞清楚写作是什么,进而懂得人的思维是如何运行的,然后化繁为简,从纷繁复杂的写作技巧魔障之中走出来,灵活建构因和果。

摘要： 在多标记学习(MLL)问题中,每个示例都与一组标记相关联.为了实现对未见示例的高效预测,挖掘和利用标记之间的关系是至关重要的.大多数已有的研究都将关系简化为标记之间的相关性,而相关性又通常基于标记的共现性.揭示了因果关系对于描述一个标记在学习过程中如何帮助另一个标记更为重要.基于这一观察,提出了两种策略来从标记因果有向无环图(DAG)中生成标记的因果顺序,同时使得生成的因果顺序都遵循因标记应该在果标记之前的准则.第1种策略的主要思想是对随机顺序进行排序,使其满足DAG中的因果关系.而第2种策略的主要思想是根据DAG的结构,将标记放入许多不相交的拓扑层次中,再通过它们的拓扑结构进行排序.进一步,通过将因果顺序纳入到分类器链(CC)模型中,提出了一种有效的MLL方法,从而从更加本质的角度来利用标记关系.在多个数据集上的实验结果验证了该方法确实能够挖掘出有效的标记因果顺序,并帮助提升学习性能.

摘要： 明清小说是佛教善恶“因果”观中国化的重要推手。一方面,明清小说吸收和借鉴了大量佛教文化,包括民间独特的佛教内容、悖离现实的表现手法以及佛教强烈的人文关怀等,拓展了佛教善恶“因果”观在中国的传播渠迳,促成其进一步被广大民众所认知、接纳;另一方面,明清小说利用本土文化,对佛教善恶“因果”观进行了选择性改造,包括将传统“宿命论”与“业报”观念紧密结合、突显善恶“因果”的执行者、对“善”与“伪善”的关系进行辩难等,合理解释了佛教善恶“因果”观之科学性的同时,促成其中国化的重要一步——“善有善报,恶有恶报”取代“诸恶莫作,众善奉行”,成为中国人在实际的佛教生活中坚守奉行的善恶“因果”观。

摘要： 倾向和因果的关系问题延绵了上千年,在当今哲学界依然是一个热门话题。倾向和因果的关联问题在学界争议很大,探索二者之间的还原方式及倾向的因果力的实现路径有助于人们深入了解这两个重要哲学概念。剖析不同学者的观点并指出其不足之处有助于厘清倾向和因果之间的关联,还能呈现倾向主义者和范畴主义者之间的分歧。倾向的不同可以区分潜力究竟是威胁还是希望,研究因果有利于澄清事件发生的原因或导致的结果。这些都将在一定程度上促进人类对因果律的利用,最终服务于科研和生活等。

摘要： 曹雪芹在《红楼梦》十六字偈语中,将“情”引入“色空”。本文以石头希迁《参同契》的“回互”思想解释十六字偈语,指出宝黛之情是因果关系;“意淫”是佛教第六识衍生出来的“意识”,超越了“身识”。曹雪芹超出“色空”观念建立了一个“有情”世界。

摘要： 目的 探讨基于因果分析的风险干预在新生儿窒息复苏护理中的应用.方法 选取2018年12月～2019年12月我院收治的60例新生儿窒息[出生后1min时阿氏(Apgar)评分0.05);出生后5min时,两组患儿Apgar评分均高于出生后1min时(P0.05).结论 基于因果分析的风险干预应用于新生儿窒息复苏护理中,有助于解除患儿窒息状态并提高复苏成功率.

摘要： 目的 探讨基于因果分析的风险干预在新生儿窒息复苏护理中的应用.方法 选取2018年12月~2019年12月我院收治的60例新生儿窒息[出生后1min时阿氏(Apgar)评分0.05);出生后5min时,两组患儿Apgar评分均高于出生后1min时(P0.05).结论 基于因果分析的风险干预应用于新生儿窒息复苏护理中,有助于解除患儿窒息状态并提高复苏成功率.

摘要： 因果句解析装置具备：因果句提取部，其从文章提取包含原因表现和结果表现的因果句；取得部，其取得表示基准表现的信息，所述基准表现是用于对相似的程度进行解析的基准；相似度解析部，其针对所述因果句提取部提取到的因果句，算出原因相似度和结果相似度，所述原因相似度是该因果句所包含的原因表现与所述基准表现的相似度，所述结果相似度是该因果句所包含的结果表现与所述基准表现的相似度；以及期望因果句提取部，其提取所述因果句所包含的原因表现和结果表现中的一方与所述基准表现相似、且另一方与所述基准表现不相似的因果句。

摘要： 本发明实施例涉及互联网技术领域，公开了一种告警因果关系挖掘方法、告警因果挖掘装置及存储介质。本申请部分实施例中，告警因果关系挖掘方法包括：基于系统告警信息和系统告警信息的根因标签数据，搭建深度强化学习的系统告警环境；通过深度强化学习的智能体与系统告警环境交互，学习并生成表征告警因果关系和结构的告警因果模型。该实施例避免了手工规则的使用，实现了告警因果关系的挖掘和表征。

摘要： 本发明属于数据挖掘领域，提出了一种基于局部格兰杰因果分析的因果网络学习方法。本发明先将采集到的数据进行预处理，对缺失数据采用平均值插补方法进行补全。然后对补全的数据进行平稳性检验及处理，以满足建立模型的假设。之后将数据进行归一化，以消除不同变量量纲带来的影响。最后建立基于局部格兰杰因果分析的因果网络学习算法，实现准确探究变量间因果关系的目的，同时展现不同变量间的动态因果关系曲线，以达到定量、明确地分析系统间各变量间的因果关系。

摘要： 本发明公开了一种因果关系分析模型构建及因果关系分析方法，获取网络图谱中的每一个目标节点以及与所述目标节点相连接的关联节点；对每一个所述目标节点对应的关联节点的类型进行划分得到所述目标节点对应的多个前因条件节点，在布尔代数算法的三层模型中输入计算得到的前因节点对所述目标节点的信息增益以及前因条件节点的中心度进行训练得到满足条件的因果关系分析模型，然后利用该因果关系分析模型进行因果关系分析，在保留布尔代数算法的高效率性的同时提高了模型分析的准确性。

摘要： 本发明公开了基于改进函数因果似然度的糖尿病危险因素因果发现方法，属于医学信息化技术领域；该方法包括获取糖尿病危险因素变量子集的联合分布；根据所述联合分布与因果结构求观察数据的对数似然度；将所述观察数据的对数似然度转化成观察数据噪声的对数似然度，进而建立糖尿病危险因素FCL模型；通过调整阈值对所述糖尿病危险因素FCL模型进行修正，获得糖尿病危险因素IFCL模型，利用所述糖尿病危险因素IFCL模型发现危险因素的因果关系。本申请引入调整阈值，构建糖尿病危险因素IFCL模型，利用所述糖尿病危险因素IFCL模型发现危险因素的因果关系，减少糖尿病危险因素因果结构的冗余边和错误边，进而生成优化的糖尿病危险因素因果结构。

摘要： 本发明属于数据挖掘技术领域，具体为一种基于因果分割的递归式因果推断方法。本发明方法采取分治策略，递归式地利用低阶条件独立性测试将数据集进行层层因果分割，然后再对每一个子数据集进行因果重构，最后合并得到数据集的整体因果信息。该方法能够很好的在高维数据集上进行因果推断，因果关系挖掘。在大数据时代背景下，因果关系推断算法在经济学领域、互联网社交网络领域、医疗大数据领域等都得到了广泛的应用，但高维数据问题是在行业信息智能化遇到的普遍性问题，解决该领域的相关问题迫在眉睫。本发明有助于解决如何应对日益增长的海量数据因果信息挖掘问题，对抽取海量数据中宝贵的因果信息有着重要作用。

摘要： 本发明公开了一种支持高维度因果发现的因果框架划分方法，用CI测试将问题域划分为小的子问题，从各子问题最后合并在一起的部分结果，返回了关于原始数据的完整因果关系。真实因果网络的实验验证了我们建议的卓越可扩展性和有效性。有益效果：证明了CDF框架理论健全和完善；第二：通过CDF返回的因果分区更可靠的；第三：CDF是支持高维因果发现的快速框架，数据分析鲁棒性强，正确性高。

摘要： 使用一种数据结构表现因果关系，所述数据结构包含：用于确定表现因果关系的对象的对象识别信息；应用于定量地描述在所述对象中产生的现象的多个指标各自的指标识别信息；以及每个组的因果关系信息，其中该组是从所述多个指标中选择出的不同的2个指标的组，所述因果关系信息包含：表示所述2个指标中哪一方是原因指标，哪一方是结果指标的方向信息；表示所述原因指标与所述结果指标之间的因果强度的强度信息；表示所述原因指标的影响传播到所述结果指标所花费的延迟时间的时间信息；以及表示所述结果指标相对于所述原因指标的增减的变化方向的相关信息。

摘要： 本发明属于自然语言处理、因果关系识别技术领域，公开了一种文档级事件因果关系识别方法、系统、介质、设备及终端，从源数据中提取文档及文档对应的标注信息；将文档进行编码，获取每个单词的向量表示；依次对文档中的文本关系和事件提及关系进行图建模，并使用图神经网络和门控机制对图中所有节点的向量表示进行更新，获取每个事件提及的向量表示；针对每一个事件对，使用神经网络预测所述事件对是否存在因果关系；根据预测结果和标注信息，对整个模型进行训练；将待进行抽取的文档输入到模型中，获得待抽取文档中所包含的因果关系。本发明能够对文档进行图建模，充分考虑了句子之间的上下文关系，从而能够更好地识别跨句子的事件因果关系。

摘要： 本申请公开一种时间序列因果关系图的构建方法，基于若干条时间序列，计算每条时间序列的第一时间滞后值和每两条时间序列之间的第二时间滞后值。确定每条时间序列的直接滞后因变量和初始连接图。利用条件独立性准则判断初始连接图中每两个相互连接的节点所对应的时间序列之间是否存在因果关系，由此得到中间连接图。然后确定中间连接图中的具有因果滞后关系的时间序列之间的无向边的方向后，再次利用条件独立性准则检查每两条当前时刻的时间序列之间的无向边是否真实存在，得到最终的时间序列因果关系图。该方案通过第一时间滞后值对每两条时间序列进行拟合得到残差序列，并利用残差序列去计算第二时间滞后值，可以提高对因果关系判断的准确度。