数据驱动的神经动力学反问题：方法、系统性质分析、控制
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0102复杂神经动力学：分析与建模--从神经元脉冲到皮层震荡，从涌现到功能
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周昌松：神经动力学角度解读大脑“暗能量”
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02因果涌现理论提出者：Erik Hoel主题报告
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01张江_复杂系统建模——从简单规则到数据驱动的自动建模
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因果前沿讲座：崔鹏-关于可信决策智能的一些思考和尝试
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蔡瑞初老师：基于观测数据的因果发现及因果性学习 | 第二季第七期
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王龙-网络博弈、 反馈控制与群集智能
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因果涌现理论提出者：Erik Hoel主题报告
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02张坤_因果表征学习进展
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复杂性起源的第一性原理：三破缺，生万物
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因果前沿讲座：蔡瑞初-因果性学习初探
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解锁动态：时间序列和时空数据大模型综述
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复杂系统与社会计算研讨会
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03_刘礼_因果学习与应用
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04_崔鹏_推荐系统的分布外泛化
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复杂适应系统课程
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元胞自动机
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周昌松：复杂神经动力学-分析与建模（0101 课前介绍）
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什么是复杂适应系统？
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傅渥成：生命的简单性与复杂性
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Learning Causality with Graphs
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张江老师讲因果涌现
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阴桂梅：脑网络重构的新方法-持续同调
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无序体系中的拓扑结构及其物性关联
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神经网络的连续化：Neural ODE
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巴拉巴西亲自解读最新工作：网络科学大幅缩小新冠肺炎潜在药物至81种
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什么是世界模型?
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流模型的生成过程
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《面向大数据的粒计算理论与方法》山西大学梁吉业教授 | SMP2019 特邀报告
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因果前沿讲座：周晓华-基于因果推荐系统的多标签药物不良反应预测
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自由能原理：感知和行动的统一性原理
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复杂科学对话管理学：混沌与秩序
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控制系统
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因果前沿讲座：冯福利-Causal Inference for OOD Recommendation
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《规模法则》新书重磅发布——探索从细胞到城市的普适规律
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2018人工智能医疗大数据学术研讨会 | 第四节：Towards Robust and Interpretable AI
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Proximal Causal Learning of Heterogeneous Treatment Effects
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集智斑图：从知识沉淀、知识发现到知识创造
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一作深度解读KAN与MLP - 还原论还是整体论？
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Hector Zenil：基于算法信息动力学的因果模型发现