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因果推断类问题探索实践
20 世纪初，美国数学家 Jerzy Neyman 提出了用于因果推断的“潜在结果”数学模型，因果推断正式从哲学思考变成数学问题。
九章云极杨健：从预测到决策，YLearn全流程解决因果学习难题
9 月 3 日，在 2022WAIC AI 开发者日上，九章云极 DataCanvas 开源技术副总裁、D-Lab 主任杨健发表主题演讲《YLearn:因果学习，从预测到决策》。
从预测到决策，九章云极DataCanvas推出YLearn因果学习开源项目
20 世纪 70 年代，哈佛大学著名统计学家 Donald Rubin 在 Neyman 的研究基础上进行了进一步延伸，将其从完全随机实验的领域扩展为在观察性和实验性研究中思考因果关系的一般框架，也就是鲁宾因果模型 Rubin Causal Model 。
论述因果机器学习相对于传统方法的优势，向临床转化应用提供建议
一、因果机器学习：从“是什么”到“为什么”传统机器学习（包括多数统计模型）的核心是寻找关联（Association），即从数据中学习模式以进行预测。
「原创」中国出口低加成率之谜：竞争效应和选择效应
内容提要：本文基于中国工业企业—海关匹配数据，利用双边随机前沿分析方法测度和验证了选择效应和竞争效应对出口企业加成率的影响效应。
中山大学林倞解读视觉语义理解新趋势：表达学习到知识及因果融合
在研讨会中，来自中山大学的林倞教授分享了关于《视觉语义理解的新趋势:从表达学习到知识及因果融合》的报告。
基于因果推断的推荐系统：回顾和前瞻
导读 本次分享的主题为基于因果推断的推荐系统，回顾过去的相关工作，并提出本方向的未来展望。首先，在推荐系统中存在各种各样的偏差，因果推断是一种有效去除这些偏差的工具。