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从偏差到公平：Uplift 建模中的去偏技术

导读在大模型时代数据科学的变与不变的活动中，梁杰老师以“从偏差到公平：Uplift 建模中的去偏技术”为题，系统探讨了因果推断中消除数据偏差的核心挑战与技术路径。

抑郁症作为重要的公共健康问题，对中老年人的影响尤为严重。虽然睡眠不足（通常定义为每日少于6-7h）已被众多横断面研究证实与抑郁症状升高相关，但关于慢性睡眠不足对抑郁症状的长期因果效应的研究仍然有限。

本文系《可信实验白皮书》系列的第四篇文章，在上一篇我们将重点介绍随机对照实验相关的一些基础知识，以及提高实验功效的一些常见方法。本篇我们将围绕随机轮转实验展开，内容主要包括抛硬币随机轮转、完全随机轮转、配对随机轮转等几个实验方法的介绍。

近日，来自博世人工智能中心和蒂宾根大学的研究团队，包括Niclas Popp、Kevin Alexander Laube、Matthias Hein和Lukas Schott，在arXiv平台发表了一篇题为《通过置信引导型数据增强改善未知协变量偏移下的知识蒸馏

倾向得分匹配方法（PSM)主要用于处理观察性临床研究或临床试验研究数据亚组分析，能够有效消除混杂因素的影响。也由此，倾向评分在临床科研中迅速得到广泛应用。

随着各项业务精细化运营和发展的需求，越来越多的AB实验被用来解决新的产品形态是否上线，新的算法模型是否推全等战术决策问题。AB实验因其总能给出可信度较高的结论而作为决策的黄金准则。但在一些情况下，AB实验的结论也饱受质疑，比如SRM（Sample Ratio

卒中是全球发病率和死亡率的主要原因。美国国立卫生研究院卒中量表（NIHSS）评分是一种经过验证的测量卒中严重程度的工具，范围从0（无症状）到最高42。基线NIHSS是急性缺血性卒中（AIS）结局的最重要预测指标。既往研究表明，与白人相比，种族和少数民族的基线N

在追求科研突破的浪潮中，学术诚信的根基正面临严峻挑战。近年来，“可重复性危机”与“可疑研究实践”的频发，暴露出学术研究中的系统性漏洞。本文梳理了常见的不当科研行为及其危害，并引用多项研究数据揭示问题的普遍性。我们希望通过此文，唤起学术界对研究透明度的重视，推动

清华大学的崔鹏团队与国家蛋白质科学中心（北京）常乘团队联合在全球顶级期刊Nature Machine Intelligence上发表了「stable Cox Regression for Survival Analysis under Distribution

清华大学的崔鹏团队与国家蛋白质科学中心（北京）常乘团队联合在全球顶级期刊Nature Machine Intelligence上发表了“Stable Cox Regression for Survival Analysis under Distribution

揭示大脑的奥秘一直是最具挑战却也最具吸引力的课题之一。大脑如何塑造我们的行为、情绪和认知功能？这些问题吸引了无数研究人员投入不懈的研究。而在众多探索工具中，脑全关联研究（Brain-Wide Association Studies, BWAS）凭借其对大脑结构