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CausalBench 挑战赛：基于单细胞干扰数据的基因网络推断的机器学习竞赛
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种新的方法，通过利用更粗粒度的原因信息表示来降低搜索空间的组合爆炸，从而减少计算时间。该方法根据信心对原因预测进行评分，并证明了方法的正确性和渐近一致性。实验结果表明该方法在合成数据和蛋白数据集上具有优越性能。
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关键要点
- 提出了一种新的方法，通过更粗粒度的原因信息表示来降低搜索空间的组合爆炸。
- 该方法能够极大地减少计算时间。
- 根据信心对原因预测进行评分。
- 证明了方法的正确性和渐近一致性。
- 实验结果显示该方法在合成数据上具有优越性能。
- 该方法还应用于具有挑战性的蛋白数据集。
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