本研究探讨了医疗、机器人和金融领域中因果效应估计的时机和方式。作者提出了一种新颖的深度Q算法EDQ，能够同时估计行动的时机和效果。实验结果表明，该方法在生存时间和肿瘤生长任务上表现优异，具有重要的应用潜力。

本文提出了一种新的因果效应估计（CEE）方法，针对小规模标注数据集的问题，提出了模型无关的因果主动学习（MACAL）算法，通过降低泛化风险和优化标签获取流程，提高CEE的准确性。

我们提出了一种解决存在隐藏共变量的因果效应估计问题的方法，主要关注工具变量回归和代理因果学习。我们的方法使用条件期望算子的奇异值分解和鞍点优化问题，优于现有方法。

通过分解结构化系统和整合成单位级潜在结果，实现了对因果效应的估计，并发现了分解方法的新优势：对未知组件组合的反事实结果进行系统泛化，以及在治疗和对照组之间提供更好的重叠保证。

本文研究了非独立同分布数据中的因果效应估计，关注可交换数据的独立因果机制假设。开发了广义框架和截断因式分解公式，以促进因果效应的识别和估计。介绍了因果泊利亚球模型，并展示了干预在可交换数据中的传播效应。开发了一个算法，可同时进行因果发现和效应估计。

该文介绍了一种基于图深核学习和Lipschitz约束的因果效应估计方法，提高了估计的可靠性。作者通过实验验证了该方法在网络数据上的优越性。