机器学习
稳定学习
DGBR
深度学习
迁移学习
因果学习
众所周知，深度学习研究是机器学习领域中一个重要研究方向，主要采用数据分析、数据挖掘、高性能计算等技术，其对服务器的要求极其严格，传统的风冷散热方式已经不足以满足散热需要，这就需要新兴的液冷散热技术以此满足节能减排、静音高效的需求。机器学习除了在深度学习研究领域有其很大的发展，在因果学习、虚拟仿真、医药研发等领域也有很大的提高。尽管机器学习在很多领域都取得了成功，但是虚假相关带来的潜在风险还是限制了这些模型在不少风险敏感领域的应用。这时稳定学习被提出来应对这个挑战，它试图在不影响模型性能的情况下构建更加可信的机器学习模型。
今年2月23日，清华大学计算机系崔鹏副教授与斯坦福大学SusanAthey(美国科学院院士，因果领域国际权威)合作，在世界顶级期刊NatureMachineIntelligence(影响因子IF=15.51，)上发表了一篇题为“StableLearningEstablishesSomeCommonGroundBetweenCausalInferenceandMachineLearning”(稳定学习：建立因果推理和机器学习的共识)的观点论文，深入探讨和总结了因果推理在机器学习和人工智能领域的