【留学dissertation论文重复率太高怎么办？】
同学们要注意在写留学论文的过程中降重是千万不能忽视的一步，今天Pearl老师就给大家推荐三个降重小技巧：
[给力]（1）第一个办法就是进行同义词替换，把重复的一些词语用相同或者相近的词语或短语来代替；
[给力]（2）第二种办法就是调整语序和因果关系，例如你可以把两个短句的顺序进行调换，或者把一些表示因果关系的句子进行前后顺序的调整；
[给力]（3）第三种方法就是主动改被动，被动改主动，同时也可以借助一些形式主语或代词进行语句的调整，这些都能够很好的起到降重的作用。

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#星光范特西# #星光艺术超范儿# 英国艺术家 Mr Doodle 近日于 Pearl Lam Galleries 艺术门画廊开办了个展「涂鸦演变」，灵感来自于涂鸦先生在精神疗养院期间所画的潦草手稿，不同于以往的视觉风格，这个新系列作品以更为快速的、松弛和自由的线条为特点。此次展出内容包括他的代表风格作品，如探索水下生物主题的《鱿鱼之城》，这件作品中多层次密集重叠的结构可以用涂鸦意面来形容，另一件作品《热情炸药》中色彩的爆发和形象的夸张显示出艺术家如何以完全放松的方式来创作，并且开始探索在涂鸦世界中以喷漆画画的可能性。

Mr Doodle 说：「我非常喜欢在巨大的画布上创作更大、更自由的抽象涂鸦，并且在上面快速叠加一些密集的单线条的涂鸦。我对近期创作的新系列作品感到很兴奋，我觉得该系列还有可以发挥的空间，演变成其它的视觉效果！」

因果图模型导论，183页ppt，加州理工Spencer Gordon讲授

本讲座将介绍贝叶斯网络及其因果解释，如因果图模型、d-分离、微积分和Shpitser-Pearl ID算法。我们将从介绍贝叶斯网络、因果图模型和干预开始。然后，我们将展示两个具有相同骨架和v结构的贝叶斯网络，它们代表了相同的条件独立假设，并证明存在于任何贝叶斯网络中的d分离，会使所有条件独立假设在根据该网络进行因数分解的任何分布中都不成立。然后我们转向因果模型并引入微积分。我们展示了每一个演算规则的合理性。最后，我们描述了半马尔可夫模型中因果效应识别的shpitsere - pearl算法，并在时间允许的情况下，证明了该ID算法对因果效应识别的完备性;也就是说，当且仅当ID算法成功终止时，因果关系是可识别的。

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