PyCausalSim 的构建基于数十年的因果推断研究成果：Pearl 的因果框架（结构因果模型、do-calculus）、Rubin 的潜在结果模型，以及现代机器学习方法（NOTEARS, DAG-GNN）和蒙特卡洛模拟。并且它与 DoWhy (Microsoft), EconML (Microsoft) 和 CausalML (Uber) 等生态系统兼容。

在当今数字化与绿色能源交织的时代，编程已成为解锁未来能源难题的关键钥匙。一场面向青少年的教育浪潮正在兴起，它将顶尖的编程思维与至关重要的智能能源知识相结合，不仅教授代码，更致力于培养优化能源系统的未来创客。这类课程如何脱颖而出？