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BayesiaLab 最新更新
因果网络生成器：改进的视觉效果和建模功能颜色编码的节点类别现在根据每个节点类别的角色自动分配特定颜色：
对于风险中心因果网络：
自动离婚（Automatic Divorcing）自动插入中间节点以"离婚"多个父节点，减少条件概率表（CPT）大小的爆炸式增长。 泄漏值作为常量在Switch-Noisy-Or和Dual-Noisy-Or函数中使用的泄漏值现在可以定义为常量，允许通过常量编辑器进行全局编辑。 风险中心因果网络：优化就绪的建模每个Barrier（预防性或缓解性）现在可以链接到效用节点。 主要风险可以链接到使用 此结构支持遗传算法优化，可用于识别最有效的风险缓解策略。 文本导入、文本维度提取器与文本插补文本列现在可以导入为IID文本变量，例如客户反馈。 这些变量支持两个新功能：
从 JSON 导入网络BayesiaLab 现在支持从 JSON 文件导入网络。 这些 JSON 结构兼容外部大型语言模型和 HellixMap。 布局增强：ELK定位算法基于ELK（Eclipse Layout Kernel）算法的新布局选项现已可用。 支持两种布局模式：垂直和水平。 非常适合清晰且结构化地展示大型网络，尤其是风险中心因果网络。
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