我可以用以下的句子：“怎么邀请支付宝用户开通花呗”，来替换这个句子：“怎么邀请好友开通花呗得红包”，并且它们有相同的意思？。选项：是的，不是。答案：是的

下面两个句子语义是“相同”或“不同”？“我买了一套衣服已经退款了，为什么花呗还要我还”，“已经退款到花呗了， 为什么还要还款”。选项：相同，不同。答案：相同

这个App应用程序的描述会出现在下列哪个栏目？银行，社区，电商，支付，经营，卡牌，借贷，驾校，理财，职考，新闻，旅游，交通，魔幻，医疗，影像，动作，工具，体育，小说，运动，相机，工具，快递，教育，股票，菜谱，行车，仙侠，亲子，购物，射击，漫画，小学，同城，成人，求职，电子，艺术，赚钱，约会，经营，兼职，视频，音乐，英语，棋牌，摄影，养生，办公，政务，视频，论坛，彩票，直播，其他，休闲，策略，通讯，买车，违章，地图，民航，电台，语言，搞笑，婚恋，超市，养车，杂志，在线，家政，影视，装修，资讯，社交，餐饮，美颜，挂号，飞行，预定，票务，笔记，买房，外卖，母婴，打车，情侣，日程，租车，博客，百科，绘画，铁路，生活，租房，酒店，保险，问答，收款，竞技，唱歌，技术，减肥，工作，团购，记账，女性，公务，二手，美妆，汽车，行程，免费，教辅，两性，出国，婚庆，民宿版本1.2201604291.4201605061.5201607131.6201607131.7201610041.9
答案：视频

这是关于哪方面的新闻？5年前花4万买比特币 如今能成中国首富
选项：故事，文化，娱乐，体育，财经，房产，汽车，教育，科技，军事，旅游，国际，股票，农业，游戏
答案：财经

我想知道下面两句话的意思是否相同。“花呗付款方式修改”，“付款花呗怎么改”是相同的吗？。选项：是的，不是。答案：不是

这是关于哪方面的新闻： 故事,文化,娱乐,体育,财经,房产,汽车,教育,科技,军事,旅游,国际,股票,农业,游戏?准备入手艾瑞泽5自动领潮版，这车怎么样，市场价一般多少？
答案：汽车

摘要：基于量纲分析方法,实验研究不同烧结矿颗粒直径填充床内的流动阻力特性.研究结果表明:当颗粒直径一定时,床层内单位料层高压降随颗粒表观流速的增大呈非线性关系增大.当颗粒表观流速一定时,直径较小的颗粒床层内由于颗粒比表面积较大导致流动阻力损失也较大.颗粒雷诺数Rep较低时,床层内颗粒摩擦因子fp随Rep的增加而迅速减小;Rep较高时,随Rep的增加,fp下降趋势较为平缓,并最终不发生变化.由于计算误差较大,现有的预测关联式不适用于求解烧结矿颗粒床层内的流动阻力损失.通过实验数据拟合得出了能够描述烧结矿颗粒床层内流动阻力特性的实验关联式,平均计算相对误差为7.93%,显示了良好的预测性能. 
关键词：压力降，预测，床层，实验。请问：上面的关键词都是这篇摘要合适的关键词吗？
选项：是的，不是
答案：不是

这个句子“蚂蚁借呗的日利率怎么降”转述(意思是一样的)了下面这句话？“借呗怎么降息”。选项：是的，不是。答案：不是

哪个类别最好的描述了这篇新闻？万孚生物：内生性高速增长 进一步确立经营拐点
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答案：股票

哪个类别最好的描述了这篇新闻？nubia红魔手机值得推荐吗？
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答案：电竞

这是关于哪方面的新闻？银行说我在广东办了一张银行卡，如果注销那张卡必须本人到广东的银行去，这种情况怎么办？
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答案：财经

以下两句话的意思相同的吗？“钱为什么退到花呗”，“这什退到花呗”。选项：是的，不是。答案：不是

以下两句话的意思相同的吗？“用花呗看病优惠”，“用花呗支付”。选项：是的，不是。答案：不是

什么类别最好的描述了这段话？你小时候家里最穷的时候有多穷？
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答案：农业

以下两句话的意思相同的吗？“余额也没有余额宝里面也没有，他说退到花呗里我也没看出来”，“退款退回花呗，没看到金额”。选项：是的，不是。答案：是的

这是关于哪方面的新闻： 故事,文化,娱乐,体育,财经,房产,汽车,教育,科技,军事,旅游,国际,股票,农业,游戏?你一定想不到 钱学森当年放弃了怎样的美国生活？
答案：军事

摘要：探索和发现事物间的因果关系是数据科学的一个核心问题,其中蕴含着丰富的科学发现机会和巨大的商业价值.基于非时序观察数据的因果关系发现方法能够从被动观察获得的数据中发现变量之间的因果关系,因而在各领域有广泛应用.这一类方法在过去三十年取得很大进展,已经成为因果关系发现的重要途径.文中从因果关系方向推断、高维数据上的误发现率控制和不完全观察数据上的隐变量检测这三个研究热点出发,对现有的因果关系模型与假设、基于约束的方法、基于因果函数模型的方法和混合型方法这三大类方法,验证与测评涉及的数据集及工具等方面进行了详尽的介绍与分析.基于约束的方法主要包括因果骨架学习和因果方向推断两个阶段:首先基于因果马尔可夫假设,采用条件独立性检验学习变量之间的因果骨架,然后基于奥卡姆剃刀准则利用V-结构确定因果方向,典型的算法有Peter-Clark算法、InductiveCausation等,这类方法的主要不足是存在部分无法判断的因果关系方向,即存在Markov等价类难题.基于因果函数模型的方法则基于数据的因果产生机制假设,在构建变量之间的因果函数模型的基础之上,基于噪声的非高斯性、原因变量与噪声的独立性、原因变量分布与因果函数梯度的独立性等因果假设推断变量之间的因果关系方向,典型的算法有针对线性非高斯无环数据的LinearNon-GaussianAcyclicModel算法、针对后非线性数据的Post-NonLinear算法、适用于非线性或离散数据的AdditiveNoiseModel等,这类方法的主要不足是需要较为严格的数据因果机制假设,且AdditiveNoiseModel等方法主要适用于低维数据场景.混合型方法则希望充分发挥基于约束的方法和基于因果函数类方法的优势,分别采用基于约束的方法进行全局结构学习和基于因果函数模型进行局部结构学习和方向推断,典型的算法有SADA、MCDSL等,理论分析较为不足是这类方法目前遇到的主要困难.最后,文中还基于研究现状分析讨论了因果方向推断、高维数据上的误发现率控制、隐变量发现、与机器学习的关系等未来可能的研究方向.
 以下的关键词都是这篇摘要合适的关键词吗？关键词：结构学习，机器学习，人工智能，因果关系。答案是：
选项：是的，不是
答案：是的