阅读下列论文的摘要，然后生成这篇摘要的多个关键词。摘要：随着物联网的发展,人们能够更加方便快捷地利用智能终端,随时随地接入到无线网络中进行业务数据传输.然而,激增的移动用户数量和业务的带宽需求,使得无线频谱资源日益稀缺,现有固定式频谱分配方案面临巨大挑战.面向物联网发展,如何满足用户的高移动性和呈爆炸式增长的业务传输需求成为物联网研究的重点.认知无线电技术,一方面允许用户终端自适应感知所处环境的频谱资源空闲信息,为用户营造一个无缝的接入环境,保证用户的高移动性；另一方面通过动态频谱分配有效地解决了频谱资源稀缺和现有授权频谱资源利用率低的问题,为用户的海量数据传输提供保证.作者基于认知无线电技术,提出了一个用户终端和网络端共同参与决策的两级动态频谱分配框架结构,并提出了两级动态频谱分配方案.该方案设计包含:空闲频谱资源排序选择算法和集中式的联合优化匹配算法.通过用户终端和网络端的协同工作,文中所提出的两级动态频谱分配方案能够有效满足用户的高移动性和业务传输服务质量需求,实现空闲频谱资源利用率和频谱间切换概率的联合优化,为移动用户的海量数据传输提供保证.仿真实验结果表明,与传统图匹配方法相比较,该方案能够平均提高全网服务质量有效吞吐量70％,平均降低频谱间切换概率56％.。摘要的关键词有这些：
答案：认知无线电，服务质量，动态频谱分配

意译以下句子：“花呗分期***块，一天费多少”。答案：花呗***的分期一期利息多少

意译以下句子：“使用花呗超过消费额度怎么办”。答案：花呗退还今天超出怎么办

生成一个与这个意思相同的句子:“顺便关闭借呗”。答案：我要永久性关闭花呗功能

阅读下列论文的摘要：建立了三维格子玻尔兹曼方法(LBM)-元胞自动机(CA)耦合数值模型,并用该模型模拟研究了Al-4.7％Cu(质量分数)固溶体合金的凝固过程.该耦合模型采用元胞自动机方法模拟枝晶的生长,同时采用基于分子动力学理论的格子玻尔兹曼方法模拟合金凝固过程中的温度场、流场以及溶质场.模拟结果再现了合金凝固过程中的三维枝晶形貌变化以及溶质富集过程,并将三维流场因素考虑进去,定量研究了自然对流、过冷度对单枝晶形貌和成分分布的影响.研究表明,在纯扩散条件下,枝晶呈现对称的生长现象,模拟自由枝晶稳态生长的尖端速度、尖端半径和过冷度的关系与Lipton-Glicksman-Kurz(LGK)理论模型吻合得较好.在自然对流条件下,枝晶的生长形貌呈现不对称性,即枝晶生长在迎流方向上得到了促进,在顺流方向上受到了抑制.熔体过冷度对枝晶生长的影响较大,过冷度的增加导致枝晶生长加快,二次枝晶增多且呈现出粗化现象,枝晶尖端固液界面处的溶质浓度偏高,加重了溶质偏析.，然后生成这篇摘要的多个关键词：
答案：枝晶生长，流场，三维LBM-CA模型，数值模拟

阅读下列论文的摘要，然后生成这篇摘要的多个关键词。摘要：采用氧化亚铜(Cu2O)陶瓷靶,利用射频磁控溅射沉积法在氮气和氩气的混合气氛下制备了N掺杂Cu2O(Cu2O:N)薄膜,并在N2气氛下对薄膜进行了快速热退火处理,研究了N2流量和退火温度对Cu2O:N薄膜的生长行为、物相结构、表面形貌及光电性能的影响.结果显示,在衬底温度300℃、N2流量12sccm条件下生长的薄膜为纯相Cu2O薄膜;在N2气氛下对预沉积薄膜进行快速热退火处理不影响薄膜的物相结构,薄膜的结晶质量随退火温度(<450℃)的升高而显著改善;快速热退火处理能改善薄膜的结晶质量和缺陷,降低光生载流子的散射,增强载流子的传输,预沉积Cu2O:N薄膜经400℃退火处理后展示出较好的电性能,薄膜的霍尔迁移率(μ)为27.8cm2·V-1·s-1、电阻率(ρ)为2.47×103Ω·cm.研究表明低温溅射沉积和快速热退火处理能有效改善Cu2O:N薄膜的光电性能.。摘要的关键词有这些：
答案：N2流量，快速热退火，光电特性，氧化亚铜

阅读下列对话。
男：你什么时候去上海？
听者会怎么说？
答案：女：那要看哪天考试了，一考完我就走。

阅读下列论文的摘要，然后生成这篇摘要的多个关键词。摘要：本文以谷德振先生亲自领导和指导的武汉长江大桥岩基勘查和基础工程设计和施工作为范例，具体、生动地展现谷先生学术思想中最重要、放在首位的就是“重视实践”。这一学术思想归结起来就是重视工程前期的工程地质调查和勘探工作，到工程设计特别是施工中去进一步验证和修正，与岩土工程紧密结合，以确保安全、经济地完成某一项以地质灾害治理为目的地地质工程和/或专项土木工程。。摘要的关键词有这些：
答案：地质灾害综合治理，管柱基础，岩土工程，三峡库区

阅读下列对话。
男：路上有卖苹果的，买两个，咱俩一人一个吧？
听者会怎么说？
答案：女：我也是这么想的。

阅读下列对话。
女：你看小张，好像全世界都欠他的，他看人就从来没有过好脸，你怎么还对他那么客气？
听者会怎么说？
答案：男：我为什么要让他来决定我的心情呢？

女：这才几点啊，怎么能回来呢。
这次谈话之前说了什么？
答案：男：你们家老刘回来了吗？

阅读下列论文的摘要：股票价格买卖差是衡量金融市场流动性和有效性的重要指标,已经得到学术界的广泛研究.相比而言,作为衡量股票市场风险的重要因素的股票价格买卖价差的波动率却没有得到相同的重视.在广义自回归条件异方差(generalizedautoregressiveconditionalheteroscedasticity,GARCH)模型的基础上,提出了GARCH-neuralnetwork(GARCH-NN)混合模型分析股票价格买卖价差波动率的动态性.以深圳证券交易所成分股价指数的高频数据为样本对所提模型进行了实证分析.运用GARCH家族模型对股票价格买卖差波动率的动态性进行分析,得出预测效果最优的GARCH模型.在最优GARCH模型的基础上结合神经网络分析方法即GARCH-NN混合模型对样本数据进行了实证分析.比较分析最优GARCH模型和GARCH-NN混合模型对股票价格买卖差波动率的预测效果,并以AIC(Akaikeinformationcriterion)和BIC(Bayesianinformationcriterion)作为检验模型预测效果的指标.实证结果表明,提出的GARCH-NN混合模型更优.，然后生成这篇摘要的多个关键词：
答案：广义自回归条件异方差(GARCH)模型，神经网络模型，波动率

意译以下句子：“花呗我还清了吗”。答案：我的花呗这个是不是已经还清了

女：不了，我刚才在半路上吃了点小吃，还得赶紧准备明天的考试呢。
这次谈话之前说了什么？
答案：男：咱们现在去学校还有点儿早，我请你先去饭馆吃点东西吧。

男：怎么？你家又出什么事儿了？女：你看，我女儿又发烧了，明早恐怕得晚点儿到。男：你家怎么总有事儿啊？要是都像你这样，我还怎么管理这个公司？如果我没记错的话，这个月你就没上过几天班吧？既然这样，你从明天开始就不用来了。女：经理，我……
这次谈话之前说了什么？
答案：女：王经理，真对不起，这么晚打扰您。