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答案：汽车

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答案：教育

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答案：教育

这些关键词“因果关系，观察数据，因果关系发现，机器学习”代表了这篇论文的摘要：“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.”。这是正确的吗？
选项：是的，不是
答案：不是

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答案：军事

我想知道下面两句话的意思是否相同。“关闭花呗后再次开通花呗额度和之前一样吗”，“花呗关闭了再开额度会有变化嘛”是相同的吗？。选项：是的，不是。答案：是的

这个App应用程序的描述会出现在哪个栏目？《奇迹暖暖》是一款全新的换装养成手游。数万服饰亿种搭配，百变风格1秒换装首创搭衣PK全新玩法、高级定制服装玩法，小说式的剧情体验，邀您开启服饰搭配的奇迹梦想之旅更新内容更新说明2019年1月25日8点开启1、全新live2d互动套装，暖暖为你比心哦~2、春节主题活动震撼上线，21套精美套装等你收集3、全新篇章云空之境，心海寻梦开幕，和暖暖探寻奇迹大陆的命运
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答案：经营养成

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答案：国际

阅读下列论文摘要，然后判断下面的这些关键词是否都是论文摘要合适的关键词？
摘要：利用欧洲中期数值预报中心(ECMWF)高分辨率预报场(0.25°×0.25°)资料以及四川省加密自动站降水量资料对2011年汛期7-9月和2012年5-7月共计20例强降水个例进行湿螺旋度指标的统计分析,分别归纳总结出6和24h内强降水发生发展及落区分布的判据指标.利用这些判据指标对2012年8月30日至9月1日及9月8日发生在四川盆地的两例强降水过程及2013年汛期68月暴雨个例进行检验并在汛期投入了业务预报工作.检验结果表明:低层700或850hPa湿螺旋度正值区的分布对强降水落区分布指示较好;当强降水发生时,24h时效预报的24～48h3h间隔预报场湿螺旋度数量值超过了指标值并持续了2个时次以上,达到了强降水发生的要求;零场预报的0～24h及12h时效预报的12～36h间隔3h预报场任一时刻湿螺旋度数量值达到了6h指标判据值,对其后6h的暴雨落区有较好的指示作用,可作为短时临近预报的业务参考;湿螺旋度订正预报暴雨发生的TS评分远高于ECMWF模式,预报效果好.
关键词：汛期，落区，暴雨。答案是：
选项：是的，不是
答案：不是

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答案：休闲益智