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答案：棋牌中心

下面两个句子语义是“相同”或“不同”？“花呗已使用额度与还款金额不一”，“为什么花呗的下月还款金额跟欠款金额不一样”。选项：相同，不同。答案：不同

摘要：电渣重熔过程中电磁现象对重熔过程和铸锭的最终质量有着直接的影响。利用数值模拟的方法研究电渣重熔过程中的电磁行为(电流密度、磁场强度、电磁力和焦耳热)。利用文献实测磁场强度验证模型，模拟结果与测量的电渣重熔渣池内的磁场强度吻合良好。研究结果表明：在工业规模电渣重熔过程中，电流的集肤效应更为明显；随着电流频率的增加，靠近电极外表面的电流密度增加；在此基础上，进一步分析实验室规模电渣重熔和工业规模电渣重熔过程的电流密度、磁场强度、电磁力和焦耳热的分布特征。
 以下的关键词都是这篇摘要合适的关键词吗？关键词：电渣重熔，数值模拟，洛伦兹力。答案是：
选项：是的，不是
答案：是的

你会把这个描述推荐给哪方面的人？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，民宿天天汇率，提供全球160多个国家的货币兑换和货币走势行情，专业的汇率换算神器。贴心的定位及换汇兑换点服务，让用户无论何时何都能从容的得到专业的汇率换算信息。无广告完全免费，为全球旅行者提供简洁优雅专业的汇率计算体验。 功能特色一支持美元兑换、欧元兑换、日元兑换、英镑兑换、澳元兑换、韩元兑换及全球160+国家的汇率兑换，专业且全面。无论您旅行是五大洲还是八大洋，是海淘还是出国旅行、国外留学，天天汇率都是你专业的即时汇率工具。功能特色二天气全面，包含全球2w+城市和景区的实况天气，实时定位功能。无论你在美国、泰国、日本、韩国、新加坡、马来西亚、德国、英国、澳大利亚，还是在世界的哪个角落都会为你提供实况天气，天天汇率关心汇率更关心你。功能特色三类计算器界面的视觉体验，简单的侧滑点击动作，能够使你快速掌握货币兑换和使用。除此之外，图形用户操作手册，可以让你分分钟秒懂外币兑换操作，体验更加人性化。功能特色四提供各大货币人民币换算&兑换货币汇率历史行情图，历史数据点击查看，做外汇兑换&外币兑换更加专业。更新内容bug修正及部分页面优化
答案：工具

下面两个句子语义是“相同”或“不同”？“每次购物当时银行卡上已经扣过款了，为什么你们花呗还让我返款”，“我购物时用的是银行卡 为什么花呗要求还款”。选项：相同，不同。答案：相同

哪个类别最好的描述了这篇新闻？现时期拥有最高水平防护的坦克可以扛得住最高水平坦克炮的攻击吗？
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：军事

这些关键词“深度分层编码，深度学习，混合结构，受限玻尔兹曼机”代表了这篇论文的摘要：“该文针对行人识别中的特征表示问题，提出一种混合结构的分层特征表示方法，这种混合结构结合了具有表示能力的词袋结构和学习适应性的深度分层结构。首先利用基于梯度的HOG局部描述符提取局部特征，再通过一个由空间聚集受限玻尔兹曼机组成的深度分层编码方法进行编码。对于每个编码层，利用稀疏性和选择性正则化进行无监督受限玻尔兹曼机学习，再应用监督微调来增强分类任务中视觉特征表示，采用最大池化和空间金字塔方法得到高层图像特征表示。最后采用线性支持向量机进行行人识别，提取深度分层特征遮挡等与目标无关部分自然分离，有效提高了后续识别的准确性。实验结果证明了所提出方法具有较高的识别率。”。这是正确的吗？
选项：是的，不是
答案：是的

摘要：针对已有概率频繁项集挖掘算法采用模式增长的方式构建树时产生大量树节点,导致内存空间占用较大以及发现概率频繁项集效率低等问题,提出了改进的不确定数据频繁模式增长(PUFP-Growth)算法.该算法通过逐条读取不确定事务数据库中数据,构造类似频繁模式树(FP-Tree)的紧凑树结构,同时更新项头表中保存所有尾节点相同项集的期望值的动态数组.当所有事务数据插入到改进的不确定数据频繁模式树(PUFP-Tree)中以后,通过遍历数组得到所有的概率频繁项集.最后通过实验结果和理论分析表明:PUFP-Growth算法可以有效地发现概率频繁项集;与不确定数据频繁模式增长(UF-Growth)算法和压缩的不确定频繁模式挖掘(CUFP-Mine)算法相比,提出的PUFP-Growth算法能够提高不确定数据概率频繁项集挖掘的效率,并且减少了内存空间的使用.
 以下的关键词都是这篇摘要合适的关键词吗？关键词：频繁模式，概率频繁项集，数据挖掘，不确定数据。答案是：
选项：是的，不是
答案：是的