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：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.。摘要的关键词有这些：
答案：机器学习，因果关系，加性噪声模型，人工智能

女：原来在中国移动，现在已经准备辞职自己开个公司。男：他可真能干。女：这话可别当着他的面说啊!
这次谈话之前说了什么？
答案：男：你弟弟在哪儿工作？

生成一个与这个意思相同的句子:“为什么我的蚂蚁借呗申请不到”。答案：为什么蚂蚁借呗我申请不过

生成一个与这个意思相同的句子:“花呗电话号码和支付宝电话号码不吻合怎么修改？谢谢”。答案：花呗哪里的号码怎么修改

生成一个与这个意思相同的句子:“我是商家，店铺目前无法开通花呗”。答案：我的店铺刚开一个月 想开通花呗 但是好像不能开 对店铺有什么具体要求 才能开通花呗

意译以下句子：“花呗绑定了银行卡怎么还是提示绑定银行卡”。答案：为什么我的花呗老是显示绑定银行卡

生成一个与这个意思相同的句子:“花呗都和哪些商店有合作”。答案：支持花呗的商家有哪些

意译以下句子：“我想还蚂蚁花呗的款还不上”。答案：我怎么往花呗里还款，还不上晚

阅读下列对话。
女：这房子还比较合适，老板，一个月多少钱？
听者会怎么说？
答案：男：1800，不包括水电。

意译以下句子：“花呗为什么提醒用邮箱登陆”。答案：但上面显示登入qq邮箱使用花呗

男：又不是去接见外宾，穿那么漂亮干什么？
这次谈话之前说了什么？
答案：女：你别穿这件衣服了，换一件漂亮点儿的吧。

生成一个与这个意思相同的句子:“为什么我的花呗固定额度会降低”。答案：花呗额度怎么***降***

阅读下列论文的摘要：在潜力模型基础上,提出了伪潜力指数,将其应用于定量描述城镇集聚能力的极化过程,并分析城镇规模和交通条件对集聚能力的影响.为了消除时间段上存在着常数的变量问题,通过面板数据分析(PanelDataAnalysis)验证研究结果.将该方法应用于分析东莞各镇区1997-2005年城镇集聚能力的空间特征及其变化,探讨城市内部是否存在极化现象.结果表明,镇区集聚能力在空间上存在聚类；集聚能力的变化使极化现象在全市范围内逐步加强,但在经济核心地带内部出现了反极化现象.综合城镇规模对集聚能力的提高更加显著,其空间格局奠定了集聚能力的空间分布状况,从而决定了经济发展要素流动的方向,产生极化现象.选取净迁入人口和实际利用外资情况建立面板数据模型,估计结果证明潜力指数计算结果与人口和资金的吸引呈正相关.，然后生成这篇摘要的多个关键词：
答案：极化现象，东莞，潜力模型

意译以下句子：“花呗点进去总是提示系统繁忙”。答案：打开花呗显示系统繁忙，请稍后再试

意译以下句子：“花呗分期额度是多少”。答案：花呗分期后，额度是多少

意译以下句子：“我在我的里面没有看到花呗”。答案：我的花呗怎么找不到

生成一个与这个意思相同的句子:“不想要网商贷怎么变回借呗”。答案：怎样把网商贷换回借呗

男：还有毛巾呢，你上次就忘带了。
这次谈话之前说了什么？
答案：女：我把游泳衣、游泳帽和要换的衣服都准备好了。

女：没关系，我再教你一次。
这次谈话之前说了什么？
答案：男：您刚才讲的这几个练习题，我都没听懂。

意译以下句子：“想提前还借呗分期金额”。答案：怎么提前还借呗的每月等额

生成一个与这个意思相同的句子:“怎样可以快速使用蚂蚁借呗”。答案：我想使用蚂蚁借吧

意译以下句子：“蚂蚁借呗还款日几点还款”。答案：蚂蚁借呗还款是在晚上***点之前还了就行吗

男：啊？那本绿色的书里有几张很重要的照片。
这次谈话之前说了什么？
答案：女：我今天把桌子上那些不用的旧书都卖了。

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：介绍我国铁路恶劣风环境下正在开展的铁路安全行车方面的研究以及进一步开展的研究,主要包括:风环境下铁路安全行车综合研究方法,如数值计算、风洞试验、在线实车试验、理论分析等;大风环境下列车空气动力特性规律,如列车空气阻力特性、空气升力特性、空气横向动力特性、列车交会空气压力波、风-车-路-局域地貌环境耦合列车空气动力特性等;风环境下列车临界运行速度,如风特性、空气动力、机械动力作用下车辆倾覆稳定性、特殊风环境下的列车临界运行速度;恶劣风环境下铁路安全行车措施,如实施限速(即对风速-路况-车外型与载重不同组合下的列车安全运行速度限值)或停轮,设计合理的列车外形,设置挡风墙,建立铁路大风监测预警与行车指挥系统等.。摘要的关键词有这些：
答案：铁路安全行车，恶劣风环境，列车空气动力学

阅读下列对话。
男：明天晚上我请你吃饭吧？
听者会怎么说？
答案：女：但是我明天要到我奶奶家去。

男：样子再好看，价格再便宜，质量不好也没用啊。
这次谈话之前说了什么？
答案：女：请您相信我们公司的手机产品，时尚大方，在同类产品中价格也是最合理的。

意译以下句子：“花呗可以用于超市支付吗”。答案：在超市买东西花呗还可以用吗

生成一个与这个意思相同的句子:“为什么借呗拿不出钱”。答案：借呗为什么不借了

生成一个与这个意思相同的句子:“为什没有花呗”。答案：我的账号现在没有花呗

女：是吗？那赶紧吃药，不行的话就去医院吧。
这次谈话之前说了什么？
答案：男：你今天早上买的牛奶肯定过期了，我现在肚子特别疼。

生成一个与这个意思相同的句子:“新开通的支付宝，可以申请花呗吗”。答案：以前开通花呗的电话在没用，手机也换了，现在用新手机号码注册的支付宝还能开花呗吗

生成一个与这个意思相同的句子:“支付宝商家怎么关闭花呗收款”。答案：商家如何取消花呗代收款