我可以用以下的句子：“我的花呗安全验证没通过，怎么办”，来替换这个句子：“花呗的安全验证未通过”，并且它们有相同的意思？。选项：是的，不是。答案：是的

这是关于哪方面的新闻？马鞍山，蚌埠和滁州，哪个是安徽第三大城市？
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：旅游

我可以用以下的句子：“主动审核借呗未通过”，来替换这个句子：“蚂蚁借呗审核没通过”，并且它们有相同的意思？。选项：是的，不是。答案：是的

这是关于哪方面的新闻？美国通过最严苛反堕胎法案建立有什么样的作用？给女性权益带来了什么样影响？
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：国际

哪个类别最好的描述了这篇新闻？道情小品《王金豆借粮》，表演：黑妹、唐诗诗、申小梅（下）
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：娱乐

这是关于哪方面的新闻？古代女性守寡后不能改嫁，如何维持生计？
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：娱乐

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?放假啦！看9岁小孩学传统木工共两集
答案：文化

我可以用以下的句子：“为什么我的花呗被降低了”，来替换这个句子：“怎么花呗降到***了”，并且它们有相同的意思？。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?她是私生女，母亲是电影皇后，丈夫是总统，晚年却皈依佛门！
答案：娱乐

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，民宿会唱儿歌、会跳舞、会讲故事、会背唐诗，更能培养孩子好习惯、好性格。小伴龙用陪伴式理念重新定义儿童应用，拥有5项发明专利，并通过大量原创互动内容，鼓励、引导孩子用自己的方式获得自我发展的能力，让孩子在玩中学知识，在快乐中健康成长。小伴龙获数百万孩子的喜爱，现在下载，带给孩子一个陪伴成长的全能小伙伴。
答案：亲子儿童

这篇新闻会出现在哪个栏目？海口海南中学的文化传统是怎样的呢？
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：文化

以下两句话的意思相同的吗？“我花呗有一单钱还完了，我啥又让我还”，“我的蚂蚁花呗上个月已经还完贷款了，现在又来信息让还”。选项：是的，不是。答案：不是

以下两句话的意思相同的吗？“借呗怎么分不了***期了”，“蚂蚁借呗怎么分***期”。选项：是的，不是。答案：不是

这是关于哪方面的新闻？韩国赛区设立电竞选手名人堂，Faker、Pray、Bengi三人入选！
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：体育

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. 
关键词：结构学习，因果关系，观察数据，加性噪声模型。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：是的