阅读下列对话。
男：对不起，一忙起来就把这事给忘了。女：我要跟你说多少次你才能记住呢？男：相信我，下次一定不会这样了。
听者会怎么说？
答案：女：这话我想你自己都不信了吧。

生成一个与这个意思相同的句子:“花呗为什么会负的”。答案：花呗的额度为负了

意译以下句子：“花呗显示让我登入别的手机号 号码已经不用了 怎么办”。答案：我的支付宝账号是现在的手机号，是。可是花呗上的手机号是以前不用的手机号，怎么办

女：是啊，我昨天就去看过一次。男：那儿怎么样？女：每周末放两场，才十块钱。
这次谈话之前说了什么？
答案：男：听说咱们学院新建了一个电影院。

阅读下列论文的摘要：分析了斜裁服装中纸样(衣片)上某个省道转移到同一纸样(衣片)其他部位的方法.有选择地将文化式女上衣原型或斜裁女上衣原型纸样的前、后衣片按侧缝并排摆放,在此基础上建立斜裁框架,然后进行斜裁省道定位和省道转移,最终完成斜裁衣身转移构成.以文化式女上衣原型作为斜裁框架,主要介绍了斜裁服装中最基本的省道转移方法.在斜裁应用实例中,以斜裁女上衣原型作为斜裁框架,通过斜裁锥领花瓣袖女上衣实例分析,介绍进行斜裁省道转移以及完成纸样结构设计等方法.，然后生成这篇摘要的多个关键词：
答案：纸样结构设计，斜裁，服装，省道

意译以下句子：“为什么我不能使用花呗了”。答案：花呗怎么无法使用

生成一个与这个意思相同的句子:“我朋友怎么帮助我还上花呗”。答案：可以帮助朋友还花呗吗

生成一个与这个意思相同的句子:“借呗已还款未恢复额度”。答案：我已经还款两个月为什么没有恢复借呗额度

意译以下句子：“蚂蚁借呗为啥停了”。答案：为什么突然停了借呗

意译以下句子：“我这个***月***号花呗支付的钱是什么情况”。答案：我花呗上用的***是什么钱

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：为了提高网络的可生存能力,提出了基于随机博弈的网络可生存性策略选择模型.该模型针对攻击和破坏行为对网络造成的影响,将攻防双方的博弈过程分为抵抗、识别和恢复三个阶段.从细节上描述系统状态转移与策略选择之间的关系,提出了基于上述模型的策略选择分析方法.最后以网络实例表明了该模型在预测攻击行为并选取最优可生存性策略方面的可行性和有效性.。摘要的关键词有这些：
答案：随机博弈，状态转移，策略选择

生成一个与这个意思相同的句子:“花呗无法绑定银行卡”。答案：花呗绑定不了我的卡

生成一个与这个意思相同的句子:“淘宝上用能用支付宝，支付宝里面也实名制了为什么用不了花呗”。答案：为什么我刚刚开通了支付宝的花呗可是没用办法在淘宝使用

男：最近肠胃不太好，有点儿消化不良。女：严重吗？男：没事，大夫只说让我改改饮食习惯。
这次谈话之前说了什么？
答案：女：你怎么光吃青菜不吃肉？

生成一个与这个意思相同的句子:“花呗不用咯。 他会不会扣钱的”。答案：花呗不用会不会扣钱

生成一个与这个意思相同的句子:“开通花呗收款不能使用怎么回事”。答案：我的花呗支付不能收款

生成一个与这个意思相同的句子:“花呗也扣钱了，银行卡也支付了”。答案：确认银行卡支付了但是花呗也扣钱了

阅读下列论文的摘要：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.，然后生成这篇摘要的多个关键词：
答案：结构学习，因果关系，观察数据，加性噪声模型

阅读下列对话。
女：你好，我去世界公园。男：好的，没问题。女：从这儿到世界公园远吗？需要多长时间？
听者会怎么说？
答案：男：不是很远，半个小时吧。

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：基于干度的定义，对传统蒸汽干度方程进行改进，计算井筒热损失速率时，既按深度分段又按注汽时间分段，并采用Hasan等提出的两相流漂移流动模型计算井筒压力降。结果表明：改进后的模型用新算法的计算结果与现场实测值吻合很好，比传统的Beggs-Brill算法更准确。另外，在相同井深处，随着注汽时间的延长，蒸汽压力、温度和干度几乎不变，但是热损失速率逐渐降低。新算法为准确计算井筒热损失提供了参考。。摘要的关键词有这些：
答案：热损失，压力降，算法

意译以下句子：“花呗无法银行绑定”。答案：为什么花呗可以使用但是绑定不了银行卡

阅读下列对话。
男：你不是五点半下班吗？怎么现在就回来了？
听者会怎么说？
答案：女：哦，小王开车去买东西，顺路把我送过来了。

女：日本的、印度的都不错，但我还是觉得最后巴西的会赢。
这次谈话之前说了什么？
答案：男：你觉得这次的世界小姐比赛哪个国家的选手会获得冠军？

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：以广州市轨道交通网络为例,基于公交乘客出行心理特征提出换乘次数和出行时间为网络通达性度量指标；应用公交路径分析算法,获取节点(地铁站)间的最少换乘次数和出行时间,构建换乘和时间矩阵,实现节点的换乘和时间通达性指标计算；在轨道交通网络空间连通性评价的基础上,应用ArcGIS的反距离权重插值方法生成等值线图,勾画出整体网络的通达性空间格局,阐述其空间特征；进一步讨论目前广州市轨道交通网络空间结构的不足,并提出未来发展建议.。摘要的关键词有这些：
答案：换乘，通达性，空间格局，轨道交通网络