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：该文提出一种新的基于ε-不敏感准则和结构风险的径向基神经网络(RBF-NN)建模方法.通过引入ε-不敏感准则和结构风险项,把RBF-NN训练转化为线性回归和经典的二次规划优化问题.和传统的基于最小平方误差准则的RBF-NN训练算法相比,提出的新方法对小样本数据集和噪声数据显示出较好的鲁棒性,具有较好的泛化能力.通过模拟和真实数据集进行仿真试验,上述优点得到了有效验证.。摘要的关键词有这些：
答案：结构风险，径向基函数神经网络建模，鲁棒性

生成一个与这个意思相同的句子:“花呗为何不能使用了”。答案：为何不能正常使用花呗了

意译以下句子：“现在开通花呗，什么时候还款”。答案：如果我今天开通了蚂蚁花呗要什么时候还款

阅读下列对话。
男：前边不让停车，您看给您停这儿，您走两步行吗？
听者会怎么说？
答案：女：可以，没问题。

阅读下列论文的摘要：针对基于向量投影的支持向量预选取方法选取投影直线过于简单粗糙,导致需要选取较多的边界向量才能包含原始问题的支持向量的问题,提出了一种新的支持向量预选取方法.该方法通过定义好的投影直线具备的3个必要特征,提出:对于线性可分情况,利用Fisher线性判别算法来获取最佳的投影直线；对于非线性可分情况,利用特征空间中心向量所在直线作为相应的投影直线.由于该方法确定的投影直线可以更好地对样本投影进行分离,因此,与基于向量投影的支持向量预选取方法相比,该方法可用更少的原始样本来构造边界向量集合,可有效降低支持向量机算法的时空复杂度.在两个人工数据集和一个现实数据集上的实验表明,所提方法不仅可以达到以往各种实用的支持向量机算法分类精度,而且更为高效.，然后生成这篇摘要的多个关键词：
答案：支持向量机，边界向量集合，Fisher线性判别

意译以下句子：“蚂蚁借呗的自动还款怎么取消？找半天没找到”。答案：如何关闭蚂蚁借呗里的自动还款

生成一个与这个意思相同的句子:“登陆花呗提示账号存在风险”。答案：花呗账户风险

生成一个与这个意思相同的句子:“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

生成一个与这个意思相同的句子:“我支付宝里怎么没有蚂蚁借呗的选项”。答案：原来开通的借呗现在怎么没有了

生成一个与这个意思相同的句子:“我想用花呗的钱充话费，怎么充不了”。答案：我的花呗为什么冲话费冲不起 不支持

阅读下列对话。
女：糟糕，我把行李箱的密码忘记了。
听者会怎么说？
答案：男：你是越来越糊涂了。别着急，再想想，是不是你的生日？

阅读下列对话。
女：关于我们这次合作，对方是什么态度？
听者会怎么说？
答案：男：关键是交货时间，如果我们不能按时交货，他们恐怕就会放弃和我们合作。

生成一个与这个意思相同的句子:“怎么提高花呗消费额度”。答案：怎么样才能使花呗额度高

女：是啊，现在的空巢老人很多，他们需要的不是钱，而是合家团聚。
这次谈话之前说了什么？
答案：男：对老人来说，子女多抽时间回家来看望他们是他们精神上最大的安慰。

意译以下句子：“为什么我的借呗只能分***期”。答案：借呗是只能分***期了吗

意译以下句子：“刚开始开通花呗额度是多少”。答案：我开通花呗额度有多少

男：啊!对不起，我着急去上班，忘了付钱，我马上给。
这次谈话之前说了什么？
答案：女：先生，等一等，您吃完饭还没给钱呢!

女：你们有什么具体要求吗？男：要求并不高，只要能与厂商沟通就行。不过，最好能懂点儿电脑。女：这不难，我这儿就有一位，保证你满意。
这次谈话之前说了什么？
答案：男：展览会开幕急需一名中文解说员，您能在高级中文班里推荐一个吗？

意译以下句子：“借呗可以晚些还吗”。答案：借呗可以申请延期吗

生成一个与这个意思相同的句子:“花呗成负数，这个月可以正常使用吗”。答案：花呗额度是负数，我还能用花呗吗

生成一个与这个意思相同的句子:“这笔订单，我已经取消了，为什么还在花呗里面呀，就是我还款的里面”。答案：花呗交易取消后，为什么还让我还花呗的钱

生成一个与这个意思相同的句子:“开通花呗可以直接微信支付吗”。答案：花呗还款可以用微信支付吗

生成一个与这个意思相同的句子:“借呗利息利率怎么决定的”。答案：借呗利息高低的评判标准

生成一个与这个意思相同的句子:“蚂蚁借呗提前还款后还可以借吗”。答案：借呗，提前还完款后，能直接再接着借吗

男：没什么，我就是对自己的成绩不满意。女：工作要慢慢来，以后继续努力吧。男：什么呀？我说的是游泳比赛。
这次谈话之前说了什么？
答案：女：你怎么看起来心情很不好？

阅读下列对话。
男：这几天你去哪里了？我怎么老是找不到你？
听者会怎么说？
答案：女：马上要考试了，而家里又太吵，所以我去图书馆复习了。

意译以下句子：“我的花唄怎么不支持交水电费了”。答案：以前交电费用花呗怎么这次不行了

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：非刚性点集配准算法在实际应用中要求对噪声、遮挡或异常点具有很好的鲁棒性.该文采用高斯混合模型并结合点的邻域结构信息实现非刚性点集配准.使用高斯混合模型表示模型点集,通过高斯径向基函数构建变换模型.并根据点的邻域结构信息决定高斯混合模型中每个高斯组成部分所占的比例.在EM算法的期望步(E-step)阶段求解点的对应关系,在最大化步(M-step)阶段求解异常点比例系数和变换的闭合形式解,直至算法收敛得到最优解.通过在合成数据和实际的视网膜图像上的实验,与目前几种先进的点集配准方法进行了比较,证明该算法具有较好的配准效果和鲁棒性.。摘要的关键词有这些：
答案：图像配准，高斯混合模型，非刚性点集配准

阅读下列对话。
女：今天这么热，你还去钓鱼？
听者会怎么说？
答案：男：没事，虽然有点儿晒，但是有风，坐在湖边应该不会太热。

生成一个与这个意思相同的句子:“身份证过期所以借呗被关闭”。答案：身份证信息过期，借呗被关闭

意译以下句子：“想查我的蚂蚁借呗分期付款账单怎么查”。答案：怎么能查到蚂蚁借呗的消费记录

女：别提了，我只是去电影院好好睡了一觉。
这次谈话之前说了什么？
答案：男：昨天的电影好看吗？

阅读下列论文的摘要：采用浸提法,分别用水、丙酮-水作为提取溶剂从落叶松中提取二氢槲皮素,通过L9(34)正交实验优化最佳提取条件;研究不同油脂中二氢槲皮素的抗氧化效果;比较Vc、BHT、EDTA、柠檬酸对二氢槲皮素的抗氧化协同作用.结果表明,以水作为溶剂的最佳提取条件为:提取温度90℃、料液比1:12(g/mL)、提取时间120min,以丙酮作为溶剂的最佳提取条件是:丙酮浓度60%(V/V)%、料液比1:14(g/mL)、提取时间4h,且以丙酮-水为提取剂的索氏提取量高于以水作为提取剂的提取量;猪油和大豆油的最佳抗氧化剂添加量分别是0.04%(m/m%)和0.06%(m/m%);在四种增效剂中Vc的增效作用最强.，然后生成这篇摘要的多个关键词：
答案：丙酮，抗氧化性，增效作用，二氢槲皮素

阅读下列对话。
男：算了，我早饭不吃了。
听者会怎么说？
答案：女：那怎么行？早饭不吃，营养跟不上，会影响健康的。

男：看你说到哪儿去了。
这次谈话之前说了什么？
答案：女：你帮我解决了这么难解决的问题，我真不知道该怎样感谢你才好。

意译以下句子：“为什么花呗自动还款失败，什么原因”。答案：我的花呗为什么不能自动还款呀

生成一个与这个意思相同的句子:“开通蚂蚁借呗 会受到身份证过期的影响吗”。答案：身份证过期了不能申请开通借呗