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火狐娱乐体育博彩appIJCAI 2019包含了最新文档的结
发布时间:2020-03-26 14:18    浏览次数 :

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  雷锋网技术回顾AI:人工智能作为一个国际学术会议高水平IJCAI今天宣布收据纸的最终结果,引起了现场的关注。据悉,IJCAI 2019重?ü今年共有4752提交有效证件,最后文件包括数是850,接收机为17.9% 。虽然今年的贡献,包括纸张的数量和去年同期相比(论文提交到3470的量,包括710 $)较高,但今年的竣工验收率去年20.5%的低数。

  结果包括之后的纸出来了,有人欢喜有人愁:第一,你的输家都有表达自己的遗憾,在另一方面,你的实力派文件,包括正在干涸还有自己的论文已重新?ü恢复通知。每个人的论文IJCAI 2019在收集更多问题,请按照雷锋网AI技术审查会为大家提供的答案在2019年IJCAI计划指导委员会(沙立克劳斯)采访。在此之前,我们可能需要刷新?IJCAI奇尔近20年荣获(论文奖)29纸 ? 优秀论文奖 ?和一瞥?üAI的发展道路,这些年来最好的论文。

  SentiGAN:由文本混合物对抗性网络生成的情感

  SentiGAN:通过发电组合对抗网络青涩的文字

  摘要:在生产中自然语言的领域,产生情感标签的不同文本越来越多的关注。日前,网络上的对抗式(GAN)生产的文本卓越性能。火狐娱乐体育博彩app然而,甘生成的文本往往面临质量差,缺乏多样性和时尚问题塌陷(塌陷模式)。在本文中,我们提出了一个新的框架--SentiGAN,它包含更多的生产者和比鉴别类的更多解决上述问题。在此背景下,更多的生产商,同时对环境的无人监督的训练不同的情感文字标签。我们提供基于目标函数的罚款,所以每个发电机可以在特定的情感标签生成各种样品。此外,多个发电机的和多级的鉴别器,每一个发电机可以集中在样品上精确地产生其自身特定的情绪的标签。在四组数据的实验结果表明,我们在质量和情感生成的文本的准确性方面的模型总是比一些最先进的方法,更大的生成当前文本。

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  推理通过协商一致的形式传播的更具活力的观点

  在协商一致的推理,其中的意见分布的多数股权动态

  摘要:本文探讨的看法社交图的分配问题。在社交图,代理持有两种意见万元,评论和社会压力做符合多数邻国都表示。在此背景下,考虑少数/多数是否能够支持自己的观点传播到所有其他事项代理。结果表明,不管底层图形的,总有一组半剂组合物的可以其他方式消除。相反,少数人的影响取决于特定卡的某些特性,鉴定这些特征的NP难问题(NP-硬)。决定这两个观点是否能在一个稳定的配置并存,这是NP难。

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  R-SVM +:强大的学习有私人信息

  R-SVM +:强大的学习与特权信息

  摘要:应用场景练习,训练数据的清洁度和测试数据的质量往往难如人意。由于没有解决潜在的噪声数据的有效策略,现有方法的效果可能会面临学习的一大挑战的特权信息(通过使用内部信息学习,LUPI)范例。基于严谨的理论分析,我们提出了一个新的强大的SVM(R-SVM +)算法。我们研究了样品的标签和数据LUPI无干扰的标签范式框架+ SVM的下限上的数据,干扰引起的模型误差的下限采取错误的决定。通过最大化的下限,该模型在扰动成长学会了宽容。因此,我们根据升级+ SVM的变体引入正规化的新模式。的R-SVM +目标函数的二次规划问题,使用现有的方法可以很容易地解决优化溶液。经验结果显示了R-SVM算法的必要性和有效性+。

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  基于本体字段,请求连接到应用程序的实例的请求

  合取查询查询实例本体介导查询

  摘要:我们认为基于LAC和表现力的描述逻辑的家人同中间的身体运动要求(调解请求本体OMQs)的基础上,通过例如查询(例如IQS查询)可擦写?MQ的。我们的研究结果包括的时候,他可以改写和重写的复杂性决定严格限制的精确表征。我们也已经给出了复杂严格限制确定特定语句是否等效于MMSNP问题CSP。

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  本场比赛是什么?正常和距离比赛结束延长至学习

  什么我们玩的游戏? 端到端的正常和延长的时尚游戏学习

  摘要:虽然最近人工智能的研究,在大游戏分辨率,零和的,扩展形式有了长足的进步,但在过去,大多数的基本假设的工作是游戏本身 - 即使,所述参数是已知的剂。本文讨论的报告还没有被充分挖掘,但同样重要的组成部分 ? 逆转 ?中,并非所有的底层参数Conna剂?该游戏中,他们必须通过观察学习。我们提供了一个微最终学徒框架来管理这个任务。特别地,我们考虑的规则的版本,这相当于随机最优反应平衡(量子响应平衡),和改进的特定形式的游戏:1)发现游戏的正常形式的初始平衡和游戏的一种扩展形式 - 牛顿的双重方法(牛顿原始对偶); 2)反向传播方法通过求解计算游戏中的所有相关参数的梯度。这最终由训练结束学习游戏,以有效地将它们集成到 ? 微求解游戏 ? 在深网络架构更大的移动。我们证明这种学习方法的有效性在各种设置,包括扑克和安全补丁的游戏。

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  用的图纸注意力感知识的产生机制的对话

  使用图形警示常识知识生产意识到谈话

  摘要:知识的意义是对于许多自然语言处理任务至关重要。本文介绍了开放的新一代会议模板字段的证明足协的知识?是促进理解和语言产生的广泛知识。对于给定的用户的邮件,该模型是从知识地图的知识数据库中检索,并在地图上使用静态映射注意机制,提高信息编码发布语义,以促进更好地理解位置。然后字生成处理中,模型被读出并在每个恢复的图知识知识弄清楚三重动态仔细聚焦机构面,以产生更好的。这是第一次大规模尝试使用对话常识知识生产。此外,现有的模型,独立使用和知识三联(实体)不同,我们每个模式作为一个整体在图中码图中的更有条理,治疗的知识连接语义信息。实验表明,该模型能够大于基准电流,的信息响应于更大的量产生更合适的。

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  图简并相似度和所述框架

  一种图形相似变性框架

  总结:精确地测量相似性之间许多学科是基本图形应用。确定最传统的强调图的相似性的方法是该图的局部性质,或关注图的总体性质。不过,即使是在本地或全球的角度来看,图形非常相似,但它们可能会在不同的尺度不同的结构。本文介绍的一般视图类似的框架,该框架认为在不同尺度的多个结构。使用内核图帧k。(K-核心)来构造图1的嵌套子分解层次结构。衍生图环四(图核)。该应用程序框架的变体:该图的核,大多数核最短路径中,对应于Weisfeiler-雷曼金字塔子树和核芯图。该框架并不限定于这些核,而是可以应用于任何算法,用于比较图。The一部分上的基本数据集进行评估针对多个分类出现。在大多数情况下,核核心的分类比基本核心显著较高,他们的时间复杂度的精度方面的基础上,还是很不错的。

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  报告的数据使用限制数据记录程序分析的理由

  数据分析基础声明使用程序限制数据记录

  摘要:通过应用报告的数据进行分析的启发,我们研究了数据记录?,这与整数运算(正数据记录)扩展实际的数据记录功能。这种语言被认为是不可判定的,我们提供两个细分。在数据记录的限制? ,谓语是不言自明保持最小值/最大值,这使我们能够证明这意味着(由蕴涵)完成CONP coNExpTime全链路数据的复杂性和。此外,附加的稳定性要求增加了复杂性和被中止PTIME EXPTIME。最后,我们证明了一个稳定的数据记录? 能够表达大量的分析数据有用的斑点,我们的研究已经为先进的信息系统的发展奠定了坚实的基础。

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  一般情况下,所述检测基于所述对称性约束的游戏

  基于约束对称性检测一般玩游戏

  摘要:检测对称方法应该是在游戏树搜索下降。在游戏整体的游戏(GGP),通过在一组规则的紧凑语言游戏描述(GDL)表示的组,用于检测最先进的方法取决于与GDL相关联的图规则的对称描述游戏。虽然基于对称性的规则的检测方法可应用于不同的树搜索算法,但它们仅覆盖在对称有限数量的描述中显而易见GDL。在这篇文章中,我们已经开发出使用随机游戏编程技术对称约束另一种方法检测。最小集合优化GDL被视为随机约束满足(CPSS)的一个问题,它可以被认为是SCSP的序列。额外的排序约束这些对称性的微观结构极小网络推理。基于该方法的理论分析,我们已经通过实验证实检测到的结合的约束随机的对称求解器MAC-UCB结合的检测基于约束的对称性比搜索树蒙特卡洛算法基于标准显著更好规则。这种约束的做法也得到了验证,在上一场比赛中获得GGP我们AI的杰出成就。

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  要通过远程实现知识的异构片的整体迁移学习迁移的度量

  转移一般学习知识片段的异质性的度量距离传输

  摘要:研究信息(知识或迁移)由于使用了其他相关职责的迁移,以提高目标学习任务的性能。最近公制迁移远程教育(tDML)提请许多研究者的兴趣,但这些方法大多假设源和目标的学习任务是相同的表示功能。因此,他们并不适用于不同的数据字段(表演空间,甚至模态语义)应用。虽然交通现有异构学习(HTL)的方法可以与此问题应付,但他们缺乏在实际应用中的灵活性,并且通常被限制线性转换学习。因此,我们开发基于异构知识tDML(HTDML)战略的一个片段迁移一个多功能,灵活的框架。在我们提出的HTDML,你可以使用(线性或非线性)距离度量学习算法学习提前源测量。然后检索一组从源测量知识的碎片提前学习,以帮助衡量学习目标。此外,靶结构域可以是远程学习线性或非线性。对于实验阶段和物体识别的粗分类,也证明了这种方法的优势,我们建议。

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  规划水平,为控制的泛化?其成品状态

  对照?他们对规划的有限广义分层状态

  摘要:控制?其成品状态(对照?他们的有限状态,FSC)是一个发?压实表征一个有效的规划序列。通过在过渡施加适当的条件下,FSC也可以通过一系列的策划其特征在于,解决在特定区域中的问题。本文介绍了FSC的层,该概念,规划允许控制?他们打电话给其他控制?他们的。分层FSC在这可以被认为通常被证明是比FSC个人规划更紧凑。此外,它调用生成FA机制?FSC是分层的模块化,甚至递归应用。该文件还提出了经典使计划产生FSC分层编制,可以解决整体规划难的问题。编程的特定区域的这个汇编定义为输入,并产生一个典型的编程问题,该解决方案对应于一个分层结构FSC。

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  递归分解非凸优化

  非凸优化递归分解

  摘要:持续优化是重要问题,包括计算机视觉,机器人,机器学习和概率推理人工智能领域。不幸的是,大部分的技术问题并不是优化的真实世界标准,即使扩展名,例如随机重启和模拟退火,凸标准技术不能在本地找到最佳的解决方案。我们观察到,在许多情况下,目标函数是组合结构本地化的模式,因此,可以支持组合优化的理念。在此基础上,我们提出了一个方法来打破的非凸优化问题。SAT和概率方法类似的控制算法递归推理风格DPLL我们递归变量,目标函数,以简化和分解成子功能近似无关,直到其他功能可以用简单的标准技术如梯度来优化下降。据分割图表的可能性来选择变量,以确保分解。我们的分析表明,SIDR的实施可以解决梯度折射率随机重启降很多非凸优化问题。实验结果显示,在有关的结构和蛋白质折叠的移动,AQR优于标准技术问题。

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  贝叶斯后验估计主动学习

  主动学习贝叶斯后验估计

  摘要:在合作的前提下概率的评估本文研究?Teuse,位于后部分贝叶斯估计正。在训练后代表试验样品依赖于现有技术中的后验估计。这种方法不支持有效性测试的评估的可能性。对于有效的调查,我们将会把一个估计的回归框架有效追溯。其中,评估该可能性的选择上,我们提供了两种近视研究政策,给他们一个高斯过程。通过一系列的综合经验,从现实生活中的例子,我们已经证实了我们的方法来估计比现有技术和其他启发式测试的搜索效率更重要。

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  通过优化随机向量贝叶斯高维

  通过随机曲面嵌入优化高贝叶斯尺寸

  摘要:贝叶斯优化技术已成功应用于机器人,编程的决定,传感器,建议,广告,智能用户界面的布局和自动算法训练。尽管取得了这些成功,该方法仅限于培养基优化和贝叶斯几次研讨会的投入领域的更高维度的圣杯问题。在这篇文章中,我们提出了一个新的随机的想法来解决这个问题综合。随机贝叶斯优化算法的集成(Rembo)这样制造是简单,适合于连续变量绝对领域。实验表明,该方法是有效地解决大尺寸的问题,包括围绕流行混合自动参数配置线性规划解算器。

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  当灵活性和分离状态的简单问题

  灵活性和去耦在简单的时间问题

  摘要:在本文中,我们着重于寻找一个合适的程度来确定的简单时间问题的适用性(STP)。评估提出了许多适应指标后,我们得出结论,这些指标未能掌握指定事件STP之间的相关性,导致现行制度的相关性的高估。我们建议基础上可以开始使用直观,更易于接受PBS指数适应性事件的时间不相关的时间间隔。该指标已被证明在多项式时间内从低到计算。由于灵活的计算的副产物,我们得到一个分解为可能的k划分事件中的每个空间几乎免费STN可以在O(K)来分开计算-time。更重要的是,我们表明,流行的看法相反和时事:此故障不影响原有STP的能力。

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  在联合操纵加权博达是NP难

  未加权处理的联盟在博达规则是NP难

  总结:博尔达表决规则是基于位置整合规则中的一个,对于候选M时,第一候选选的规定获得M-1个点M-2为第二位在点等赛跑。考生的最高分,成为最后的赢家。在这个问题的处理通用计算的复杂性否加权博达规则首先是一个悬而未决的问题:是否有可能增加一些额外的票(被称为运营商)选举一个值得成为冠军候选人?我们打开来解决显示NP难这个问题,即使有两个操纵杆和三张票。此外,我们还讨论了扩大和这个问题导致的局限性。

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  欧几里德空间约束的2D和3D判定连接

  对连接限制在欧氏二维和三维空间的可判定性

  摘要:我们研究(字无量)的空间约束语言,它具有相同的接触和连接谓词和布尔运算地区由于小尺寸的欧氏空间的诠释上。我们的实验表明,推理复杂根据空间的尺寸是从根本上改变,并认为区域类型。例如,具有内部连接的底层逻辑(未接触)在第三多面体功率的功率相对于2或R常规组封闭的多边形,EXPTIME完全问题的电源,且R 3 [R NP完全问题是不是所有传统的封闭的决定。

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  调整产量政策研究蒙特卡洛树嵌套?三通

  来适配嵌套?泰德转出研究政策蒙特卡洛树

  摘要:蒙特卡洛树搜索方法(MCTS)近期规划和游戏优化等领域取得成功。MCTS使用输出,其中决策树是在向下的路径中的每个层的随机显示用于引导搜索,直到到达叶。MCTS结果将是一个合适的策略,并通过产出缺口的强烈影响。MCTS以前的工作,大多采用政治的静态随机或目标区域。在优化问题果断,我们描述了一种新方法,搜索策略的动态模拟输出。我们的出发点是嵌入式搜索卡泽纳夫原蒙特卡洛(SNED),相比于直接操纵树本身,我们使用产量增长的政策梯度每个嵌套层次的研究。我们有这个新的嵌套输出调整算法策略(NRPA)来检测其基准和性能。我们的测试题是填字游戏和步步高。在适当的时间尺度,相比SNED,NRPA可以大大提高研究效率,在时间的最大尺寸,提高了也测试问题超过所有以前的解决方案。要在对人类保存档案实现新的更新解决方案,步步高的基础超过30年。

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  霍恩SHIQ本体旁路球员的结果

  对于喇叭SHIQ本体后果驱动推理

  总结:我们提供推理SHIQ本体的号角一个新的程序论 - SHIQ可以转换成第一片段喇叭的逻辑顺序。相比于传统的本体推理程序,该程序不建立推理模型或模型表达,但它是由派生新公理结论实现。它被称为基于高度相关的程序的完成EL ++本体,并且可以被认为后者的延伸,其。事实上,我们的计划是最好的身体和非洲之角SHIQ共同片段EL ++和理论SHIQ。在一个庞大的身躯医学科学的进行节目的积极的初步评估显示,相比于现有的本体的推理引擎,我们计划已经显著改善。具体而言,该方案的实施可以归类到最OWL盖伦正式发行版。据我们所知,没有任何其他推理引擎能够将身体的分类。

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  使用查询来获得学习网络的有利条件

  学习网络与查询条件的喜好

  概要:我们研究了通过学习的著名模型和所述请求的成员的CP完全等效的螺纹引起的问题,目的是通过一个引导用户确定偏好的二进制值的序列一系列请求。各实施例是显性测试输出的结果。在此背景下,我们表明,非周期性CP-网不仅基于等效查询必须在大自然中学习,但如果给出的例子是有限的交换,他们可以与成员的帮助下学会了查询。在本例中所有树上的果子CP-网具有相似的特性。事实上,火狐娱乐体育博彩app一些问题要问的复杂性属性的数量,调查的成员使我们能够提供高效算法的性能。结果强调了许可证CP-网络模型的有效性更多的属性字段。

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  大型多阶段随机整数程序的在线预测算法的性能分析

  大型多预期整个项目随机在线算法的性能分析

  摘要:尽管在算法方面,近年来显著的进步,但在现有的几个步骤大规模,随机组合优化问题的方法,以找到最好的策略是有一定的距离。本文探讨的补充方法 - 行预测算法,在每一个阶段做出决策,通过预测更轻松的场景来解决问题。在一些应用在线预测算法都取得了良好的效果令人惊讶,但本文旨在说明在这个过程中所取得的成果。特别是,在线报纸预测算法来实现良好的预期效用,研究发生在算法的不同类型的错误(包括预测误差和抽样误差等。。)完全在如下条件。实验表明,对于一些场景,抽样误差是可以忽略不计,而对于现有的应用程序的预测误差,无论是在理论和经验,是债券和非常低的更难。

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  用于从心脏壁的自动化超声图像检测异常活动贝叶斯网络

  从超声图像利用贝叶斯网络自动运动检测异常心脏壁

  摘要:冠状动脉疾病可以通过评估心脏壁的超声图像的左心室的局部运动来诊断。我们描述了一个强大的全自动技术,通过自动检测和内膜和外膜的心脏的左心室的跟踪检测心脏疾病的患病率。在左心室壁的整个运动的基础,是局部的,而C?心脏和心脏壁面积将其分为正常和异常区域的区域。要利用的C结构信息优势?UR,我们在这个问题上采用贝叶斯网络,并利用学习数据结构算法,以了解心脏壁面积之间的关系。我们描述了心脏解剖和医生偏离检查所产生的结构的有效性。贝叶斯网络分类仅取决于一个小的子集,其中,值的所述时间子集跟踪处理和选择过滤器以提取双轮廓。我们的研究结果证实了我们的系统超声心动图h的日常实践中收集到的值?医院是可靠和准确的,我们的系统是建立在使用的现实。

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  国家税务总局本地搜索结构施工

  建筑结构在当地寻找SAT

  摘要:在本文中,我们表明,本地搜索技术可以有效地识别性能问题的结构实例结构信息的问题和改进显著。建立在早先的Ostrowski等人的工作。我们描述了如何将内置变量相关信息,本地搜索,以便考虑逆转只有独立变量。使用基于取决于可变的结构,共同使用该标记的模型?每个效果反转吨可以被动态地计算。实验研究困难的结构性基准问题印证了我们的新方法比最好此前报道的本地搜索技术显著更好。

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  分类学习协调员

  学习分类协调

  摘要:我们提出了综合学习一个基本分类的一种新的分类方法,它是学习分类器可以同时预测实验标记的想法,而?吨作为学习更多单个测试标签的预测,然后由图置信传播坐标数据每个标签的分配。。我们认为即使是独立同分布的数据(IID),谁也能起到良好的激励统计学。事实上,实验结果表明,在一系列基本数据的分类精度方法设置IID和一组分类器,所述分类器是比单个样品更好。加强类似地,这种技术被控制?李通过改变分类器的组合的基本形状,从而增加来表征的能力。

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  分辨率跳棋

  摘要:国际特赦组织享有的游戏程序巨大的成功可以用最好的人的玩家竞争。而不久之后,有很多的内存高可用性和磁盘机的是一个游戏,来解决所创造的机会的问题。在此之前,一个相对简单的小游戏,并满足。在这篇文章中,我们为您提供新的思路和新的算法来解决跳棋。跳棋游戏是一种流行的运动类游戏,还有的20次方10的可能位置搜索空间。本文介绍了我们的第一个实验的结果,解决最棘手的女士们启动的问题 - 以平局领先第一白旗。超过50开始解决这个问题将可能使跳棋游戏说的理论价值。

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  提取信息的冗余概率模型

  冗余的信息提取的概率模型

  总结:无监督信息提取(UIE)是一个点,从文本中提取的知识,这点在不使用训练样本的手动标记。的无监督信息挖掘和提取的一个基本问题是评估信息提取精度均有。页等主流数据库,各种档案常常存在重复提取知识相同的情况下。如何提取信息,这种冗余会影响它的精度?

  本文介绍 ? 球 - 垃圾桶 ? 模型的组合图案可以计算出样本大小,冗余的效果,和多个提取规则的确认为信息提取的精度。我们描述估算实践模型的参数,并通过实验证明方法,对EUI,模型的使用点明智的平均互信息(PMI)和嘈杂的或以前使用的可能性工作对数概率模型要高出15倍。对于提取信息的监督,模型性能相媲美的回归和支持向量机。

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  德州扑克理论近似最优策略游戏

  对于理论扑克满刻度游戏,最佳逼近策略

  摘要:德州扑克博弈论的充分最优策略的第一个粗略计算解决。本文结合几种技术代表双方玩家德州扑克游戏,所有使用密切相关,每个模型的尺寸大小抽象O(18 10)O(7 10)。尽管系数的大小100十亿下降,但最终的模型保留了真正的游戏的主要特征和结构。游戏抽象的线性规划解决方案,打造大大提高扑克游戏程序不仅要击败强大的人类玩家,同时也反对世界级的球员发挥。

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  即时连接定位疏树过滤器和映射

  结薄树过滤器同时定位和地图

  总结:同时定位和地图创建(SLAM)是移动机器人的一个基本问题:当机器人在未知环境中导航,它必须逐渐构建环境地图,并且在同一时间在此映射到位置。一个常见的解决方案是要考虑SLAM和卡尔曼滤波的估计,这种方法是非常特殊的,但不能很好地扩展:国家的信心大小和过滤器将更新卡的时间复杂度增加的地标数目的第二度。本文提出了一种过滤技术,便于操作,是相信的状态维持了近一个稀疏的树木连接。与连接到更新滤波器,轴的生长和通过最大似然有效的投影周期性 ? 裂痕 ?因而其推测总是好办。当应用SLAM问题,这些低密度信念连接树木状态空间滤波器与茶?非线性和时间线性滤波操作。另一个近似通常通过恒定时间滤波操作生成的。在这篇文章中,一系列的实验SLAM问题,但这种方法进行了验证。

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  基于因果关系的复杂结构的结果

  基于结构的因果关系的复杂结果

  摘要:我们给出的因果关系明珠结构模型的计算复杂度的精确图像,在这个模型中,我们关注的变量之间的因果关系,因果关系概率事件,和因果关系。关于原因的变量之间的关系和影响,我们认为原因和结果无关的概念,因为之所以上下背景下,直接和间接原因。对于因果事件中,我们分析可能的原因和必要的概念的提出复杂概念的复杂性,以及弱和方便哈珀恩和珍珠。在这个过程中,我们也提出了证明哈尔彭和珍珠等语义结果公开证实的猜想。然后,我们分析了有关的事件和因果独立事件的概率的概念发生的概率的可能原因的复杂性,而忽略了其他事件。此外,我们也考虑到,反式和优化问题的决定。据我们所知,还没有目前所研究在复杂的结构模型方法的区域中因果关系的条款,并导致这个问题的表现。雷锋网

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