移动云端多标签数据时间序列异常值检测研究

1

作者 宋弘亮 江涵 +1 位作者 张志刚 王凌云 《电子设计工程》 2025年第6期81-84,90,共5页

由于移动云端多标签时间序列数据存在复杂度较高、噪声干扰大、数据不完整等问题,使得异常值检测损失量过多。为此,研究移动云端多标签数据时间序列异常值检测方法。利用时间序列规划移动云端多标签数据,采用机器学习方法,获取数据时间... 由于移动云端多标签时间序列数据存在复杂度较高、噪声干扰大、数据不完整等问题,使得异常值检测损失量过多。为此,研究移动云端多标签数据时间序列异常值检测方法。利用时间序列规划移动云端多标签数据,采用机器学习方法,获取数据时间序列集合,分析随机时间点的时序数据与相邻时序数据潜在向量描述的相互关系,根据持续编码损失函数,实现数据编码。计算拟合数据分布调整的最低消耗,输入到自回归模型实现异常值检测。实验结果表明,研究方法的检测结果低于损失函数阈值10%,具有极高的稳定性。 展开更多

关键词 移动云端 多标签数据 时间序列 异常值检测

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电信行业客户行为标签数据对外经营模式研究 被引量：2

2

作者 姚晓辉 胡源 张宇翔 《电信科学》 北大核心 2013年第11期17-22,共6页

对电信行业客户行为标签进行了研究,分析了当前数据及信息系统现状,并结合国内外数据经营基础,重点剖析了数据分散、数据安全性及对外经营模式缺失等问题,提出了数据运营系统的构建方案,以实现数据统一汇聚、统一管控,开拓了对外经营服... 对电信行业客户行为标签进行了研究,分析了当前数据及信息系统现状,并结合国内外数据经营基础,重点剖析了数据分散、数据安全性及对外经营模式缺失等问题,提出了数据运营系统的构建方案,以实现数据统一汇聚、统一管控,开拓了对外经营服务局面。同时,以CTNET用户鉴权计费和超人MR项目为研究案例,充分论证了建立数据运营系统的可行性,证实了对提升电信运营商数据价值的重要意义。 展开更多

关键词 数据运营 数据安全 标签数据

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融合地理标签数据的个性化信息服务应用研究 被引量：2

3

作者 陈氢 冯进杰 《现代情报》 CSSCI 2019年第10期24-31,共8页

[目的/意义]社交媒体网站的飞速发展为我们贡献了海量数据,通过对这些数据的进一步挖掘,可以实现个性化服务推荐。[方法/过程]本文利用地理标签中的丰富的元数据信息,结合基于密度的DBSCAN聚类算法和TF-IDF的统计方法,来提取和识别当地... [目的/意义]社交媒体网站的飞速发展为我们贡献了海量数据,通过对这些数据的进一步挖掘,可以实现个性化服务推荐。[方法/过程]本文利用地理标签中的丰富的元数据信息,结合基于密度的DBSCAN聚类算法和TF-IDF的统计方法,来提取和识别当地的景点区域,然后结合季节来计算景点的热度,最后运用基于混合过滤的推荐算法,为游客实现个性化旅游服务推荐。[结果/结论]通过Flickr网站爬取到的Geo-tagged数据集验证了本文提出方法的有效性。 展开更多

关键词 地理标签数据 DBSCAN聚类 旅游 个性化服务推荐

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基于语义分割的工单标签数据自动分类标注系统 被引量：1

4

作者 刘晓伟 刘科学 +2 位作者 谢枫 王莉 巩冬梅 《电子设计工程》 2021年第17期112-116,共5页

目前提出的工单标签数据自动分类标注系统自动分类标注精准率较低,且标注时间过长,为此,基于语义分割设计了一种新的工单标签数据自动分类标注系统。通过基础存储元件、数据传导器以及转换器实现系统硬件设计。以获取的硬件操作数据为... 目前提出的工单标签数据自动分类标注系统自动分类标注精准率较低,且标注时间过长,为此,基于语义分割设计了一种新的工单标签数据自动分类标注系统。通过基础存储元件、数据传导器以及转换器实现系统硬件设计。以获取的硬件操作数据为基础进行系统软件设计,根据不同的数据分类模式划分软件程序的操作界面,并时刻监控软件系统的运行状态,查找相关运行状态中存储的数据操作条件,利用语义分割对工单标签数据进行基础判定操作。实验结果表明,基于语义分割的工单标签数据自动分类标注系统能够精准地实现自动分类标注,降低标注时间。 展开更多

关键词 语义分割 工单标签 标签数据 自动分类 标注系统

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基于无标签数据的音源分离

5

作者 郭慧娴 《电声技术》 2022年第10期84-86,共3页

音源分离目前大多采用有监督的深度学习方法,这种方法往往需要利用大量的标签数据进行建模。然而,实际中标签数据并不容易获取且价格昂贵。针对无标签数据的音源分离只能采用有意义的先验知识来弥补标签数据的不足,对此,提出一种基于先... 音源分离目前大多采用有监督的深度学习方法,这种方法往往需要利用大量的标签数据进行建模。然而,实际中标签数据并不容易获取且价格昂贵。针对无标签数据的音源分离只能采用有意义的先验知识来弥补标签数据的不足,对此,提出一种基于先验知识的U-Net模型。它既不影响现有卷积体系结构的网络复杂性,也不影响其收敛行为,但能显著改善分离后的音频质量。实验结果表明,所提出的方法的分离效果比传统模型更好。 展开更多

关键词 音源分离 无标签数据 U-Net模型

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大语言模型和数据标签模型在证券公司分支机构经营情况审计分析中的应用

6

作者 宋弘涛 赵康毅 陈宇韬 《中国内部审计》 2025年第1期62-67,共6页

在当今数据驱动的商业环境中,作为证券公司管理的重要组成部分,证券公司内部审计承担着对公司经营活动进行深入分析和独立评价的任务。根据中国证券监督管理委员会发布的《证券经纪业务管理办法》等规定,证券公司需定期对每个分支机构... 在当今数据驱动的商业环境中,作为证券公司管理的重要组成部分,证券公司内部审计承担着对公司经营活动进行深入分析和独立评价的任务。根据中国证券监督管理委员会发布的《证券经纪业务管理办法》等规定,证券公司需定期对每个分支机构实施内部审计,而这些全国性的分支机构分布广泛,会产生数量众多的经营情况审计分析需求。 展开更多

关键词 审计分析 公司经营活动 证券公司 内部审计 证券经纪业务 数据标签 语言模型 数据驱动

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一种基于层次聚类的人力数据标签体系设计与实现

7

作者 明丽洪 马永一 +1 位作者 罗昌俊 付渲理 《兵工自动化》 北大核心 2024年第11期32-35,共4页

人力数据作为各业务领域数据的核心承载点,是连接人、物理实体、业务活动的关键点。通过设计人力数据标签体系,将人力数据属性抽象为图结构,通过层次聚类算法实现不同属性集的自动聚类和人才梯队划分,可按照专业领域方向、科研项目承担... 人力数据作为各业务领域数据的核心承载点,是连接人、物理实体、业务活动的关键点。通过设计人力数据标签体系,将人力数据属性抽象为图结构,通过层次聚类算法实现不同属性集的自动聚类和人才梯队划分,可按照专业领域方向、科研项目承担、科研成果获得、人才奖励等维度实现人力数据的抽取和灵活组合呈现,为人才梯队层级的培养规划与目标拟定奠定基础。 展开更多

关键词 人力资源 数据标签 层次聚类

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元数据标签Keywords在搜索引擎的应用现状研究 被引量：2

8

作者 杨志 《现代情报》 北大核心 2007年第9期134-137,共4页

随着网络信息量的急剧增长,人们习惯运用各种搜索引擎在海量互联网信息资源中来查找所需的信息,但查寻的结果往往不尽人意。本文通过利用不同主题范围的检索词在中英文搜索引擎检索的结果,对元数据标签Keywords在网页中的应用情况进行... 随着网络信息量的急剧增长,人们习惯运用各种搜索引擎在海量互联网信息资源中来查找所需的信息,但查寻的结果往往不尽人意。本文通过利用不同主题范围的检索词在中英文搜索引擎检索的结果,对元数据标签Keywords在网页中的应用情况进行了调查和分析,并就提高搜索引擎的检索效率提出自己的一些建议。 展开更多

关键词 元数据 元数据标签 搜索引擎 信息组织

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智慧校园数据画像标签建立与教学融合 被引量：6

9

作者 邓嘉明 曾祥煜 《北京印刷学院学报》 2020年第7期121-123,共3页

随着智慧校园建设的不断深入,各类信息化系统不断完善,学生在校的各种教学、生活行为都成为行为数据在数据仓库沉淀。为了使这些有效数据在辅助、引导、规范教学中发挥更关键的作用,本文通过对学生行为数据的各类数据进行分类画像标签设... 随着智慧校园建设的不断深入,各类信息化系统不断完善,学生在校的各种教学、生活行为都成为行为数据在数据仓库沉淀。为了使这些有效数据在辅助、引导、规范教学中发挥更关键的作用,本文通过对学生行为数据的各类数据进行分类画像标签设计,建立基于内容推荐和协同过滤的学习行为推荐系统,并挖掘学生兴趣点和改善教学关键点,从而为提高教学质量、规范学生行为提供精准有效的理论依据。 展开更多

关键词 深度学习 数据画像 数据标签 推荐系统

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基于Co-Teaching的噪声标签深度学习

10

作者 夏强强 李菲菲 《电子科技》 2024年第11期1-6,共6页

大规模数据在人为标记时易出现标记误差,导致数据集存在噪声标签,影响深度神经网络模型的泛化。Co-teaching等现行研究方法中的样本选择机制易使噪声样本流入被选的干净标签样本子集,在训练中难以较好地控制深度神经网络模型对被选干净... 大规模数据在人为标记时易出现标记误差,导致数据集存在噪声标签,影响深度神经网络模型的泛化。Co-teaching等现行研究方法中的样本选择机制易使噪声样本流入被选的干净标签样本子集,在训练中难以较好地控制深度神经网络模型对被选干净样本子集的拟合。因此,文中提出一个基于Co-teaching改进的新算法。该方法通过增加两个正则化损失来分别避免模型过于信任某单一类别和陷入局部最优解中。此外,引入大学习率衰减训练方法使模型在训练初期更倾向学习干净标签样本特征以得到较好的模型参数。与Co-teaching结果相比,文中模型在20%和50%对称噪声以及45%非对称噪声环境下,在MNIST、CIFAR-10合成噪声数据集及Animal10N现实数据集上的性能均取得了提升。 展开更多

关键词 深度学习 卷积神经网络 图像分类 噪声标签数据 标签噪声学习 Co-teaching训练 学习率 鲁棒损失函数

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基于数据标签的智能电网监控与异常检测 被引量：5

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作者 管荑 谢小川 +2 位作者 胡琳 尚鹏 黎明 《工程科学与技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期243-254,共12页

智能电网是电网的智能化系统,是以输电网、各级电网协调发展为基础的通信信息支撑平台,是包括输变电、配电与电力调度的各电压等级的信息化、自动化和互动化等为特征的高度一体化系统。智能电网在电网监控的数据传输协议、计算与处理效... 智能电网是电网的智能化系统,是以输电网、各级电网协调发展为基础的通信信息支撑平台,是包括输变电、配电与电力调度的各电压等级的信息化、自动化和互动化等为特征的高度一体化系统。智能电网在电网监控的数据传输协议、计算与处理效率、各种信息与网络攻击和数据异常检测等方面仍存在不足。因此,本文利用物联网和数据标签技术,提出一种基于数据标签的智能电网监控架构和异常数据检测算法。首先,针对智能电网数据标签监控与异常检测的框架,设计了智能电网的监控数据标签与异常检测框架、数据标签化方法和监控大数据任务划分方法;然后,对异常检测流程、稀疏化与精简算法和检测算法进行设计,提出一种基于数据标签的数据精简和异常检测算法;最后,对实验和仿真进行设置,对时序数据维度数、异常数据量的算法准确率和召回率与参比算法进行了仿真与对比实验,并对不同测试数据量的本文算法与参比算法运行时间进行了对比实验。结果表明:本文设计的数据标签智能电网监控与异常数据检测算法与参比算法相比,当时序数据维度数递增时,其异常数据检测的准确率大于80%,召回率高于82%;当异常数据量增加时,本文算法的异常数据检测准确率和召回率较优越;比较不同测试数据量的运行时间发现,本文算法比参比算法的运行时间少2.0~3.0 s。 展开更多

关键词 异常检测 监控 智能电网 数据标签

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基于压缩感知的无标签行为数据标记方法 被引量：1

12

作者 宋辉 张荣 《西安邮电大学学报》 2020年第2期64-67,共4页

针对传统无标签行为数据标记方法需要事先计算行为类别数目的不足,提出一种基于压缩感知的无标签行为数据标记方法。按照无标签数据最大可能类别数目进行聚类,从各聚类簇中选择高可信数据,使用压缩感知的冗余字典矩阵对高可信数据进行识... 针对传统无标签行为数据标记方法需要事先计算行为类别数目的不足,提出一种基于压缩感知的无标签行为数据标记方法。按照无标签数据最大可能类别数目进行聚类,从各聚类簇中选择高可信数据,使用压缩感知的冗余字典矩阵对高可信数据进行识别,通过动态匹配得到数据类别标签。实验结果表明,该方法对6种人体行为无标签数据的平均标记准确率达到96.80%,能够实现不计算行为类别数目进行数据标记。 展开更多

关键词 无标签行为数据 数据标记 压缩感知

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基于数据标签的集中监控智能挂牌技术研究 被引量：1

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作者 叶康 肖飞 +1 位作者 杨建平 王伟 《电子设计工程》 2019年第19期85-89,94,共6页

针对电网规模不断扩大、集中监控业务量越来越大的问题,文中对上海电网集中监控范围内220 kV及以上变电站监控干扰信息分布情况进行了分析,并指出了监控系统现有挂牌功能存在的问题。结合电力调控机构的数据特点引入了大数据技术概念和... 针对电网规模不断扩大、集中监控业务量越来越大的问题,文中对上海电网集中监控范围内220 kV及以上变电站监控干扰信息分布情况进行了分析,并指出了监控系统现有挂牌功能存在的问题。结合电力调控机构的数据特点引入了大数据技术概念和做法,基于数据标签化技术开发了变电站设备信息成像技术,并以此为技术支撑对挂牌功能提出了智能化的实现解决方案。经测试,所提出的方案能够有效提升运行监控的工作效率,干扰信息大幅减少。 展开更多

关键词 告警信息 智能挂牌 数据标签 集中监控

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建筑数据资产化技术体系研究与应用 被引量：3

14

作者 李晨辉 余芳强 高尚 《土木建筑工程信息技术》 2024年第4期21-27,共7页

数据资产化是建筑业数字化转型的重要趋势,但目前仍处于起步阶段。本研究针对建筑数据的特点,提出了建筑数据资产化的技术体系,包括安全化、标准化和价值化三个步骤;研发了基于大语言模型的元数据自动生成方法;并结合某施工企业的应用案... 数据资产化是建筑业数字化转型的重要趋势,但目前仍处于起步阶段。本研究针对建筑数据的特点,提出了建筑数据资产化的技术体系,包括安全化、标准化和价值化三个步骤;研发了基于大语言模型的元数据自动生成方法;并结合某施工企业的应用案例,验证了建筑数据资产化技术体系的可行性和价值,分析了目前存在的问题和未来研究方向。总体而言,建筑数据资产化有利于促进数据交换共享,充分发挥数据的潜在价值,推动建筑企业的数字化转型,但在BIM脱敏技术和市场化机制等方面仍需进一步深入研究。 展开更多

关键词 数据资产 脱敏技术 元数据 价值评估 数据标签

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运用地理数据标签技术 提升电信资源管理水平

15

作者 侯轶男 《中国新通信》 2014年第19期14-16,共3页

随着电信业务快速发展,电信业原有的资源管理模式已不能满足市场发展需要。本文对电信业资源管理系统的发展历程、存在问题等方面进行了分析,提出了利用地理数据标签技术重塑电信业资源管理系统,重点对系统的总体设计和关键技术进行阐述... 随着电信业务快速发展,电信业原有的资源管理模式已不能满足市场发展需要。本文对电信业资源管理系统的发展历程、存在问题等方面进行了分析,提出了利用地理数据标签技术重塑电信业资源管理系统,重点对系统的总体设计和关键技术进行阐述,最后对系统的不足进行了说明。 展开更多

关键词 电信资源 地理数据标签

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一种纠删码条带化数据的一致性检查方法 被引量：1

16

作者 许亮业 石连星 单蓉胜 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期579-584,共6页

纠删码冗余策略常用于分布式存储系统.在纠删码数据中,条带是一致性检查的基本单元,每个条带包含多份原始数据单元和校验数据单元.为了减少纠删码条带化数据一致性检查的读取开销,提高纠删码数据一致性检查和读后写的效率,在执行纠删码... 纠删码冗余策略常用于分布式存储系统.在纠删码数据中,条带是一致性检查的基本单元,每个条带包含多份原始数据单元和校验数据单元.为了减少纠删码条带化数据一致性检查的读取开销,提高纠删码数据一致性检查和读后写的效率,在执行纠删码条带化数据写入时,为每个条带单元加入自修正数据标签(SCDT),后续对每个条带的一致性检查基于SCDT完成.该方法不需要读取每个条带中所有数据单元即可完成该条带的一致性检查,将一致性检查效率提升了1.7~2.6倍,并且当写入数据更新的条带单元数小于临界值时,可以有效减少写入的输入输出(IO)交互次数.本文方法可以更好地应对条带化数据组的部分更新,同时提高一致性检查效率. 展开更多

关键词 分布式存储系统 条带化数据 一致性检查 数据标签 纠删码

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基于对偶贝叶斯U-Net的波阻抗不确定性反演方法研究

17

作者 王梓旭 王守东 +1 位作者 周晨 程万里 《石油物探》 北大核心 2025年第1期138-150,共13页

传统的深度神经网络通常只能实现确定性的预测,无法对反演结果进行不确定性分析,即无法对反演结果的可靠性进行评价。为实现标签数据不足条件下精确的波阻抗反演和对反演结果的不确定性分析,提出了一种基于对偶贝叶斯U-Net的波阻抗不确... 传统的深度神经网络通常只能实现确定性的预测,无法对反演结果进行不确定性分析,即无法对反演结果的可靠性进行评价。为实现标签数据不足条件下精确的波阻抗反演和对反演结果的不确定性分析,提出了一种基于对偶贝叶斯U-Net的波阻抗不确定性反演方法。首先,开展基于对偶贝叶斯U-Net、前沿深度学习反演方法和传统不确定性反演方法的模拟数据实验,对比分析3种方法的反演精度。然后,将对偶贝叶斯U-Net和传统不确定性反演方法的反演可靠性和对于含噪数据反演的鲁棒性进行对比分析。最后,将对偶贝叶斯U-Net应用于实际地震资料波阻抗反演中。模拟数据实验结果表明,该方法的对偶贝叶斯U-Net在少量标签数据条件下具有较高反演精度并对含噪数据反演有较强鲁棒性。此外,不确定性分析表明,该方法的反演结果可靠性强。实际数据测试结果表明,对偶贝叶斯U-Net能在实际工区数据反演中获得合理并可靠的反演结果。 展开更多

关键词 波阻抗反演 不确定性反演 深度神经网络 少量标签数据 对偶贝叶斯U-Net

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基于改进半监督生成对抗网络的少量标签轴承智能诊断方法 被引量：7

18

作者 邢晓松 郭伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第22期184-192,共9页

轴承在线监测大数据主要是由大量无标签数据和少量有标签数据组成的。已有的智能诊断方法多依赖于大量有标签数据的监督学习。针对此问题,提出一种改进半监督生成对抗网络,利用生成器与分类器的对抗学习增强分类器的辨识能力,提出了增... 轴承在线监测大数据主要是由大量无标签数据和少量有标签数据组成的。已有的智能诊断方法多依赖于大量有标签数据的监督学习。针对此问题,提出一种改进半监督生成对抗网络,利用生成器与分类器的对抗学习增强分类器的辨识能力,提出了增强特征匹配算法,借助分类器的深层特征优化网络损失值计算,进而提高网络收敛速度,结合半监督学习使用少量有标签数据进一步提升分类器的学习能力,最终实现对无标签数据的正确归类。使用四组轴承试验数据的迁移学习验证和对比了改进深度网络对不同轴承、工况、故障生成模式、故障程度的辨识能力,结果表明该网络具有更高的分类准确率和更快的收敛速度。 展开更多

关键词 深度学习 迁移学习 故障诊断 半监督学习 无标签数据 轴承

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大数据时代高校图书馆特色数据库建设研究 被引量：9

19

作者 谭黔林 《图书馆界》 2014年第2期18-20,28,共4页

针对目前高校图书馆特色数据库的建设现状,结合大数据时代的特点,提出了大数据环境下高校图书馆特色数据建设的设想,从数据标签、子节点建设、虚拟大数据库系统、用户访问机制探讨了特色大数据库系统的建设模式、实现方式以及用户访问... 针对目前高校图书馆特色数据库的建设现状,结合大数据时代的特点,提出了大数据环境下高校图书馆特色数据建设的设想,从数据标签、子节点建设、虚拟大数据库系统、用户访问机制探讨了特色大数据库系统的建设模式、实现方式以及用户访问机制。利用"数据标签"将分散在不同高校不同类别的特色数据库虚拟地集中起来,实现了特色数据的集中展示、统一检索和共建共享。 展开更多

关键词 大数据 特色数据库 数据标签 研究

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元数据描述对搜索引擎排序结果影响研究 被引量：3

20

作者 邢博 《现代情报》 CSSCI 2010年第5期163-166,共4页

基于元数据描述在搜索引擎排序算法中权重及对排序结果的影响越来越小这一问题,本文首先分析了元数据标签的存在价值及其对检索结果优化本应起到的作用,并对如何优化元数据标签,使其更好的揭示网页内容与特定主题的相关度这一问题进行... 基于元数据描述在搜索引擎排序算法中权重及对排序结果的影响越来越小这一问题,本文首先分析了元数据标签的存在价值及其对检索结果优化本应起到的作用,并对如何优化元数据标签,使其更好的揭示网页内容与特定主题的相关度这一问题进行了讨论。其次,在分析的基础上,通过实证研究的方法,利用不同主题范围的检索词在搜索引擎检索的结果,对元数据在搜索引擎当中的实际使用和优化情况进行了统计调查和建模分析,借此,考察元数据描述对搜索引擎排序结果的实际影响和意义,并提出了未来元数据描述在网页编写及搜索结果排序中应注意的问题。 展开更多

关键词 元数据标签 搜索引擎 HTML 搜索结果 信息组织

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