如果你經(jīng)常想讓自己弄清楚機器學習和深度學習的區(qū)別，閱讀該文章，我將用通俗易懂的語言為你介紹他們之間的差別。
2017-11-09 07:19:00
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本文提出了一種適用于任意數(shù)據(jù)模態(tài)的自監(jiān)督學習數(shù)據(jù)增強技術。 ? 自監(jiān)督學習算法在自然語言處理、計算機視覺等領域取得了重大進展。這些自監(jiān)督學習算法盡管在概念上是通用的，但是在具體操作上是基于特定的數(shù)據(jù)
2023-09-04 10:07:04738 
5天通過VR學習原理圖設計挑戰(zhàn)賽搞事情，搞大事情，你敢來我就敢免費！5天通過VR完成原理圖設計挑戰(zhàn)賽，完成挑戰(zhàn)學費全免?；顒觾H剩5天，快來參與挑戰(zhàn)吧。詳情戳：http://t.elecfans.com/c770.html?elecfans_trackid=lt
2019-04-08 19:01:13
多服務供應平臺（MSPP）測試挑戰(zhàn)
2019-06-17 09:14:19
智能手機無線通信模塊由芯片平臺、射頻前端和天線3大部分構成。LTE引入后多模終端需支持更多的頻段，這將導致射頻前端器件堆積。本文通過對無線通信模塊各部分的一一解讀，分析多模多頻段終端在產(chǎn)品實現(xiàn)上所面臨的挑戰(zhàn)和對策。
2019-08-26 07:35:26
本文將探討機器學習與軟件平臺的融合。
2021-01-28 06:36:35
。但是，由于到2030年全球77億人口可能達到85億，因此滿足健康需求可能是一個挑戰(zhàn)。這是機器學習（ML）的重大進步可以幫助識別感染風險，提高診斷準確性和設計個性化治療計劃的地方。醫(yī)療保健中機器學習
2020-11-24 07:15:44
的提升，對傳統(tǒng)的機器學習算法設計以及其實現(xiàn)技術帶來了嚴峻的挑戰(zhàn)。在此背景之下，諸多基于Graph的新型機器學習算法—GNN（圖神經(jīng)網(wǎng)絡），在學術界和產(chǎn)業(yè)界不斷的涌現(xiàn)出來。GNN對算力和存儲器的要求非常高
2020-10-20 09:48:39
機器學習的未來在工業(yè)領域采用機器學習機器學習和大數(shù)據(jù)工業(yè)人工智能生態(tài)系統(tǒng)
2020-12-16 07:47:35
機器學習的未來在工業(yè)領域采用機器學習機器學習和大數(shù)據(jù)
2021-01-27 06:02:18
上課時間安排：2022年05月27日 — 2022年05月30日No.1 第一天一、機器學習簡介與經(jīng)典機器學習算法介紹什么是機器學習？機器學習框架與基本組成機器學習的訓練步驟機器學習問題的分類
2022-04-28 18:56:07
機器人普及亟待解決的10大挑戰(zhàn)，你都知道哪些？如何去應對這些挑戰(zhàn)？
2021-06-17 07:37:42
機器開發(fā)人員面臨哪些軟件挑戰(zhàn)以及硬件挑戰(zhàn)？如何去應對這些挑戰(zhàn)？
2021-06-26 07:27:31
Labview中，一個窗口如果設置為模態(tài)窗口，則打開后，點擊其他窗口應該是沒有作用的。我設置的幾個子VI為模態(tài)窗口，效果都沒有問題。但有一個子VI，設置為模態(tài)窗口，打開后，點擊其他窗口的按鈕，雖然
2013-11-28 21:56:55
CSI拓撲CSI開關狀態(tài)CSI工作模態(tài)分析CSI與VSI的聯(lián)系
2021-11-15 07:38:09
LMS Virtual Lab 流固模態(tài)分析的主要步驟：1、設置材料、屬性、約束條件，進行結構有限元模態(tài)分析。注意：模態(tài)計算的頻率范圍不要太小，否則可能計算錯誤！2、對流體進行模態(tài)分析3、建立結構網(wǎng)格到流體網(wǎng)格的映射，再利用結構模態(tài)和流體模態(tài)進行流固耦合模態(tài)分析
2019-05-29 06:59:58
MATLAB機器學習與深度學習核心技術應用培訓班備十余年MATLAB編程開發(fā)經(jīng)驗，機器學習、深度學習領域 一線實戰(zhàn)專家主講。培訓時間：11月09日-11月12日培訓地點：北京理工大學（中關村
2018-10-23 16:51:05
Microchip的機器學習開發(fā)工具
2020-11-25 07:58:55
本帖最后由 lilin0734 于 2016-4-16 15:37 編輯
NI機器視覺多模板匹配范例 給正在學習機器視覺的朋友們參考，可以同時匹配幾十個模板，是原創(chuàng)哦！呵呵 增加了一個2012版本的，方便低版本的打開。
2015-08-04 11:26:19
用labview進行模態(tài)分析，有很多問題，望高手指點一二力錘激勵信號+加速度傳感器信號，請問下，labview什么控件可以計算系統(tǒng)的模態(tài)還是說僅僅兩路信號是分析不了模態(tài)的。
2016-06-24 11:50:49
的問題”楊志明說。深思考人工智能機器人（iDeepWise.ai）4.0在多模態(tài)深度語義理解方面有突出優(yōu)勢。深度語義理解使得機器人能夠理解上下文，與人進行多輪交互。讓機器與人的交流更加流暢，更接近于人與人之間
2018-09-13 09:40:58
`1.機器學習簡介：機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域. 本書作為該領域的入門教材，在內(nèi)容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方面。 為了使盡可能多的讀者通過本書對機器學習有所了解, 作者試圖
2017-06-01 15:49:24
2020年，新型冠狀病毒席卷了整個中國，同時也在促進著產(chǎn)業(yè)的變革與生活變化。電子發(fā)燒友在此期間推出【戰(zhàn)疫專題】活動，持續(xù)為大家分享每期不同主題的相關資料。本期主題：突破口罩+護目鏡挑戰(zhàn)，多模態(tài)
2020-03-25 10:37:16
。如何將人工智能技術與機器學習結合起來創(chuàng)造出新一代的智能化產(chǎn)品，是目前各行各業(yè)產(chǎn)品定義者和系統(tǒng)開發(fā)工程師面臨的一個重大挑戰(zhàn)，因為這里面有很多種技術分叉和硬件平臺，選擇的好，開發(fā)周期就事半功倍。因此這就
2018-03-15 15:28:26
本文旨在為硬件和嵌入式工程師提供機器學習(ML)的背景，它是什么，它是如何工作的，它為什么重要，以及 TinyML 是如何適應的機器學習是一個始終存在并經(jīng)常被誤解的技術概念。數(shù)十年來，使用復雜
2022-06-21 11:06:37
多智能體系統(tǒng)深度強化學習：挑戰(zhàn)、解決方案和應用的回顧摘要介紹背景：強化學習前提貝爾曼方程RL方法深度強化學習：單智能體深度Q網(wǎng)絡DQN變體深度強化學習：多智能體挑戰(zhàn)與解決方案MADRL應用結論和研究
2021-07-12 08:44:43
一些傳感器信號調(diào)節(jié)器用于處理多個傳感元件的輸出。這種處理過程通常由多模態(tài)、混合信號調(diào)節(jié)器完成，它可以同時處理數(shù)個傳感元件的輸出。本文對這類傳感器信號調(diào)節(jié)器中抗混淆濾波器的工作情況進行詳細分析。
2020-04-22 06:35:34
與智力開發(fā)等，并且隨著科技的發(fā)展，機器人的應用領域還在不斷擴展。但是機器人的快速發(fā)展也為該領域的研究與開發(fā)人員帶來了巨大的挑戰(zhàn)。機器人領域的著名科學家David Barrett博士（曾任iRobot
2019-07-31 07:17:18
TD-LTE、FDD-LTE和LTE-Advanced(LTE-A)無線技術使用了幾種不同的多種輸入多路輸出(MIMO)技術。鑒于MIMO系統(tǒng)的復雜性正在日益提高，因此相關的測試方法也將更具挑戰(zhàn)性。那么，如何選擇LTE系統(tǒng)測試方法，存在哪些挑戰(zhàn)？
2019-02-28 11:18:42
`導讀：英特爾、硬蛋、微能創(chuàng)投聯(lián)合武漢市創(chuàng)業(yè)天使導師團、創(chuàng)庫咖啡舉辦的機器人創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽走進武漢，賽事歷時180天，橫跨中美兩國多個地區(qū)，武漢賽區(qū)是繼北京、深圳之后的第三站。 長江日報爬山虎創(chuàng)投平臺
2017-05-05 09:30:33
人工智能 AI 正在加快速度從云端走向邊緣，進入到越來越小的物聯(lián)網(wǎng)設備中。而這些物聯(lián)網(wǎng)設備往往體積很小，面臨著許多挑戰(zhàn)，例如功耗、延時以及精度等問題，傳統(tǒng)的機器學習模型無法滿足要求，那么微型機器學習又如何呢？
2021-09-15 09:23:12
掃地機器人已面世約23年了，隨著其智能和自動化程度日益提高，人們可以在其工作時專注于自己的事情。掃地機器人的參考設計和產(chǎn)品點擊此處瀏覽設計如今的掃地機器人上集成了非常多的功能，比如新的拖地功能和自動
2022-11-09 06:02:07
一些傳感器信號調(diào)節(jié)器用于處理多個傳感元件的輸出。這種處理過程通常由多模態(tài)、混合信號調(diào)節(jié)器完成，它可以同時處理數(shù)個傳感元件的輸出。本文對這類傳感器信號調(diào)節(jié)器中抗混淆濾波器的工作情況進行詳細分析。
2020-04-21 06:59:01
如果你對人工智能和機器學習感興趣，而且正在積極地規(guī)劃著自己的程序員職業(yè)生涯，那么你肯定面臨著一個問題：你應該學習哪些編程語言，才能真正了解并掌握 AI 和機器學習？可供選擇的語言很多，你需要通過戰(zhàn)略
2021-03-02 06:22:38
。為探索多場景交互學習的可行方案，領先的移動機器人底盤和軟硬件系統(tǒng)提供商松靈機器人，借助多年的機器人硬件結構創(chuàng)新經(jīng)驗和軟件算法開發(fā)優(yōu)勢，為科研教育用戶開創(chuàng)了全球首款集四種運動模態(tài)和高性能傳感器系統(tǒng)于
2021-08-30 08:39:33
深度學習常用模型有哪些？深度學習常用軟件工具及平臺有哪些？深度學習存在哪些問題？
2021-10-14 08:20:47
物聯(lián)網(wǎng)存在哪些不足之處？
2021-05-19 06:46:50
` 機器視覺作為新一代的通用技術，在多個領域正式落地開花。而應用最為成果的案例莫非是醫(yī)療、金融和運維三大方面了。首先，在醫(yī)療領域，機器視覺被應用到提供輔助診療，癌癥檢測和機器人手術等方面，幫助醫(yī)生
2019-03-21 11:48:29
就是通過求解系統(tǒng)的特征方程，一般多自由度系統(tǒng)的特征方程可以成式（1）所示的形式，來得到系統(tǒng)的特征值和特征向量，亦即振動系統(tǒng)固有頻率和振型。 式中，[M]－系統(tǒng)的質(zhì)量矩陣，有限元模態(tài)分析中由單元質(zhì)量矩陣
2018-09-13 16:40:12
的價值。這是機器學習社區(qū)目前面臨的主要挑戰(zhàn)之一?！ 〔渴?b class="flag-6" style="color: red">機器學習應用通常比部署傳統(tǒng)軟件應用程序更復雜，因為引入了一個額外的變化維度。雖然典型的軟件應用程序可以更改其代碼和數(shù)據(jù)，但是機器學習應用程序
2022-11-02 15:09:52
長沙有一起交流學習鴻蒙開發(fā)產(chǎn)品的嗎？目標是應用鴻蒙到現(xiàn)有影像產(chǎn)品落地！
2021-07-20 19:40:44
雙擺雜技機器人DD2UD的多模態(tài)混合控制_但遠宏
2017-02-07 18:37:16
0 的時候，對話能力基本能達到預期效果，我們問一個問題，機器人都能給出一個相對合理的回答，但走出實驗室進入各種終端市場，機器人說話交流就存在很多的問題。那么，技術上和哪些環(huán)節(jié)還存在什么問題
2017-09-20 14:19:371 是做什么的 我們知道，機器學習的一個重要應用領域就是事先使用大量數(shù)據(jù)訓練機器，讓訓練后的機器在面對從未見過的數(shù)據(jù)時能做出相應的判斷。比如，學習大量病人體征數(shù)據(jù)后，預測疾病發(fā)生的概率；學習大量圍棋對局后，面對一個陌生的棋局，知道在哪下棋贏的概率更高。
2017-09-25 15:59:340 針對當前基于機器學習的早期阿爾茨海默?。ˋD）診斷中訓練樣本不足的問題，提出一種基于多模態(tài)特征數(shù)據(jù)的多標記遷移學習方法，并將其應用于早期阿爾茨海默病診斷。所提方法框架主要包括兩大模塊：多標記遷移學習
2017-12-14 11:22:373 自動情感識別是一個非常具有挑戰(zhàn)性的課題，并且有著廣泛的應用價值．本文探討了在多文化場景下的多模態(tài)情感識別問題．我們從語音聲學和面部表情等模態(tài)分別提取了不同的情感特征。包括傳統(tǒng)的手工定制特征和基于深度
2017-12-18 14:47:310 商湯科技研發(fā)總監(jiān)、中山大學教授林倞，將從產(chǎn)業(yè)落地以及學術創(chuàng)新兩種視角出發(fā)，帶領大家一起探索“后深度學習時代”的新挑戰(zhàn)。
2018-02-09 11:40:073954 機器學習現(xiàn)在可謂是炙手可熱。只要應用機器學習，就可以有效豐富數(shù)據(jù)和知識，促進有價值的任務自動化，包括感知、分類和數(shù)值預測等。而它的“兄弟”——機器發(fā)現(xiàn)，可用于發(fā)現(xiàn)照亮和引導人類的新知識。
2018-05-18 22:32:002076 集成是有好處的有很多原因，但每次集成度的增加通常都伴隨著對更多電力的需求。負載點電源（POL）穩(wěn)壓器很好地在需要處并以適當?shù)碾娖教峁╇娏?，但也面臨著挑戰(zhàn)。
2018-07-05 15:54:294766 
在思考我們?nèi)绾巫?b class="flag-6" style="color: red">機器學習自動化，以及如何讓它普及到更多領域的人時，首先要思考的是，機器學習專家們都要做什么？任何能解決機器學習專家緊缺的方法都要回答這樣一個問題：我們是否知道該教授什么知識、用什么工具、或者在哪一部分實現(xiàn)自動化。
2018-07-19 16:01:314872 ? 顯然，挑戰(zhàn)是存在的，一些業(yè)內(nèi)精英也在這方面做具體的工作，邏輯推理、邏輯分析、通過監(jiān)督機器學習的方式進行訓練和學習，讓它取得成功，這樣機器可以學習人類世界更多的常識和規(guī)則。這個不隨著時間的變化
2018-09-13 11:25:023699 物聯(lián)網(wǎng)機器學習可以真正成為以人為本的機器學習。
2018-11-28 10:19:492745 人工智能和大數(shù)據(jù)時代，分布式機器學習解決了大量最具挑戰(zhàn)性的問題，《分布式機器學習：算法、理論與實踐》全面分析了分布式機器學習的現(xiàn)狀，深入分析其中核心問題，討論該領域的未來發(fā)展方向。
2018-12-10 09:36:384246 繼去年5月在行業(yè)率先推出首款面向物聯(lián)網(wǎng)的AI芯片—雨燕（Swift）及其系統(tǒng)解決方案之后，1月2日，國內(nèi)領先的人工智能企業(yè)云知聲在京召開新聞發(fā)布會，正式公布了其多模態(tài)AI芯片戰(zhàn)略與規(guī)劃。會上同步曝光
2019-01-03 15:59:121374 1月10日，在青島舉行的2019國家智能產(chǎn)業(yè)峰會智能駕駛平行論壇上，孫振平研究員結合國內(nèi)外機器學習相關技術在智能駕駛領域的研究現(xiàn)狀和課題組近年來的一些研究成果，向與會人員分享了題為《機器學習在無人駕駛中的應用現(xiàn)狀及面臨挑戰(zhàn)》的精彩報告。
2019-02-05 10:42:002074 因此，當研究問題或數(shù)據(jù)集包括多個這樣的模態(tài)時，其特征在于多模態(tài)。 本文主要關注但不僅僅關注三種形式：自然語言既可以是書面的，也可以是口頭的; 視覺信號，通常用圖像或視頻表示; 和聲音信號，編碼聲音和口頭信息，如韻律和聲音表達。
2019-01-21 13:38:248436 機器學習的變革性作用，以及為何它現(xiàn)在如此重要，是因為我們來到了數(shù)據(jù)、運算能力以及算法復雜度的轉折點。
2019-07-03 16:27:591127 神經(jīng)模態(tài)芯片近幾年來的落地方向按照神經(jīng)元規(guī)?？梢苑殖蓛深?。
2019-08-09 18:46:252115 機器學習為企業(yè)提供了翻譯文檔的新機會，他們可以使用機器學習來翻譯營銷材料和其他文獻。
2019-12-03 16:26:514399 人工智能指的是在某種程度上顯示出類似人類智能的設備。AI有很多技術，但其中一個很大的子集是機器學習——讓算法從數(shù)據(jù)中學習。
2020-02-27 11:47:402135 
只有人工智能/機器學習公司真正地理解潛在客戶的挑戰(zhàn)，才能夠從客戶角度出發(fā)創(chuàng)造出能夠真正賦能效率和有效性的產(chǎn)品。
2020-03-26 10:00:15648 很多機器學習（ML）和人工智能（AI）領域的進展都預計將為多種類型的企業(yè)帶來效果和效率上的提升。
2020-04-04 20:34:001366 機器學習為企業(yè)提供了翻譯文檔的新機會，他們可以使用機器學習來翻譯營銷材料和其他文獻。
2020-04-05 22:16:211162 新的 AI 技術發(fā)展趨勢有哪些？多模態(tài)學習技術一定是其中之一。
2020-07-18 09:19:121848 近年來，機器學習技術的發(fā)展歸因于我們有極其龐大的數(shù)據(jù)用來訓練算法。當企業(yè)需要落地大規(guī)模機器學習時，往往會面臨很多難題，如何解決這些問題？如何系統(tǒng)了解大規(guī)模機器學習落地的技巧？其適用
2020-07-31 16:22:12648 毫米波是5G的重要性組成部分，5G是國家發(fā)展的重要組成部分，對運營商來說也是滿足行業(yè)能力要求的必要組成。在今日召開的毫米波技術深入解讀線上研討會上，中國聯(lián)通研究院無線技術研究部副主任帶來了精彩的演講，在他看來，當前5G毫米波應用還存在以下四大挑戰(zhàn)。
2020-09-04 14:58:132188 即使是簡單的機器學習項目，很多企業(yè)都在開始自己的旅程，只有解釋機器學習的積極意義，企業(yè)才有更多的動力采用。
2020-09-16 14:39:301724 由于我們的主要任務是選擇一種學習算法，并對某些數(shù)據(jù)進行訓練，所以最可能出現(xiàn)的兩個問題不外乎是“壞算法”和“壞數(shù)據(jù)”，本文主要從壞數(shù)據(jù)出發(fā)，帶大家了解目前機器學習面臨的常見問題和挑戰(zhàn)，從而更好地學習機器學習理論。
2020-10-23 11:42:4914233 
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《毫米波到底存在哪些缺點.pdf》資料免費下載
2020-11-26 02:22:00318 隨著Transformer在視覺中的崛起，Transformer在多模態(tài)中應用也是合情合理的事情，甚至以后可能會有更多的類似的paper。
2021-03-25 09:29:599836 
為了提升跨模態(tài)行人重識別算法的識別精度，提出了一種基于改進困難三元組損失的特征學習框架。首先，改進了傳統(tǒng)困難三元組損失，使其轉換為全局三元組損失。其次，基于跨模態(tài)行亼重識別中存在模態(tài)間變化及模態(tài)內(nèi)變
2021-05-10 11:06:149 基于語義耦合相關的判別式跨模態(tài)哈希學習算法
2021-06-07 16:36:077 ●當前機器學習落地挑戰(zhàn)● 近二十年來，機器學習已廣泛應用于數(shù)據(jù)挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰(zhàn)略游戲
2021-06-17 11:14:163256 基于耦合字典學習與圖像正則化的跨模態(tài)檢索
2021-06-27 11:23:1839 來自：哈工大SCIR 本期導讀：近年來研究人員在計算機視覺和自然語言處理方向均取得了很大進展，因此融合了二者的多模態(tài)深度學習也越來越受到關注。本期主要討論結合文本和圖像的多模態(tài)任務，將從多模態(tài)預訓練
2021-08-26 16:29:526343 模態(tài)分析的經(jīng)典定義為，將線性定常系統(tǒng)振動微分方程組中的物理坐標變換為模態(tài)坐標，使方程組解耦，成為一組以模態(tài)坐標及模態(tài)參數(shù)描述的獨立方程，以便求出系統(tǒng)的模態(tài)參數(shù)。
2022-04-26 10:43:281667 Microchip 最近將其商用現(xiàn)貨 （COTS） 耐輻射技術擴展到閃存。但是，閃存在太空中存在哪些優(yōu)缺點？
2022-04-28 16:54:471236 
上面講了很多系統(tǒng)變量，那么在Linux系統(tǒng)中，這些變量存在哪里呢？為什么用戶一登錄shell就自動有了這些變量呢？我們先來看看下面幾個文件。
2022-11-16 09:46:351319 鑒于科學的快速增長和發(fā)展，了解使用哪些人工智能技術來推進項目可能具有挑戰(zhàn)性。本文概述了機器學習和深度學習之間的差異，以及如何確定何時應用這兩種方法。
2022-11-30 14:22:00706 文中將一些經(jīng)典的多模態(tài)對比學習模型中兩個模態(tài)的embedding，通過降維等方法映射到二維坐標系中。
2022-12-05 14:06:27644 開發(fā)具有智能能力的計算機智能體一直是人工智能的一個宏偉目標，如通過多模態(tài)經(jīng)驗和數(shù)據(jù)進行理解、推理和學習，就像我們?nèi)祟愂褂枚喾N感官模式感知世界的方式一樣。
2022-12-07 14:43:03748 最近，很多方法學習與文本、音頻等對齊的圖像特征。這些方法使用單對模態(tài)或者最多幾種視覺模態(tài)。最終嵌入僅限于用于訓練的模態(tài)對。因此，視頻 - 音頻嵌入無法直接用于圖像 - 文本任務，反之亦然。學習真正的聯(lián)合嵌入面臨的一個主要障礙是缺乏所有模態(tài)融合在一起的大量多模態(tài)數(shù)據(jù)。
2023-05-11 09:30:44596 
機器人馴服者 Madeline Gannon：新平臺將大規(guī)模馴服機器
2023-08-01 15:00:18329 機器學習有哪些算法？機器學習分類算法有哪些？機器學習預判有哪些算法？ 機器學習是一種人工智能技術，通過對數(shù)據(jù)的分析和學習，為計算機提供智能決策。機器學習算法是實現(xiàn)機器學習的基礎。常見的機器學習算法
2023-08-17 16:30:111245 深度學習和機器學習是機器學習領域中兩個重要的概念，都是人工智能領域非常熱門的技術。兩者的關系十分密切，然而又存在一定的區(qū)別。下面從定義、優(yōu)缺點和區(qū)別方面一一闡述。
2023-08-21 18:27:151652 單片機中ADC采集都存在哪些誤差？
2023-09-18 16:31:071874 
由于固有的模態(tài)缺口，如CLIP語義主要關注模態(tài)共享信息，往往忽略了可以增強多模態(tài)理解的模態(tài)特定知識。因此，這些研究并沒有充分認識到多模式創(chuàng)造和理解之間潛在的學習協(xié)同作用，只顯示出創(chuàng)造力的微小提高，并且在多模式理解方面仍然存在不足。
2023-09-25 17:26:43361 
ByteDance Research 基于開源的多模態(tài)語言視覺大模型 OpenFlamingo 開發(fā)了開源、易用的 RoboFlamingo 機器人操作模型，只用單機就可以訓練。
2024-01-19 11:43:08106 
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