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Nouvelles

Apprentissage automatique et intelligence artificielle [Webinaire]

intro to ml and ai

L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle sont sortis du domaine de la science-fiction pour devenir les sujets les plus discut√©s dans le monde de la technologie et des affaires.¬†L’apprentissage automatique (ML) est un sous-ensemble de la discipline informatique de l’intelligence artificielle (IA).¬†L’intelligence artificielle fait r√©f√©rence √† l’intelligence manifest√©e par des machines capables d’effectuer des t√Ęches qui n√©cessitent g√©n√©ralement l’intelligence humaine.¬†L’apprentissage automatique utilise des algorithmes pour apprendre √† partir des donn√©es, trouver des mod√®les dans les donn√©es et faire des pr√©dictions sur des √©v√©nements ou des r√©sultats futurs.¬†L’IA peut √™tre appliqu√©e √† de nombreuses choses comme les chatbots, les assistants virtuels, les voitures autonomes, etc.¬†Il peut √©galement √™tre utilis√© √† des fins d’analyse pr√©dictive et √† d’autres fins commerciales.¬†Ou m√™me √©crire la description ci-dessus du webinaire.

Dans ce webinaire, Jim McKeeth et YńĪlmaz Y√∂r√ľ vous pr√©sentent comment et pourquoi se lancer dans l’apprentissage automatique.¬†D√©couvrez les derni√®res nouvelles de l’industrie, comprenez la technologie et d√©couvrez des exemples et des applications qui peuvent aider votre entreprise imm√©diatement.

Faites défiler vers le bas pour des liens utiles, des diapositives et la rediffusion.

 

Domaines de discussion

  • Discussion g√©n√©rale des id√©es et des principes
  • Biblioth√®ques et ressources
  • Etat de l’art actuel
  • Impact sur les entreprises
  • Qu’est-ce qui s’en vient dans le futur¬†?
  • Consid√©rations d’√©thique et de s√©curit√©

blogs.embarcadero.com/?p=137201

 

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Yilmaz Y√∂r√ľ

  • Ing√©nieur m√©canique (MS BS PhD)
  • Fondateur, PDG de la soci√©t√© Esenja
  • D√©veloppeur depuis 1988 ( C++ Builder, GNU C/C++ et 30+)
  • Embarcadero MVP, D√©veloppeur C++ Builder
  • Auteur et pr√©sentateur d’articles sur C++ sur LearnCPlusPlus.org
  • D√©veloppement du projet ABRAINA AI bas√© sur AGI
  • Innovations p√©dagogiques pour les enfants, les √©tudiants et les jeunes
  • yyoru.com¬†,¬†esenja.com¬†,¬†abraina.com
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Jim McKeeth

  • D√©veloppeur en chef et ing√©nieur pour Embarcadero
  • D√©veloppeur de logiciels de longue date
  • Motif invent√© et brevet√© et glisser pour d√©verrouiller
  • Drone contr√īl√© par la pens√©e avec Google Glass et casque EEG sans fil
  • Contributeur au¬†manuel sur l’Internet des objets et l’analyse des donn√©es
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L’IA facilite l’√©criture du codage

  • Il existe de nombreuses possibilit√©s pour l’IA de faciliter le codage
  • Les sp√©cifications changeront toujours
  • Aujourd’hui encore, il y a un r√īle √† jouer entre les programmeurs et les utilisateurs !
  • Toutes les professions seront √©ventuellement remplac√©es par l’IA

commitstrip.com/fr/2016/08/25/une-spécification-très-complète-et-précise/

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  • √Čcrit en beaucoup plus abstrait
  • Langage humain hostile tel que les poids d’un r√©seau de neurones
  • Aucun humain n’est impliqu√© dans l’√©criture de codes
  • Beaucoup de poids
  • Coder directement en poids est un peu difficile
  • Logiciel 1.0¬†: 0¬†% √† 80¬†% de donn√©es |¬†Logiciel 2.0 : 99 % de donn√©es
  • databricks.com/session/keynote-from-tesla

Table des matières

DATE! DATE! DATE!

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√Čthique de l’IA (Algorithmes, DataMining‚Ķ)

Algorithmes, Datamining, …

Dommages potentiels caus√©s par les syst√®mes d’IA

  • Pr√©jug√©s et discrimination
  • D√©ni d’autonomie, de recours et de droits individuels
  • R√©sultats non transparents, inexplicables ou injustifiables
  • Atteintes √† la vie priv√©e
  • Isolement et d√©sint√©gration du lien social
  • R√©sultats non fiables, dangereux ou de mauvaise qualit√©

√Čthique appliqu√©e pour les syst√®mes d’IA

Singularity & AI (Singularity : Un événement unique aux conséquences profondes)

ai 21 4999842 2

Films IA, Séries

ai 22 5821968 2

Plus de vidéos

Liens utiles

Exemples d’IA C++ et C++ Builder

introduction

Introduction √† l’intelligence artificielle en C++
Un modèle simple de neurones artificiels en C++
Comment créer des modèles de neurones artificiels en C++

Modèles de neurones

Exemple de réseau neuronal artificiel très simple en C++
Modèle de neurone artificiel simple basé sur une structure en C++ Modèle de
neurone artificiel simple basé sur un tableau en C++
Modèle de neurone artificiel basé sur une classe en C++
Modèle de neurone artificiel simple basé sur des vecteurs

Fonctions d’activation

Fonction d’activation d’identit√© dans les r√©seaux de neurones
Fonctions sigmo√Įdes dans les r√©seaux de neurones
Fonctions d’√©tape binaires/Heaviside en C++
Unit√©s lin√©aires d’erreur gaussienne en C++
Activation de l’unit√© lin√©aire rectifi√©e Fonction ANN
Activation de la tangente hyperbolique Fonction ANN La fonction
d’activation SELU fonctionne dans une application C++
Unit√© lin√©aire sigmo√Įde (SiLU) dans Une application C++ de r√©seau de neurones
Fonction d’activation gaussienne dans un r√©seau de neurones
ELU Fonctions de réseau de neurones artificiels Fonction
d’activation non monotone (Mish) auto-r√©gularis√©e

Exemples d’IA de base en C++

Comment importer la bibliothèque FANN pour les projets Windows C++ Builder
( Ce
FANN¬†est une biblioth√®que ouverte tr√®s conviviale et bonne pour les applications d√©butantes sur les recherches d’ing√©nierie et les analyses de donn√©es)
en C++
La fonction SoftMax dans les réseaux de neurones

Exemples REST pour connecter des API d’IA

Qu’est-ce que le d√©bogueur C++ Builder REST et comment l’utilisons-nous ?
Comment créer un client REST simple en C++ et plus

SUITE ?

D’AUTRES EXEMPLES D’IA √Ä VENIR SUR LEARNCPLUSPLUS.ORG

Deux vidéos principales du MIT sur DL, ML et AI Introduction

Bases de l’apprentissage en profondeur¬†: introduction et vue d’ensemble
MIT AGI : intelligence artificielle générale

ai 18 5782397 2

REST (Representational State Transfer)¬†est une m√©thode de connectivit√© qui permet d’obtenir et de publier des donn√©es pour cr√©er des applications interactives qui utilisent des services Web.¬†REST utilise un sous-ensemble de¬†HTTP¬†.

Un service Web qui utilise cette architecture de transfert de données REST est appelé RESTful .

Connectez-vous √† de nombreuses API d’IA¬†:

  • GPT-3
  • APILayer
  • AWS (alias via Appercept)
  • IBM Watson

Logiciel 2.0 (d√©veloppement pilot√© par l’IA)

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  • √Čcrit en beaucoup plus abstrait
  • Langage humain hostile tel que les poids d’un r√©seau de neurones
  • Aucun humain n’est impliqu√© dans l’√©criture de codes
  • Beaucoup de poids
  • Coder directement en poids est un peu difficile
  • Logiciel 1.0¬†: 0¬†% √† 80¬†% de donn√©es |¬†Logiciel 2.0 : 99 % de donn√©es
  • databricks.com/session/keynote-from-tesla

DATE! DATE! DATE!

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√Čthique de l’IA (Algorithmes, DataMining‚Ķ)

Algorithmes, Datamining, …

Dommages potentiels caus√©s par les syst√®mes d’IA

  • Pr√©jug√©s et discrimination
  • D√©ni d’autonomie, de recours et de droits individuels
  • R√©sultats non transparents, inexplicables ou injustifiables
  • Atteintes √† la vie priv√©e
  • Isolement et d√©sint√©gration du lien social
  • R√©sultats non fiables, dangereux ou de mauvaise qualit√©

√Čthique appliqu√©e pour les syst√®mes d’IA

Singularity & AI (Singularity : Un événement unique aux conséquences profondes)

ai 21 4999842 2

Films IA, Séries

ai 22 5821968 2

Plus de vidéos

Liens utiles

Exemples d’IA C++ et C++ Builder

introduction

Introduction √† l’intelligence artificielle en C++
Un modèle simple de neurones artificiels en C++
Comment créer des modèles de neurones artificiels en C++

Modèles de neurones

Exemple de réseau neuronal artificiel très simple en C++
Modèle de neurone artificiel simple basé sur une structure en C++ Modèle de
neurone artificiel simple basé sur un tableau en C++
Modèle de neurone artificiel basé sur une classe en C++
Modèle de neurone artificiel simple basé sur des vecteurs

Fonctions d’activation

Fonction d’activation d’identit√© dans les r√©seaux de neurones
Fonctions sigmo√Įdes dans les r√©seaux de neurones
Fonctions d’√©tape binaires/Heaviside en C++
Unit√©s lin√©aires d’erreur gaussienne en C++
Activation de l’unit√© lin√©aire rectifi√©e Fonction ANN
Activation de la tangente hyperbolique Fonction ANN La fonction
d’activation SELU fonctionne dans une application C++
Unit√© lin√©aire sigmo√Įde (SiLU) dans Une application C++ de r√©seau de neurones
Fonction d’activation gaussienne dans un r√©seau de neurones
ELU Fonctions de réseau de neurones artificiels Fonction
d’activation non monotone (Mish) auto-r√©gularis√©e

Exemples d’IA de base en C++

Comment importer la bibliothèque FANN pour les projets Windows C++ Builder
( Ce
FANN¬†est une biblioth√®que ouverte tr√®s conviviale et bonne pour les applications d√©butantes sur les recherches d’ing√©nierie et les analyses de donn√©es)
en C++
La fonction SoftMax dans les réseaux de neurones

Exemples REST pour connecter des API d’IA

Qu’est-ce que le d√©bogueur C++ Builder REST et comment l’utilisons-nous ?
Comment créer un client REST simple en C++ et plus

SUITE ?

D’AUTRES EXEMPLES D’IA √Ä VENIR SUR LEARNCPLUSPLUS.ORG

Deux vidéos principales du MIT sur DL, ML et AI Introduction

Bases de l’apprentissage en profondeur¬†: introduction et vue d’ensemble
MIT AGI : intelligence artificielle générale

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Les trois lois de la robotique d’Asimov

  • Zeroth Law : Un robot ne peut pas nuire √† l’humanit√© ou, par son inaction, permettre √† l’humanit√© de se faire du mal.
  • Premi√®re loi : Un robot ne peut blesser un √™tre humain ou, par inaction, permettre √† un √™tre humain de se blesser.
  • Deuxi√®me loi¬†: Un robot doit ob√©ir aux ordres qui lui sont donn√©s par des √™tres humains, sauf si ces ordres entrent en conflit avec la premi√®re loi.
  • Troisi√®me loi¬†: Un robot doit prot√©ger sa propre existence tant que cette protection n’entre pas en conflit avec la premi√®re ou la deuxi√®me loi.
 
  • Introduit en 1942 et publi√© plus tard dans les ann√©es 1960, I, Robot par Isaac Asimov.
  • Le premier concept de s√©curit√© et d’√©thique de l’IA et des robots.¬†Le livre explore comment ces lois¬†√©chouent¬†dans la pratique.
  • wikipedia.org/wiki/Three_Laws_of_Robotics

Hype Cycle pour l’intelligence artificielle, 2020 par Gartner

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gartner.com/smarterwithgartner/

IA, ML, DL

  • L’intelligence artificielle (IA)¬†fait r√©f√©rence √† l’intelligence manifest√©e par des machines capables d’effectuer des t√Ęches qui n√©cessitent g√©n√©ralement l’intelligence humaine.
  • L’apprentissage automatique (ML)¬†utilise des algorithmes pour apprendre √† partir des donn√©es, trouver des mod√®les dans les donn√©es et faire des pr√©dictions sur des √©v√©nements ou des r√©sultats futurs.
  • L’apprentissage en profondeur (DL)¬†est un r√©seau de neurones avec des couches et des filtres, tente de simuler le comportement du cerveau humain lui permettant d’apprendre √† partir de grandes quantit√©s de donn√©es.
  • DL est un sous-ensemble de ML.¬†Le ML est un sous-ensemble de l’IA.¬†AI est un sous-ensemble de CompSci.

Plus de vocabulaire

  • ANN ‚Äď Artificial Neural Network ‚Äď constitu√© de neurones, calqu√©s sur des cerveaux biologiques.¬†C’√©tait l’id√©e originale de l’IA, mais le mat√©riel √† l’√©poque √©tait trop lent, mais gr√Ęce aux progr√®s d’aujourd’hui, en particulier les GPU, il n’est pas tr√®s populaire.
  • GAN – Generative Adversarial Network – Deux r√©seaux de neurones se font concurrence sous la forme d’un jeu √† somme nulle, o√Ļ le gain d’un agent est la perte d’un autre agent.¬†Ils s’entra√ģnent mutuellement.
  • SL – Apprentissage supervis√© – T√Ęche ML d’apprentissage d’une fonction qui mappe une entr√©e √† une sortie sur la base d’exemples de paires entr√©e-sortie.
  • GPT – Generative Pre-Training – Mod√®le de langage par Alec Radford et utilis√© par OpenAI.¬†Montre comment un mod√®le g√©n√©ratif de langage acquiert des connaissances mondiales √† partir d’une pr√©-formation sur un corpus diversifi√© avec de longues portions de texte contigus.
  • NLP – Natural Language Programming – concerne les interactions entre les ordinateurs et le langage humain, en particulier comment programmer des ordinateurs pour traiter et analyser de grandes quantit√©s de donn√©es en langage naturel.

Intelligence Artificielle Générale

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Th√©orie de l’IA, √©galement AGI

ai 12 6820912 2

Intelligence Artificielle Générale

L’intelligence artificielle (IA)¬†fait r√©f√©rence √† la simulation de l’intelligence humaine dans des machines programm√©es pour penser comme des humains et imiter leurs actions.¬†Le terme peut √©galement √™tre appliqu√© √† toute machine qui pr√©sente des traits associ√©s √† un esprit humain tels que l’apprentissage et la r√©solution de probl√®mes.¬†(r√©f : Investopedia).

L’intelligence g√©n√©rale artificielle (AGI)¬†, √©galement appel√©e¬†IA forte¬†, est AGI est un sous-ensemble ou noyau central de l’IA.¬†Il est adaptatif capable de d√©velopper des comp√©tences.¬†Il existe √©galement¬†un terme d’intelligence biologique artificielle (ABI)¬†qui tente d’imiter l’intelligence ¬ęnaturelle¬Ľ.

¬ę¬†Il n’y a pas encore d’¬†IA¬†, nous avons maintenant¬†des technologies d’IA¬†¬†¬Ľ Joshua Tennenbaum

¬ę¬†Il n’y a pas¬†d’AGI¬†¬ę¬†, c’est le plus dur

Les exemples AGI les plus proches AlphaGo Zero, IBM Watson, GPT-3

ANN simple

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Régressions et IA

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Quel langage de programmation est bon pour l’IA¬†?

ai 15 2686540 2

Frameworks d’IA, SDK, biblioth√®ques

Tensorflow¬†(Python) Scalable ML Framework, calcul √† l’aide de graphiques de flux de donn√©es

Kit d’outils cognitifs Microsoft CNTK¬†(C++) – Kit d’outils d’apprentissage en profondeur open source

Caffe¬†(C++, PyTorch) Framework rapide et ouvert pour l’apprentissage en profondeur

Keras (Python) Bibliothèque de réseaux de neurones open source

Torch (Python) Bibliothèque ML open source

Accord.NET¬†(C#) Framework d’apprentissage automatique .NET pour le traitement audio et image

Spark MLib¬†(Scala) Une biblioth√®que d’apprentissage automatique √©volutive

ML Pack¬†(C++) Scalable ML Framework, calcul √† l’aide de graphes de flux de donn√©es

FANN (C & C++, C++Builder) Bibliothèque ANN rapide et gratuite

Bibliothèque de calcul numérique Theon (Python)

Les grands noms de l’IA

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Prix ‚Äč‚ÄčTuring (2019)

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  • De gauche √† droite, Yann LeCun, Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio.
  • Les chercheurs ont travaill√© sur des d√©veloppements cl√©s pour les r√©seaux de neurones, qui remod√®lent la fa√ßon dont les syst√®mes informatiques sont construits.
  • nytimes.com/2019/03/27/technology/turing-award-ai.html

L’IA et le ML en pratique

  • TensorFlow
  • Une biblioth√®que de logiciels gratuits et open-source pour l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle.¬†Il peut √™tre utilis√© dans une gamme de t√Ęches, mais se concentre particuli√®rement sur la formation et l’inf√©rence des r√©seaux de neurones profonds.
  • D√©velopp√© par l’√©quipe Google Brain pour une utilisation interne de Google dans la recherche et la production.

Tensorflow.org
Tensorflow.org/lite
github.com/tensorflow/tensorflow
en.wikipedia.org/wiki/TensorFlow

TensorFlow Lite et Delphi

OpenCV

OpenCV est une biblioth√®que de fonctions de programmation principalement destin√©es √† la vision par ordinateur en temps r√©el.¬†D√©velopp√© √† l’origine par Intel, il a ensuite √©t√© soutenu par Willow Garage puis Itseez.¬†La biblioth√®que est multiplateforme et gratuite sous la licence open source Apache 2.¬†√Ä partir de 2011, OpenCV propose une acc√©l√©ration GPU pour les op√©rations en temps r√©el.

Laboratoire d’intelligence logicielle Mitov

Cr√©ez rapidement des applications d’IA et de classificateur¬†!

  • Les r√©seaux de neurones
  • Carte auto-organis√©e
  • Bayes na√Įf
  • Voisin le plus proche
  • R√©tropropagation
  • Pr√©paration des donn√©es

mitov.com/products/intelligencelab

Connectez les API d’IA avec les syst√®mes REST et Restful

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REST (Representational State Transfer)¬†est une m√©thode de connectivit√© qui permet d’obtenir et de publier des donn√©es pour cr√©er des applications interactives qui utilisent des services Web.¬†REST utilise un sous-ensemble de¬†HTTP¬†.

Un service Web qui utilise cette architecture de transfert de données REST est appelé RESTful .

Connectez-vous √† de nombreuses API d’IA¬†:

  • GPT-3
  • APILayer
  • AWS (alias via Appercept)
  • IBM Watson

Logiciel 2.0 (d√©veloppement pilot√© par l’IA)

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  • √Čcrit en beaucoup plus abstrait
  • Langage humain hostile tel que les poids d’un r√©seau de neurones
  • Aucun humain n’est impliqu√© dans l’√©criture de codes
  • Beaucoup de poids
  • Coder directement en poids est un peu difficile
  • Logiciel 1.0¬†: 0¬†% √† 80¬†% de donn√©es |¬†Logiciel 2.0 : 99 % de donn√©es
  • databricks.com/session/keynote-from-tesla

DATE! DATE! DATE!

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√Čthique de l’IA (Algorithmes, DataMining‚Ķ)

Algorithmes, Datamining, …

Dommages potentiels caus√©s par les syst√®mes d’IA

  • Pr√©jug√©s et discrimination
  • D√©ni d’autonomie, de recours et de droits individuels
  • R√©sultats non transparents, inexplicables ou injustifiables
  • Atteintes √† la vie priv√©e
  • Isolement et d√©sint√©gration du lien social
  • R√©sultats non fiables, dangereux ou de mauvaise qualit√©

√Čthique appliqu√©e pour les syst√®mes d’IA

Singularity & AI (Singularity : Un événement unique aux conséquences profondes)

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Films IA, Séries

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Plus de vidéos

Liens utiles

Exemples d’IA C++ et C++ Builder

introduction

Introduction √† l’intelligence artificielle en C++
Un modèle simple de neurones artificiels en C++
Comment créer des modèles de neurones artificiels en C++

Modèles de neurones

Exemple de réseau neuronal artificiel très simple en C++
Modèle de neurone artificiel simple basé sur une structure en C++ Modèle de
neurone artificiel simple basé sur un tableau en C++
Modèle de neurone artificiel basé sur une classe en C++
Modèle de neurone artificiel simple basé sur des vecteurs

Fonctions d’activation

Fonction d’activation d’identit√© dans les r√©seaux de neurones
Fonctions sigmo√Įdes dans les r√©seaux de neurones
Fonctions d’√©tape binaires/Heaviside en C++
Unit√©s lin√©aires d’erreur gaussienne en C++
Activation de l’unit√© lin√©aire rectifi√©e Fonction ANN
Activation de la tangente hyperbolique Fonction ANN La fonction
d’activation SELU fonctionne dans une application C++
Unit√© lin√©aire sigmo√Įde (SiLU) dans Une application C++ de r√©seau de neurones
Fonction d’activation gaussienne dans un r√©seau de neurones
ELU Fonctions de réseau de neurones artificiels Fonction
d’activation non monotone (Mish) auto-r√©gularis√©e

Exemples d’IA de base en C++

Comment importer la bibliothèque FANN pour les projets Windows C++ Builder
( Ce
FANN¬†est une biblioth√®que ouverte tr√®s conviviale et bonne pour les applications d√©butantes sur les recherches d’ing√©nierie et les analyses de donn√©es)
en C++
La fonction SoftMax dans les réseaux de neurones

Exemples REST pour connecter des API d’IA

Qu’est-ce que le d√©bogueur C++ Builder REST et comment l’utilisons-nous ?
Comment créer un client REST simple en C++ et plus

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Deux vidéos principales du MIT sur DL, ML et AI Introduction

Bases de l’apprentissage en profondeur¬†: introduction et vue d’ensemble
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À propos de l'auteur

Directeur de Delphi Consulting pour GDK Software USA. De nombreux brevets liés aux logiciels, notamment le déverrouillage par balayage et par motif et le moteurs de recherche. Premiers badges Delphi Argent et Or sur Stack Overflow Ancien défenseur des développeurs pour Embarcadero Technologies. Fan de longue date de programmation, notamment avec Delphi. Auteur, podcasteur/YouTuber, improvisateur, conférencier, père et ami.

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