Recurrent

Pixel Recurrent Neural Networks 和 autoregressive models 自回归模型

PixelRecurrentNeuralNetworkspixelrnn是生成模型的一种，基于autoregressivemodels。他的思想很简单，就是最大似然估计的方式去拟合图像数据。将二维的图像数据比作序列数据，以条件概率的方式，逐点预测和计算。并且每个像素点的预测都在[0-255]之间，（单通道情况下）如下图1所示：图1，autoregressivemodels在二维图片上的预测方式。其

Longlongaaago·2024-02-15 07:06

CVPR 2023: RIAV-MVS Recurrent-Indexing an Asymmetric Volume for Multi-View Stereo

我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析：1.匹配策略:局部vs.全局方法:局部方法:在图像的小块区域上进行操作，考虑它们的相似性和空间关系。例如PatchMatch[5]和SumofSquaredDifferences(SSD)。这些方法效率高，但可能难以处理较大的深度不连续性。全局方法:同时考虑整幅图像或场景，以获得全局一致的深度分配。例如Semi-GlobalMatching(SGB

结构化文摘·2024-02-07 12:23

《RAFT-Stereo：Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching》论文笔记

参考代码：RAFT-Stereo1.概述导读：RAFT算法是非常经典的立体匹配算法，在光流和立体匹配任务中有着广泛的运用。而这篇文章正是基于RAFT并将其运用到了立体匹配中，并且在如下的几个方面进行改进：1）相比原生的RAFT算法钟重点关注X轴（W方向）的视差信息，前提是输入的图像对需要事先经过极线校准；2）在GPU的update阶段使用stride为[8,16,32][8,16,32][8,16

m_buddy·2024-02-02 20:58

RNN：Recurrent Neural Network（上）

目录1为什么提出RNN1.1什么是SlotFilling1.2为什么FFN做不好SlotFilling1.3为什么RNN能做好SlotFilling2RNN的整体结构3更高级的RNN结构3.1DeepRNN3.2ElmanNetwork&JordanNetwork3.3BidirectionalRNN原视频：李宏毅2020：RecurrentNeuralNetwork(PartI)1为什么提出RN

狂放不羁霸·2024-01-20 07:00

机器学习之LARNN（Linear Attention Recurrent Neural Network）

LinearAttentionRecurrentNeuralNetwork（LARNN）由GuillaumeChevalier结合前人的经验于2018年八月发表的论文《LARNN:LinearAttentionRecurrentNeuralNetwork》中提出。 LARNN的核心机制是将Self-AttentionMechanisms（SAM）应用到RecurrentNeuralNetwork

海上的程序猿·2024-01-18 22:24

第一周循环序列模型（Recurrent Neural Networks）

1.1为什么选择序列模型？（WhySequenceModels?）在本课程中你将学会序列模型，它是深度学习中最令人激动的内容之一。循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和其他领域中引起变革。在本节课中，你将学会如何自行创建这些模型。我们先看一些例子，这些例子都有效使用了序列模型。在进行语音识别时，给定了一个输入音频片段，并要求输出对应的文字记录。这个例子里输入和输出数据都是序列模

def1037aab9e·2024-01-18 06:20

Modeling Trajectories with Recurrent Neural Networks阅读准备知识

1.softmax函数：我认为是将输入转化为输出的一个巧妙的函数...link：http://blog.csdn.net/hejunqing14/article/details/489803212.权重的第二范式（l2-norm）：这个第二范式和数据库不一样。在深度学习里，第二范式代表权重的平方||W||2（2是上标）。与之对应的第一范式则是权重绝对值|W|l1-norm：曼哈顿距离，可以理解为绝

FD_Rookie·2024-01-04 14:45

【深度学习：Recurrent Neural Networks】循环神经网络（RNN）的简要概述

【深度学习】循环神经网络（RNN）：连接过去与未来的桥梁循环神经网络简介什么是循环神经网络(RNN)？传统RNN的架构循环神经网络如何工作？常用激活函数RNN的优点和缺点RNN的优点：RNN的缺点：循环神经网络与前馈神经网络随时间反向传播(BPTT)标准RNN的两个问题RNN应用基本Python实现（RNN与Keras）经常问的问题结论苹果的Siri和谷歌的语音搜索都使用递归神经网络（RNN），这

jcfszxc·2024-01-01 17:29

Hierarchical Recurrent Attention Network for Response Generation

“HierarchicalRecurrentAttentionNetworkforResponseGeneration”，ChenXingetalhttps://arxiv.org/pdf/1701.07149.pdf

LittleTreeT·2023-12-31 19:26

图像融合论文阅读：ReCoNet: Recurrent Correction Network for Fast and Efficient Multi-modality Image Fusion

@inproceedings{huang2022reconet,title={Reconet:Recurrentcorrectionnetworkforfastandefficientmulti-modalityimagefusion},author={Huang,ZhanboandLiu,JinyuanandFan,XinandLiu,RishengandZhong,WeiandLuo,Zhon

qiang42·2023-12-27 22:23

An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networksfor Sequence Modeling

2018年人工智能十佳论文之一：TCN论文地址：AnEmpiricalEvaluationofGenericConvolutionalandRecurrentNetworksforSequenceModeling项目地址：TCN的github链接1.ABSTRACT对于大多数深度学习研究者而言，序列建模任务等价于RNN。但是最近的研究表明，在音频合成以及机器翻译等任务上，CNN的表现胜过RNN。对

流浪的诗人，·2023-12-27 09:57

TF2 Keras (9) : Recurrent Neural Networks (RNN)

本文是对官方文档的学习笔记。Keras支持RNN的理念：好用：内建keras.layers.RNN,keras.layers.LSTM,keras.layers.GRU层，帮助你快速搭建RNN易于定制：可以迅速定制一个RNNCell，并加入到现有架构中，快速验证idea。内建RNNLayer：一个简单的例子有三种内建RNNLayer：keras.layers.SimpleRNN,内部全连接，讲输入

数科每日·2023-12-24 20:29

Pytorch实现bidirectional_recurrent_neural_network

Bidirectional_recurrent_neural_network#Importnecessarypackages.importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms

AIHUBEI·2023-12-04 10:02

Layers » 循环层 Recurrent

Docs»Layers»循环层RecurrentEditonGitHub[source]RNNkeras.layers.RNN(cell,return_sequences=False,return_state=False,go_backwards=False,stateful=False,unroll=False)循环神经网络层基类。参数cell:一个RNN单元实例。RNN单元是一个具有以下几项的

miskid·2023-12-04 04:00

《DuDoRNet: Learning a Dual-Domain Recurrent Network for Fast MRI Reconstruction with Deep T1》总结

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言CVPR2020-MRI重建论文总结一、要解决的问题是什么问题一问题二问题三二、如何解决这个问题（一）思路针对问题一针对问题二针对问题三Summary（二）目标函数（三）算法1、具体模型DRD-Net①初始特征提取②Squeeze-and-excitationDilatedResidualDenseBlock(SDRDB)

SDsqx6·2023-11-27 11:39

Network Traffic Anomaly Detection Using Recurrent Neural Networks

来源：arxiv2018，论文链接利用RNN来进行网络流量的异常检测核心思想：将网络流量标记并压缩成形成表示计算机之间对话的“句子”的“单词”序列。然后使用这些句子来训练生成一个模型，该模型可以学习新生成的语言的语义和句法语法。本文通过使用LSTM单元来发现这些序列的关系以及其细微差别。然后使用语言模型来预测两个IP之间的通信，并且所预测出误差的被用来进行测量出特殊(atyptical)的通信与一

命运交叉的城堡·2023-11-26 17:00

Unsupervised Skill Discovery via Recurrent Skill Training论文笔记

ZheyuanJiang,JingyueGao,JianyuChen(2022).UnsupervisedSkillDiscoveryviaRecurrentSkillTraining.InConferenceonNeuralInformationProcessingSystems(NeurIPS),2022.通过循环技能训练发现无监督技能1、Motivation以往的无监督技能发现方法主要使用的

Gabriel17·2023-11-26 16:04

Course 5-Recurrent Neural Networks--Week 1

吴恩达老师的RNN课程已经学了一遍了，但总觉得自己学得不够明白，怎么办？再来一遍啊。书读百遍其义自见嘛！第一周的课程主要介绍序列模型的应用场景；深度学习中的RNN基础结构、GRU、LSTM、BRNN；语言模型和序列采样的知识。1.1为什么需要序列模型？本课程中，我们将学习序列模型，深度学习令人兴奋的领域之一。RNN这类模型已经改变了语音识别、自然语言处理等其他领域。在本门课中，你将学习如何自己构建

岱宗雪·2023-11-23 19:31

论文阅读：A Critical Review of Recurrent Neural Networks for Sequence Learning

作者：ZacharyC.LiptonUCSD一、论文所解决的问题现有的关于RNN这一类网络的综述太少了，并且论文之间的符号并不统一，本文就是为了RNN而作的综述二、论文的内容（0）整体一览由前馈神经网络-》RNN的早期历史以及发展-》现代RNN的结构-》现代RNN的应用（1）前馈神经网络图1一个神经元图2一个神经网络传统的前馈神经网络虽然能够进行分类和回归，但是这些都是假设数据之间是iid（独立同

xizero00·2023-11-21 18:34

论文笔记2：Deep Attention Recurrent Q-Network

参考文献：[1512.01693]DeepAttentionRecurrentQ-Network（本篇DARQN）[1507.06527v3]DeepRecurrentQ-LearningforPartiallyObservableMDPs（DRQN,可参见我上一篇笔记）目前网上我搜到的论文笔记参考：论文笔记之：DeepAttentionRecurrentQ-Network创新点：将DQN（其实是

uuummmmiiii·2023-11-21 18:03

论文笔记：ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks

ReNet:ARecurrentNeuralNetworkBasedAlternativetoConvolutionalNetworks2018-03-0511:13:051.引言：本文尝试用基于四个方向的RNN来替换掉CNN中的convolutionallayer（即：卷积+Pooling的组合）。通过在前一层的feature上进行四个方向的扫描，完成特征学习的过程。Therecurrentla

weixin_34185364·2023-11-21 18:58

【论文笔记】Recurrent Feature Reasoning for Image Inpainting

原文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Li_Recurrent_Feature_Reasoning

woxinfeiyang6032·2023-11-21 18:58

论文笔记： BRITS: Bidirectional Recurrent Imputation for Time Series

2018NIPS0摘要时间序列在许多分类/回归应用程序中无处不在。但是，实际应用中的时间序列数据可能包含很多缺失值。因此，给定多个（可能相关的）时间序列数据，填充缺失值并同时预测它们的类标签很重要。现有的插补方法通常对基础数据生成过程进行强假设，例如状态空间中的线性动态。在本文中，我们提出了一种名为BRITS的新方法，该方法基于递归神经网络，用于时间序列数据中的缺失值插补。我们提出的方法直接学习双

UQI-LIUWJ·2023-11-21 17:48

论文笔记：DCRNN （Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting）

ICLR20180abstract交通预测是一项具有挑战的任务对道路网络的复杂空间依赖性随道路条件变化的非线性时间动态长期预测的固有困难——>将交通流建模为有向图上的扩散过程——>引入扩散卷积递归神经网络(DCRNN)使用图上的双向随机游走来捕获空间依赖性使用具有计划采样（scheduledsampling）的编码器-解码器架构来捕获时间依赖性1introduction1.1交通预测的挑战性复杂的

UQI-LIUWJ·2023-11-21 17:48

ECCV2020最佳论文RAFT：Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow

咆哮的阿杰·2023-11-21 17:47

论文《A recurrent latent variable model for sequential data》笔记：详解VRNN

Arecurrentlatentvariablemodelforsequentialdata背景1通过循环神经网络的序列建模循环神经网络（RNN）可以接收一个可变长度的序列x=(x1,x2,...,xT)x=(x_1,x_2,...,x_T)x=(x1,x2,...,xT)作为输入，并通过递归地处理每个符号同时维持其内部隐藏状态hhh。在每个时间步ttt，RNN读取符号xtx_txt并更新其隐藏状

青云遮夜雨·2023-11-21 17:07

cp16_Model Sequential_Output_Hidden_Recurrent NNs_LSTM_aclImdb_IMDb_Embed_token_py_function_GRU_Gate

Inthepreviouschaptercp15_ClassifyingImageswithDeepConvolutionalNN_Loss_CrossEntropy_ax.text_mnist_CelebA_Colab_ckhttps://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/108414534,wefocusedonconvolutional

LIQING LIN·2023-11-06 22:38

（论文阅读16/100）Inside-Outside Net: Detecting Objects in Context with Skip Pooling and Recurrent Neural

文献阅读笔记简介题目Inside-OutsideNet:DetectingObjectsinContextwithSkipPoolingandRecurrentNeuralNetworks作者SeanBell,C.LawrenceZitnick,KavitaBala,RossGirshick原文链接https://arxiv.org/abs/1512.04143.pdfInside-Outside

朽月初二·2023-11-04 13:27

《SemEval-2018 Task7: Effectively Combining Recurrent and Convolutional Neural Networks for Relation Classification

论文链接：https://www.paperweekly.site/papers/1833非结构化text中的针对实体关系抽取任务，SemEval2018Task7包含的任务Subtask1:relationclassification(assigningatypeofrelationtoanentitypair)Subtask2:relationextraction(detectingtheex

best___me·2023-11-04 06:16

第07课：RNN 在序列问题中的应用——文本分类

在下文中，如果不特别说明，RNN都代表Recurrent

wangongxi·2023-11-01 21:02

循环神经网络RNN基本介绍

这篇文章很多内容是参考：http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns

谁偷了我的酒窝·2023-11-01 09:26

论文阅读——Segment Medical Image Using U-Net Combining Recurrent Residuals and Attention

SegmentMedicalImageUsingU-NetCombiningRecurrentResidualsandAttention结合循环残差连接和注意力机制的UNet网络用于医学图像分割 FromMICAD2020Abstract医学图像分割可为临床诊断提供可靠的依据。医学图像分割技术的发展不仅影响着其他医学图像处理技术，比如3D重建等，还在生物医学图像分析中占据极其重要的地位。随着深度学

黄小米吖·2023-10-31 08:54

论文阅读：Pixel Recurrent Neural Networks

IntroductionPixelRNN和PixelCNN都没有做独立性假设。通过一层256维的softmax层来将像素值当做离散分布来建模。MathModelgeneratinganimagepixelbypixel输入图像是ｎ×ｎ个pixels的x，x可以视为一个长为n2的序列，序列是由x按行读取形成的。为了评估该序列的联合概率分布p(x)，文章将该联合概率表现为n2个条件概率的乘积：而每一个

qq184861643·2023-10-26 07:32

深度学习3：循环神经网络Recurrent Neural Network（基于Python MXNet.Gluon框架）

循环神经网络循环神经网络概述给网络增加记忆能力延时神经网络有外部输入的非线性自回归模型循环神经网络简单循环网络循环神经网络的计算能力循环神经网络的通用近似定理图灵完备应用到机器学习序列到类别模式同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式参数学习随时间反向传播算法实时循环学习算法两种算法的比较手动计算的例子长程依赖问题改进方案梯度爆炸梯度消失参考资料循环神经网络概述在前馈神经网络中，信息的传递是单

绝对是谨慎提交的昵称·2023-10-24 00:44

RNN：循环神经网络（Recurrent Neural Network）

前言神经网络现在各种网络结构都有了，每一种网络结构都是针对某些领域问题而提出来的，RNN循环神经网络同样有它自己的背景，通过这些背景你可以更加认识RNN，甚至未来自己也可以设计自己的网络结构。RNN的提出在RNN之前，大家提出来的网络结构都很独立，他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系

予亭·2023-10-24 00:13

循环神经网络（Recurrent Neural Network Model）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程上篇文章介绍了RNN的数学符号（Notation），现在我们讨论一下怎样才能建立一个神经网络来学习X到Y的映射。如下图所示。可以尝试的方法之一是使用标准神经网络，还是我们之前的例子，“HarryPotterandHerminoeGrangerinventedanewspell.”，把这9个输入单词（可能是9个one-hot向量），将它们输入到一个标准神经网络

双木的木·2023-10-23 23:35

深度学习--循环神经网络（Recurrent Neural Network）

RNN（RecurrentNeuralNetwork）是怎么来的？一些应用场景，比如说写论文，写诗，翻译等等。既然已经学习过神经网络，深度神经网络，卷积神经网络，为什么还要学习RNN？首先我们必须要知道DNN，CNN的输入是相互独立的，比如说我们有一张照片，最终输入是猫还是狗，我输入的每张照片之间是不是没什么关系，也就是说相互独立。但是现实生活当中，有好多都是相互连接的，比如说股票随着时间的变化，

AI-孟菜菜·2023-10-23 23:04

循环神经网络(Recurrent Neural Network)

1.为什么需要循环神经网络RNN上图是一幅全连接神经网络图，我们可以看到输入层-隐藏层-输出层，他们每一层之间是相互独立地，(框框里面代表同一层)，每一次输入生成一个节点，同一层中每个节点之间又相互独立的话，那么我们每一次的输入其实跟前面的输入是没有关系地。这样在某一些任务中便不能很好的处理序列信息。什么是序列信息呢？通俗理解就是一段连续的信息，前后信息之间是有关系地，必须将不同时刻的信息放在一起

shadowismine·2023-10-23 23:03

【论文笔记】RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow（ECCV 2020）

关键词：光流估计、端到端训练、迭代优化、GRU一种新的适用于光流的端到端可训练的模型。独特之处在于它使用大量轻量级、循环更新算子以单一分辨率运行。在各种数据集上实现了最好的精度，强大的跨数据集泛化能力，并且在推断时间、参数总数和训练迭代方面非常有效。创新点：RAFT以高分辨率保持和更新单个固定的光流场；RAFT的更新算子是循环的、轻量级的，并且共享权重；更新算子由一个卷积GRU组成，在4D多尺度相

李加号pluuuus·2023-10-21 18:54

《RAFT：Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow》论文笔记

参考代码：RAFT作者主页：ZacharyTeed1.概述导读：这篇文章提出了一种新的光流估计pipline，与之前介绍的PWC-Net类似其也包含特征抽取/correlationvolume构建操作。在这篇文章中为了优化光流估计，首先在correlationvolume的像素上进行邻域采样得到lookups特征（增强特征相关性，也可以理解为感受野），之后直接使用以CNN-GRU为基础的迭代优化网

m_buddy·2023-10-21 18:20

(光流)2020-ECCV-普林斯頓大學-RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow

一、计算图片featurefeature的分辨率是原图的1/8。二、计算相关性（这步是文章的一个核心）分别用4个不同的kernelsize（1,2,4,8)进行处理，得到4个correlation矩阵文章定义了一个查询操作（CorrelationLookup）三、迭代计算光流用一句话可以概括为：用GRU循环网络迭代计算出flow。四、监督训练总结：文章的主要思想：1、以多次迭代的方式来计算最终的f

WX_Chen·2023-10-21 18:50

论文|RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow

2022年8月13日论文名称RAFT:RecurrentAll-PairsFieldTransformsforOpticalFlow作者ZacharyTeedandJiaDeng发表期刊ECCV2020主要思想简述优点不像之前的coarse-to-fine类的方法，RAFT在计算时始终保持同一分辨率，而coarse-to-fine则是对多尺度预测，逐步细化的方式updateoperator是轻量的

爱吃鱼的森先生·2023-10-21 18:50

论文阅读：RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow

文章目录1.论文总述2.RAFT结构被传统算法所启发3.RAFT的三个重大创新点4.光流算法需要解决的难点5.传统光流算法简介及缺点6.FastDIS有可能存在的问题7.本文相近work8.Buildingcorrelationvolumes9.Update10.一个新颖的利用卷积层去学习的上采样操作11.模型指标对比12.消融实验参考文献1.论文总述这篇也是基于CNN的光流估计work，ECCV

贾小树·2023-10-21 18:20

论文阅读 | RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow

RAFT:RecurrentAll-PairsFieldTransformsforOpticalFlowECCV2020光流任务bestpaper论文地址：【here】代码地址：【here】介绍光流是对两张相邻图像中的逐像素运动的一种估计。目前碰到的一些困难包括：物体的快速运动，遮挡、运动模糊和缺乏纹理信息的一些图案。目前深度学习的方法在维持传统方法达到的性能的情况下，有着更快的推理速度。目前需要

btee·2023-10-21 18:46

【Stanford CS224N 笔记】lecture 7 Recurrent Neural Network

一、语言模型1.1定义语言模型LanguageModel，是指预测一个句子（词语有序序列）出现的概率的模型，即，一般可用于以下场景：1.判断什么词序出现的可能性更高：p(六点吃饭)>p(六点饭吃)2.判断在上下文中，什么词汇出现的可能性更高：p(七点下班回家)>p(七点下班回公司)1.2n-gram语言模型一般基于一个错误但有必要的马尔科夫假设：一个单词的出现概率仅取决于前n个单词是什么，即在足量

宇智波艾尼路·2023-10-20 12:31

2-12 异常检测 TCP Phases Classification Using Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks 笔记

一、基本信息期刊/会议：Proc.ICMLT 年份：2018二、论文总结2.1研究方向使用LSTM对网络拥塞控制进行阶段分类（慢启动、拥塞避免、超时重传、快速重传）。2.2写作动机传统的拥塞控制四个阶段的分类方法只是使用了人工提取的特征进行分类，并没有用到数据的时序信息，作者基于LSTM提取出时序信息和人工提取的特征，用决策树进行分类。2.3主要内容拥塞控制主要有四个阶段：慢启动

Siberia_·2023-10-19 09:59

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P26 Recurrent Neural Network

RNN应用场景：填满信息把每个单词表示成一个向量的方法：独热向量还有其他方法，比如：Wordhashing单词哈希输入：单词输出：该单词属于哪一类的概率分布由于输入是文字序列，这就产生了一个问题：是到达还是离开？隐藏层的输出会被存储在内存中，内存能被视为另一个输入。改变序列的顺序会改变输出。RNN的网络结构目前已提出的两个网络及区别双向RNN它与传统的循环神经网络（RNN）相比有一个重要的区别：它

QwQllly·2023-10-19 00:07

RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow（ECCV 2020）

目录1.概述2.网络结构2.1featureextraction2.2ComputingVisualSimilarity2.3iterativeupdates3.模型训练

访风景于崇阿·2023-10-16 13:26

人群计数：DRSAN--Crowd Counting using Deep Recurrent Spatial-Aware Network

Goal:estimatingthetotalnumberofpeopleinunconstrainedcrowdedscenes.**Highlight:**Nowtherearetwodifficultiesinthecrowdcounting,oneisthevariationofcrowdscale,theotheriscameraperspectivethatcauseshugeappe

目睹闰土刺猹的瓜·2023-10-15 20:09

论文笔记与解读《DRAW: A Recurrent Neural Network for Image Generation》

前言笔者临近硕士毕业，我的硕士毕业项目十分类似一个非常著名的研究工作：DRAW:ARecurrentNeuralNetworkforImageGeneration，该项工作由2015年由GoogleDeepmind发表在ICML并产生了很大的影响力。其核心贡献点在于，通过视觉注意力关注区域序列，并基于变分自动编码器VariationalAutoEncoder(VAEs)，对图像进行生成，而不是将整

Yzy_Carlisle·2023-10-09 14:03

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