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AI+鏈接未來,AI正在顛覆世界

從生活場景到工業(yè)場景,AI正在以驚人的速度滲入各行各業(yè),并形成完整的產(chǎn)業(yè)鏈,
一場顛覆性的科技變革已經(jīng)拉開序幕......

市場份額飆升,人才供不應(yīng)求

國家“十四五”政策大力支持人工智能行業(yè)發(fā)展,中國人工智能行業(yè)整體市場呈現(xiàn)高速增長趨勢。據(jù)測算,2029年市場規(guī)模將突破萬億大關(guān)。

市場份額的飆升帶來了人工智能企業(yè)的爆發(fā)式增長,各大企業(yè)也紛紛開辟了人工智能業(yè)務(wù)板塊。如此局面之下,人工智能人才備受用人市場青睞,人才供需比遠小于其他行業(yè)。

人才供需比指的是意向進入崗位的人才數(shù)量與崗位數(shù)量的比值,比值大于1,供過于求。比值越小,競爭越小。 比值越大,競爭也就越大。

高薪+多元化,開啟無限職業(yè)可能

除本行業(yè)蓬勃發(fā)展外,人工智能還廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域,隨著行業(yè)的不斷完善及細化,
衍生了更多崗位。在人才緊缺的趨勢下,薪資水平較高。

深剖人工智能主流技術(shù)方向

主流技術(shù)方向知識點全覆蓋,多樣化職業(yè)選擇

AI技術(shù)下沉,觸達更多人群

四大類適學(xué)人群,前沿但不遙遠,人人皆可“武裝”AI

雙師雙平臺,打造個性化人才培養(yǎng)方案

區(qū)別于傳統(tǒng)培訓(xùn),真正適合AI時代的新班型

5大階段層層遞進,培養(yǎng)AI開發(fā)思維

掌握算法技術(shù),編程實踐,培養(yǎng)全面的A人才

  • 基礎(chǔ)理論
  • 基礎(chǔ)開發(fā)
  • 深度開發(fā)
  • 視覺實戰(zhàn)
  • 大模型實戰(zhàn)
  • 01 人工智能引入與課程整體介紹
    人工智能的認知與介紹 學(xué)習(xí)階段概覽與語言工具介紹 人工智能工具環(huán)境介紹-學(xué)習(xí)環(huán)境介紹
  • 03 Python高級技巧
    函數(shù)的基本概念與使用 類的基本概念與使用 模塊與包 異常處理機制 迭代器與生成器 正則表達式 裝飾器 文件操作 多進程 多線程 協(xié)程 網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識 網(wǎng)絡(luò)編程
  • 04 PyQT課程
    PyQT概念與安裝創(chuàng)建 使用PyQt5創(chuàng)建第一個界面 UI界面設(shè)計與手寫界面設(shè)計 繪制注冊界面,實現(xiàn)注冊功能 圖像顯示 定時器-QTimer的使用 基于QProgressBar實現(xiàn)進度條 PyQT的界面切換 基于QMainWindow實現(xiàn)記事本 文件瀏覽器的實現(xiàn) 多媒體的實現(xiàn) 事件機制 PyQT中多線程 打包PyQt5軟件
  • 02 Python的基礎(chǔ)語法
    認識Python Python的基礎(chǔ)語法 運算符 輸入與輸出 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 條件語句 Python、Anaconda與Pycharm的關(guān)系 Python3.10的match...case while循環(huán)語句
    for循環(huán)語句 循環(huán)的控制與綜合練習(xí) 數(shù)據(jù)類型-數(shù)字型 數(shù)據(jù)類型-字符串 數(shù)據(jù)類型-列表 數(shù)據(jù)類型-元組 數(shù)據(jù)類型-集合 數(shù)據(jù)類型-字典
  • 05 線性代數(shù)與數(shù)據(jù)挖掘
    人工智能中的線性代數(shù) Numpy庫與矩陣處理 Matplotlib庫與數(shù)據(jù)可視化 Pandas Series數(shù)據(jù)處理
    數(shù)據(jù)處理的藝術(shù)Pandas DataFrame 【項目】學(xué)生成績統(tǒng)計可視化
  • 06 Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
    Python算法分析 單鏈表 雙鏈表 隊列 雙端隊列
    哈希表 遞歸 線性查找與二分類 Python基本排序算法 Python高級排序算法
  • 01 人工智能的微積分基礎(chǔ)
    人工智能的微積分引入 人工智能的微積分基礎(chǔ)
  • 03 視覺項目實踐:自動駕駛
    MQTT庫的介紹與3D場景的交互 自動駕駛簡介 3D場景的介紹 獲取3D場景的數(shù)據(jù) 透視變換 提取車道線 車道線擬合 車道線顯示 車輛控制與自動駕駛
  • 05 概率論與統(tǒng)計
    概率論與統(tǒng)計(上) 貝葉斯原理與實踐 概率論與統(tǒng)計(下) 貝葉斯案例與實踐 貝葉斯多分類實踐 【項目】基于貝葉斯的鳶尾花分類 【作業(yè)】基于貝葉斯的糖尿病分類
  • 06 機器學(xué)習(xí)算法原理與實踐-深化
    曲線擬合與非線性化 激活函數(shù) 極大似然估計與交又熵損失函數(shù) 邏輯回歸與二分類問題 基于框架的邏輯回歸 【項目】基于PyTorch的垃圾郵件邏輯回歸 【作業(yè)】基于PyTorch的蘑菇邏輯回歸 【作業(yè)】基于sklearn的乳腺癌邏輯回歸
  • 02 圖像認知與OpenCV
    計算機眼中的圖像 灰度化 二值化 自適應(yīng)二值化 形態(tài)學(xué)變換 圖片顏色識別 圖像顏色替換 ROI切割 圖像旋轉(zhuǎn) 圖像鏡像旋轉(zhuǎn) 圖像縮放 圖像矯正
    圖像添加水印 圖像噪點消除 圖像梯度處理 圖像邊緣檢測 繪制圖像輪廓 凸包特征檢測 圖像輪廓特征查找 直方圖均衡化 模板匹配 霍夫變換 圖像亮度變換
  • 04 機器學(xué)習(xí)算法原理與實踐-入門
    機器學(xué)習(xí)介紹與定義 KNN與決策邊界 距離計算方式 使用數(shù)學(xué)方法實現(xiàn)KNN 前向傳播與損失函數(shù) 反向傳播的學(xué)習(xí)率與梯度下降 自求導(dǎo)的方法實現(xiàn)線性回歸算法 深度學(xué)習(xí)框架PyTorch的tensor 基于PyTorch框架的線性回歸 基于TensorFlow框架的線性回歸 基于PaddlePaddle框架的線性回歸 【項目】基于PyTorch的房價預(yù)測 【作業(yè)】基于PyTorch的鮑魚年齡判定 【作業(yè)】基于sklearn共享單車租賃預(yù)測
  • 07 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實踐
    全連接與鏈式求導(dǎo)法則 Softmax與交叉熵 優(yōu)化器和優(yōu)化方法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性與欠擬合 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過擬合 正則化 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過擬合解決方案 深度學(xué)習(xí)回顧與任務(wù) 【項目】基于DNN的PM2.5預(yù)測 【作業(yè)】基于DNN的吃雞預(yù)測
  • 01 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    計算機眼中的圖像 卷積為什么能識別圖像 池化為什么能增強特征 多通道卷積與偏置過程 CUDA與cudnn安裝 LeNet-5原理與算法基礎(chǔ) 【項目】LeNet-5的手寫體識別項目 分類算法的評估標準
  • 02 視覺經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與復(fù)現(xiàn)
    圖像識別的歷史發(fā)展 AlexNet網(wǎng)絡(luò)特點與代碼復(fù)現(xiàn) 【項目】基于AlexNet的貓狗分類項目 【作業(yè)】基于AlexNet的花卉分類項目 VggNet網(wǎng)絡(luò)特點 GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)特點 ResNet網(wǎng)絡(luò)特點與代碼復(fù)現(xiàn) 【項目】基于ResNetde分類 【項目】基于AlexNet的花卉分類項目 MobileNetV1網(wǎng)絡(luò)特點 MobileNetV2網(wǎng)絡(luò)特點 MobileNetV3網(wǎng)絡(luò)特點
  • 03 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與應(yīng)用
    【項目】基于DNN的風,電功率預(yù)測 DNN的時序預(yù)測與缺陷 RNN為什么能做時序預(yù)測? 【項目】基于RNN的風電功率預(yù)測 RNN的梯度消失和梯度爆炸 Word Embeddging詞嵌入 Word2Vec Word2Vec優(yōu)化 LSTM:長-短期記憶網(wǎng)絡(luò) BiLSTM 門控循環(huán)單元
  • 04 Transformer基礎(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)搭建
    Encoder-Decoder 注意力機制引入 注意力機制 soft-attention 絕對位置編碼 Layer-Normaliaztion Attention中的mask Transformer 【代碼】手寫Transformer網(wǎng)絡(luò) 【項目】從零開始手寫GPT
  • 05 語音了解與基礎(chǔ)
    認識模擬聲音與數(shù)字聲音 聲音時域與頻域轉(zhuǎn)換 聲音的mel特征提取
  • 01 Git教程
    Git學(xué)習(xí)與使用
  • 02 工業(yè)流水線產(chǎn)品實時檢測
    3D分揀場景介紹與數(shù)據(jù)通信 3D場景數(shù)據(jù)采集 使用分類算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 網(wǎng)絡(luò)fine-tuning:整個網(wǎng)絡(luò)與某幾層 3D場景分類算法項目部署 目標檢測簡介 目標檢測的數(shù)據(jù)集-Pascal VOC 目標檢測的數(shù)據(jù)集-MS COCO 目標檢測的數(shù)據(jù)集-YOLO 目標檢測的評價指標
    目標檢測的挑戰(zhàn) R-CNN原理 Fast R-CNN原理 Faster R-CNN原理 SSD的原理與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析 YOLO簡介與快速上手使用-預(yù)測篇 YOLO簡介與快速上手使用-訓(xùn)練篇 YOLOV1的原理與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) YOLOV2的原理與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) YOLOV3的原理與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    YOLOV4的原理與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) YOLOV5的原理與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) YOLOV5的使用與代碼精講-預(yù)測部分 YOLOV5的使用與代碼精講-網(wǎng)絡(luò)搭建 YOLOV5的使用與代碼精講-訓(xùn)練部分 YOLOV8的原理與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 3D場景檢測算法項目部署
  • 03 人臉識別項目精講
    人臉識別項目功能演示 人臉識別項目整體框架介紹 人臉數(shù)據(jù)集的下載、標注與處理 快速使用YOLOV8訓(xùn)練一個人臉檢測 遠處人臉檢測失利與數(shù)據(jù)集優(yōu)化 FaceNet的原理詳解 基于facenet的人臉向量化 數(shù)據(jù)庫存儲與相似性基礎(chǔ) 人臉識別項目實現(xiàn) 基于PyQT5實現(xiàn)人臉錄入功能 基于PyQT5實現(xiàn)人臉識別功能 基于PyQT5實現(xiàn)人臉數(shù)據(jù)庫管理功能
  • 05 視覺算法的NPU終端移植
    CPU、GPU、NPU介紹 RKNPU介紹與發(fā)展 YOLO-COCO預(yù)訓(xùn)練模型轉(zhuǎn)換 YOLO-COCO與訓(xùn)練模型板載部署 自定義模型轉(zhuǎn)換和部署 RK3588算法部署接入3D場景 更快的推理:C++部署方案
  • 04 Linux開發(fā)與使用
    Linux系統(tǒng)介紹 Windows環(huán)境-wsl2環(huán)境安裝 Linux服務(wù)器連接 Ubuntu基本命令
  • 01 Linux開發(fā)與使用(選修)
    Linux系統(tǒng)介紹 Ubuntu基本命令
  • 03 大模型的部署與應(yīng)用基礎(chǔ)
    大模型的部署與應(yīng)用基礎(chǔ)章節(jié)介紹 RESTful風格api 使用api接口調(diào)用大模型 大模型相關(guān)庫與概念 Windows本地部署與GPU并行-Qwen2.5 Windows本地部署Chatglm3-6B ollama本地運行大模型 autodl的GPU部署大模型 Ubuntu下CUDA和CuDNN安裝-wsl Windows環(huán)境-wsl的docker部署 Ubuntu下CUDA和CuDNN安裝-Docker vllm進行推理加速優(yōu)化 多輪對話機器人實現(xiàn) 入門FastAPI 基于fastapi構(gòu)建對話機器人 對話機器人WEBUI-streamlit 對話機器人WEBUI-gradio temperature和top_p參數(shù)常見設(shè)置
  • 04 大模型的RAG與Agent設(shè)計
    Langchain部署本地大模型 Langchain-Prompt提示詞 常見向量數(shù)據(jù)庫的介紹 Langchain-chain鏈 Langchain-memory記憶 Langchain-agent代理 RAG的介紹 RAG的文本加載 RAG的文本分割 Langchain-OutputParser輸出解析器
    RAG的向量化 Langchain部署簡單RAG應(yīng)用 RAG的評估 RAG的智能評估-LangSmith RAG的智能評估-RAGas RAG的優(yōu)化 手搓一個RAG 手搓一個Agent
  • 07 大模型的微調(diào)與量化
    大模型微調(diào)的意義 什么是參數(shù)高效微調(diào) Bitfit-tuning實操 Prompt-tuning實操 P-tuning實操 Prefix-tuning實操 LORA實操
    LLaMA-Factory微調(diào)角色扮演大模型 LLaMA-Factory微調(diào)文旅多模態(tài)大模型 RLHF基于人類反饋的強化學(xué)習(xí) 什么是量化Quantization GPTQ量化的原理與優(yōu)勢 AWQ量化的原理與優(yōu)勢
  • 02 初見大模型
    常見大模型介紹 大模型與人工智能關(guān)系 大模型的基礎(chǔ)原理 大語言模型的“前世今生”與發(fā)展 LLM預(yù)測過程與提示工程 如何高效地使用Prompt
  • 05 基于Agent的私人AI助理項目精講
    項目背景介紹 環(huán)境搭建介紹 核心功能梳理與作業(yè)布置 Agent部分實現(xiàn) 工具部分實現(xiàn) 知識庫部分實現(xiàn) webui部分實現(xiàn)
  • 06 分布式與混合精度訓(xùn)練-訓(xùn)練GPT2
    大模型訓(xùn)練階段介紹 如何進行分布式訓(xùn)練 數(shù)據(jù)并行DP 分布式數(shù)據(jù)并行DDP
    Accelerate Deepspeed 混合精度訓(xùn)練 GPT2的訓(xùn)練與優(yōu)化訓(xùn)練
  • 08 大模型的NPU終端移植
    RK3588部署deepseek對話大模型 RK3588部署Qwen多模態(tài)大模型
  • 09 DeepSeek+Coze打造AI智能體工作流(選修)
    DeepSeek+Xmind快速生成思維導(dǎo)圖 DeepSeek+kimi快速生成PPT DeepSeek+Mermaid快速生成流程圖 Coze:多平臺發(fā)布專屬智能體
    大模型快速生成圖片 大模型快速生成視頻 大模型+工具快速操作Excel
    Coze:介紹與登錄 Coze:個人空間與團隊空間 Coze:從零開始搭建跨境營銷工作流
    Coze:使用對話流完成AI面試官 Coze:使用插件完成AI旅行助手 Coze:使用知識庫完成AI客服

元宇宙-人工智能在線實驗平臺

拒絕3大學(xué)習(xí)難題,輕松get人工智能學(xué)習(xí)的正確方式!

2D/3D化交互式特色功能

組件化拖拽式編程
結(jié)果實時展示
組件參數(shù)交互
代碼自動生成
機器視覺3D場景
NLP/語音3D場景
智能分揀綜合場景
大模型AIGC綜合場景
自動駕駛綜合場景

人工智能在線實驗平臺教學(xué)系統(tǒng)子模塊

企業(yè)級項目實戰(zhàn),積累多領(lǐng)域經(jīng)驗

智能化3D場景工業(yè)流水線系統(tǒng)
項目技術(shù)要點

3D場景模擬
殘次品檢測
分類算法
機器學(xué)習(xí)模型
MQTT通信協(xié)議

動態(tài)自動上貨
傳送帶控制系統(tǒng)
檢測算法
實時數(shù)據(jù)處理
物聯(lián)網(wǎng)(IoT)集成

衍生應(yīng)用領(lǐng)域

自動化港口作業(yè)
生產(chǎn)線自動化
物流優(yōu)化
醫(yī)療圖像診斷

缺陷檢測
無人機圖像處理
機械和設(shè)備維護
智能農(nóng)業(yè)

本項目是一個高度自定義的3D場景工業(yè)流水線系統(tǒng),旨在通過自動化技術(shù)實現(xiàn)高效的物品分抹與處理。系統(tǒng)集成了動態(tài)自動上貨、殘次品識別、自動分抹和傳送帶控制等功能,將待分揀物品輸送到分抹系統(tǒng)。用戶可以自定義規(guī)則和算法,以將物品準確分配到正確的下件系統(tǒng)。訓(xùn)練出的規(guī)則和算法越優(yōu),分揀處理的速度和準確性就越高。此外,結(jié)合MQTT等通信協(xié)議,確保了系統(tǒng)的靈活性和擴展性

3D場景下的智能垃圾分類系統(tǒng)
項目技術(shù)要點

3D場景構(gòu)建
多角度圖像采集
垃圾類別識別
3D可視化界面

目標檢測
深度學(xué)習(xí)模型
自定義樣本訓(xùn)練
數(shù)據(jù)標注工具

衍生應(yīng)用領(lǐng)域

快遞分棟
殘次品檢測
清障機器人
運動分析

工業(yè)流水線分揀
工業(yè)流水線控制
CT/X光影像解析
虛擬和增強現(xiàn)實

本項目是一個創(chuàng)新的3D場景垃圾分類系統(tǒng),利用先進的目標檢測技術(shù)和多角度圖像采集,實現(xiàn)垃 圾的自動分類。系統(tǒng)能夠準確識別可回收物、廚余垃圾、有害垃圾和其他垃圾,從而促進資源回收 和環(huán)境保護。用戶可自定義垃圾樣本的多角度采集,以提升識別精度,同時系統(tǒng)提供直觀的3D可視 化界面,簡化操作和管理

智能駕駛綜合項目
項目技術(shù)要點

目標檢測算法
深度學(xué)習(xí)模型
圖像預(yù)處理
實時數(shù)據(jù)處理
PID控制算法

輕量化模型
Hough變換
視覺處理
邊緣檢測

智能駕駛綜合項目包含:智能車輛違停檢測與響應(yīng)系統(tǒng)、智能車流量計數(shù)與跟蹤系統(tǒng)、智能車牌識別系統(tǒng)、基于車道線檢測的道路邊緣與標線識別系統(tǒng)、基于視覺處理的車輛控制與高速巡航系統(tǒng)

基于Agent的私人AI助理
項目技術(shù)要點

Agent部分實現(xiàn)
webui部分實現(xiàn)
多action智能體

知識庫部分實現(xiàn)
工具部分實現(xiàn)

核心功能

個性化知識庫管理
智能查詢解析
多源信息檢索

代碼解釋器
文檔閱讀
用戶友好界面

本項目以智能 Agent 技術(shù)為核心,通過結(jié)合自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、知識圖譜等技術(shù),打造一個能夠理解用戶需求、自主執(zhí)行任務(wù)的私人 AI 助理。

分布式與混合精度訓(xùn)練——從零訓(xùn)練GPT
項目技術(shù)要點

數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理
訓(xùn)練優(yōu)化
評估與調(diào)優(yōu)

模型架構(gòu)設(shè)計
模型融合

衍生應(yīng)用領(lǐng)域

智能客服
機器翻譯
智能輔導(dǎo)系統(tǒng)

虛擬角色互動
金融風險評估
醫(yī)療咨詢

深入挖掘從transformer到大模型的歷史變遷及技術(shù)棧的遷移,帶領(lǐng)大家從零開始搭建GPT大模型網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)大模型訓(xùn)練的技巧,基于此學(xué)習(xí)各開源大模型的部署與微調(diào)。

基于人臉識別的身份驗證系統(tǒng)
項目技術(shù)要點

人臉檢測
深度學(xué)習(xí)
PyQt界面開發(fā)

目標檢測
人臉Embedding
SQLite數(shù)據(jù)庫

衍生應(yīng)用領(lǐng)域

安防監(jiān)控
考勤機
公共安全
智能家居

門禁系統(tǒng)
人臉支付系統(tǒng)
用戶登錄系統(tǒng)
便捷支付

項目是一個基于人臉識別技術(shù)的身份驗證系統(tǒng),旨在通過高效、準確的面部識別算法,為用戶提供安全、便捷的身份驗證服務(wù)該系統(tǒng)利用目標檢測技術(shù)進行人臉定位,并結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型將人臉圖像轉(zhuǎn)化為高維向量(人臉Embedding),實現(xiàn)1:N的人臉識別功能。為了提升用戶體驗和數(shù)據(jù)管理效率,系統(tǒng)采用PyQt設(shè)計圖形界面,并使用SQLite數(shù)據(jù)庫存儲和管理用戶信息及識別記錄

日常課程項目跟練,用項目“硬控”技術(shù)點

智能化學(xué)習(xí)管理平臺,學(xué)習(xí)效果全掌控

系統(tǒng)人才畫像
海量題庫自測
AI智能助教
AI模擬面試

百度云證書加持,做高含金量AI人才

華清遠見 X 百度云

百度是國內(nèi)較早進入人工智能領(lǐng)域的企業(yè),華清遠見是百度云智學(xué)院授權(quán)認證合作伙伴。《人工智能深度學(xué)習(xí)(初級)認證》是百度云智學(xué)院與華清遠見聯(lián)合打造的深度學(xué)習(xí)人才培養(yǎng)與認證體系。完成華清遠見人工智能體系課程學(xué)習(xí)并考試通過,可獲得由百度云智學(xué)院頒發(fā)的高含金量《人工智能深度學(xué)習(xí)(初級)認證證書》。

《人工智能深度學(xué)習(xí)(初級)認證證書》圍繞“AI+”行業(yè)應(yīng)用場景下的業(yè)務(wù)設(shè)計、工程實施、產(chǎn)品測試、安裝部署、系統(tǒng)運維、人工智能技術(shù)服務(wù)、算法調(diào)優(yōu)、深度學(xué)習(xí)框架基本應(yīng)用等崗位技能要求進行課程學(xué)習(xí)設(shè)置,囊括了深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架應(yīng)用、系統(tǒng)應(yīng)用提作,深度學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)分析與設(shè)計,工程應(yīng)用實施,系統(tǒng)測試、算法優(yōu)化、安裝部署、系統(tǒng)運維等詳細內(nèi)容,培養(yǎng)適應(yīng)多個領(lǐng)域的AI+人才。了解詳情 >>>

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  • 伏**
    本科
    算法工程師
    25K
  • 劉**
    本科
    算法工程師
    18K
  • 宋**
    本科
    數(shù)據(jù)分析師
    16K
  • 侯**
    本科
    算法工程師
    15K
  • 李**
    本科
    軟件開發(fā)工程師
    13K
  • 何**
    本科
    AI工程師
    10.5K
  • 顧**
    本科
    算法工程師
    10K
  • 劉**
    本科
    算法工程師
    10K

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