检索结果-内蒙古大学图书馆

环境与职业医学 2011年第1期28卷 43-46页

作者：张霞吴世达陈健宁勇于威威卢伟上海市疾病预防控制中心上海200336 上海海事大学信息工程学院上海200135

[目的]建立一种基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的化工行业职业病危害综合定量评价方法。[方法]在全面分析化工项目职业卫生状况影响因素的基础上,建立包含11项指标的综合评价指标体系,并实现了指标的量化。收集本市23家石... 详细信息

[目的]建立一种基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的化工行业职业病危害综合定量评价方法。[方法]在全面分析化工项目职业卫生状况影响因素的基础上,建立包含11项指标的综合评价指标体系,并实现了指标的量化。收集本市23家石油化工类建设项目的相关资料,其中18组作为训练样本对神经网络进行训练,建立BP神经网络模型。[结果]5组作为测试样本,输入训练好的神经网络模型中进行测试,结果与专家评估结果相符,正确率100%。[结论]本研究所建立的多指标综合定量评价的神经网络模型可用于定量评价化工项目的职业病危害风险,为职业病危害风险评估法的研究提供了一种新的思路,为化工项目的分级管理和风险控制提供了有效的途径。

关键词：人工神经网络反向传播神经网络职业病危害评价方法化工行业

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基于反向传播神经网络的60GHz脉冲定位算法研究

基于反向传播神经网络的60GHz脉冲定位算法研究

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作者：邢帅中国海洋大学

学位级别：硕士

随着科技的发展以及无线技术的普及，如何快速准确地获取位置信息成为当下的研究热点。因此，关于定位技术的解决方案和产品具有广阔的应用前景。脉冲(ImpulseRadio,IR)信号凭借其独特优势被广泛应用于无线定位系统。IR-60GHz信号凭借... 详细信息

随着科技的发展以及无线技术的普及，如何快速准确地获取位置信息成为当下的研究热点。因此，关于定位技术的解决方案和产品具有广阔的应用前景。脉冲(ImpulseRadio,IR)信号凭借其独特优势被广泛应用于无线定位系统。IR-60GHz信号凭借其较高的时间与多径分辨率高、抗干扰能力强等突出优势，成为实现毫米级定位技术的首选方案。　　本文将重点研究基于IR-60GHz信号的室内定位算法设计，旨在实现高精度的目标定位。本文的研究内容以及创新点主要包括：　　(1)深入研究IR-60GHz信号特点，分析60GHz信号的潜在应用领域。详细介绍经典的无线定位技术，将基于信号到达时间(TimeofArrival,TOA)测距技术作为IR-60GHz信号实现高精度定位的首选方案。分析常用的评价定位性能的关键指标，选择均方根误差(RootMeanSquareError,RMSE)作为本文定位算法的评价标准。　　(2)搭建基于IR-60GHz信号的定位系统模型。将经过脉冲位置调制(PulsePositionModulation,PPM)与跳时码(TimeHopping,TH)扩频的有载波的高斯脉冲作为IR-60GHz信号波形，能量接收机因其结构简单、低采样率等特性被用来作为IR-60GHz信号的处理方案。　　(3)设计了一种基于反向传播神经网络(BackPropagationNeuralNetwork,BPNN)的TOA估计算法。在搭建的IR-60GHz信号的无线定位系统模型中，该算法主要解决非视距(Non-lineofSight,NLOS)环境导致的较大定位误差这一关键性的难题;由于BPNN具有很强的鲁棒性、良好的拟合与预测能力，能够降低NLOS环境下的噪声干扰，所以能够提高定位精度。本文在BPNN模型的搭建上采用仅包含输入层，隐含层和输出层的三层神经网络，在训练算法上采用简洁的变梯度算法。在样本训练结束后，将最终在MATLAB软件中仿真本文算法的性能。通过将本文中的算法与常用的定位算法作对比分析，仿真结果显示本文算法能够解决非视距环境带来的定位误差这一难题，提供更高的定位精度。

关键词：室内定位脉冲信号信号到达时间反向传播神经网络

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基于局部放电特征与遗传反向传播神经网络的油纸绝缘老化诊断

基于局部放电特征与遗传反向传播神经网络的油纸绝缘老化诊断

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作者：王小维重庆大学

学位级别：硕士

油纸绝缘是油浸式变压器内绝缘的重要组成形式,在长期的运行过程中受到以热应力为主的多因子老化影响,绝缘性能下降,直接威胁到变压器的安全运行。老化问题一直是绝缘学科的重要研究问题,对电气设备进行绝缘诊断、寿命预测在电力系统安... 详细信息

油纸绝缘是油浸式变压器内绝缘的重要组成形式,在长期的运行过程中受到以热应力为主的多因子老化影响,绝缘性能下降,直接威胁到变压器的安全运行。老化问题一直是绝缘学科的重要研究问题,对电气设备进行绝缘诊断、寿命预测在电力系统安全和经济运行方面有重大意义。本文对油纸绝缘老化诊断方法进行了理论与实验研究,主要工作如下。首先,通过对变压器内绝缘主要放电模式的分析,设计了油纸绝缘内部气隙放电模型,并合理地选择老化条件,对油纸绝缘试样进行加速热老化试验,老化过程中定期采集缺陷模型的局部放电信号及绝缘纸样本聚合度。其次,研究了老化过程中油纸绝缘局部放电统计特征参数因子分析方法。计算了老化油纸的27个局部放电统计算子,分析了局部放电统计参数在老化过程中的变化规律,并采用因子分析方法和核主成分分析法,从局部放电特征参量中提取出局部放电主成分因子,用于油纸绝缘老化识别。第三,提出了采用遗传反向传播人工神经网络诊断油纸绝缘老化的方法。采用遗传算法解决了反向传播人工神经网络易陷入局部最优解的问题,并采用局部放电统计算子和主成分因子作为遗传反向传播人工神经网路的输入特征,进行油纸绝缘老化诊断,分析了遗传算法以及两组特征参数对诊断结果的影响,并与采用反向传播人工神经网络的识别结果进行了比较,同时分析了遗传反向传播人工神经网络隐层节点数的选择对迭代运算速度和诊断结果的影响。最后,总结了本文的结论,并对未来工作进行分析和展望。

关键词：油纸绝缘局部放电热老化因子分析反向传播神经网络

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酶级联反应及比色法结合反向传播神经网络检测母乳中的乳糖

酶级联反应及比色法结合反向传播神经网络检测母乳中的乳糖

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作者：周章旭重庆医科大学

学位级别：硕士

研究背景乳糖是以单体分子形式存在于乳汁中的唯一双糖,由一分子半乳糖和葡萄糖缩合而成,在食品生产,制药中广泛应用,且与临床乳糖不耐症密切相关。人乳中乳糖含量最为丰富,除了为婴幼儿提供能量来源,乳汁中的乳糖还影响婴儿的大脑发育... 详细信息

研究背景乳糖是以单体分子形式存在于乳汁中的唯一双糖,由一分子半乳糖和葡萄糖缩合而成,在食品生产,制药中广泛应用,且与临床乳糖不耐症密切相关。人乳中乳糖含量最为丰富,除了为婴幼儿提供能量来源,乳汁中的乳糖还影响婴儿的大脑发育和肠道免疫,乳糖含量偏高超过婴儿能消化的上限会引起婴儿乳糖不耐症。母乳成分复杂且波动大,目前检测乳汁中乳糖的方法仍面临一些挑战,高效液相色谱法准确但操作繁琐,成本高;中红外光谱法操作简单但结果不准确;比色法由于操作简单,灵敏度高,成本低而被广泛应用,但母乳成分复杂需繁琐的前处理,且比色法结果稳定性差。因此,建立一种基于比色法且稳定性和准确性高的方法检测母乳中的乳糖具有重要的实际应用意义。目的将酶级联反应与比色法和反向传播(Back-propagation,BP)神经网络相结合,用BP神经网络拟合数据模型检测母乳中的乳糖。方法1建立乳糖检测方法,正交实验确定乳糖检测体系中各成分的比例。加入不同浓度的乳糖至反应体系,扫描溶液的吸收光谱,检测产物的吸收峰波长和吸光度,扫描乳糖浓度梯度实验的结果。2优化实验条件,配置p H=4,5,6,7的柠檬酸-磷酸氢二钠缓冲液,检测5m M乳糖在加入后不同时间点的吸光度。3检测在波长370nm和650nm处,浓度为0.25,0.5,0.75,1.0,1.25,1.5,1.75,2.0,2.25,2.5,3.0,3.5,4.0,4.5,5m M的乳糖在反应后的第3,5,7,9,11min时的吸光度。4数据预处理,分析单一时间点单波长吸光度与乳糖浓度的关系,选择训练BP神经网络的输入值个数。5将确定的数据集分为训练集,测试集和验证集,取75组数据用于检测训练好的BP神经网络模型的预测性能。每个乳糖浓度输出5个预测值,取均值后与标准值对比。模型的均方误差图确定验证集的最佳均方误差的训练次数。误差直方图评估预测模型的预测效能。模型预测值与标准值对比,检验BP神经网络拟合模型的预测准确性。6预处理母乳,乳汁在37℃恒温融化,超声震荡10min,于4℃,10000rpm离心10min,分离中间液层乳汁用于检测。将2μL离心后的乳汁样本直接加入198μL缓冲液中进行光谱扫描,检测乳汁样本本身的浊度对比色分析的影响。7取2μL前处理后的乳汁样本至198μL的反应体系,检测反应体系在第3,5min时在370nm和650nm处的吸光度。结果输入BP神经网络模型预测乳糖浓度,与高效液相色谱法进行方法学比对。结果1光谱扫描和乳糖浓度梯度结果均显示,随乳糖含量增加,氧化底物增加,吸光度增加,乳糖浓度与吸光度成正相关。2在p H=6时,实验体系反应速度适中,乳糖加入后的前11min实验体系的吸光度仍在仪器检测限内,结合酸性条件下乳糖自分解增加的因素,最终选择实验体系的最适p H=6。3共750组吸光度数据,每组10个数据对应一个乳糖浓度,乳糖浓度梯度进行50次独立实验。4单波长单一时间点吸光度拟合数据模型,检测结果显示模型预测效果良好,考虑模型预测的准确性和更快的检测时间,选择乳糖加入后的前5min的吸光度进行BP神经网络模型训练。5 BP神经网络4个输入值的模型预测效果比单输入更好,R值达0.984,其误差直方图结果表示该模型预测性能良好,结果准确性高。6预处理后的乳汁样本光谱扫描结果与空白组几乎没有差异。表明乳汁样本本身的浊度不会影响比色分析。7比色法检测限为0.1m M,检测范围0.25-7.5m M。母乳样本检测结果输入BP神经网络模型,其预测的乳糖浓度与线性回归模型相比更接近HPLC结果,且平均变异系数更小。结论酶级联反应结合比色分析和BP神经网络可实现便捷准确检测母乳中的乳糖。

关键词：乳糖反向传播神经网络比色法母乳

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基于隐马尔科夫模型及反向传播神经网络的音效素材分类

基于隐马尔科夫模型及反向传播神经网络的音效素材分类

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作者：张辛宬华南理工大学

学位级别：硕士

随着多媒体技术发展和计算机运算效率提高,多媒体信息数据呈现快速增长的趋势。目前在国内广播电影电视行业的音效剪辑仅依靠人工听辨音效素材,由于素材声源混杂,且具有丰富语义及听觉特性,要从海量的音效素材中找到目标文件耗时且低效... 详细信息

随着多媒体技术发展和计算机运算效率提高,多媒体信息数据呈现快速增长的趋势。目前在国内广播电影电视行业的音效剪辑仅依靠人工听辨音效素材,由于素材声源混杂,且具有丰富语义及听觉特性,要从海量的音效素材中找到目标文件耗时且低效,因此迫切需要一个音效素材自动分类系统。本研究首次在广播电影电视行业内部应用机器学习方法对音效素材的自动分类进行探索,通过对音效素材提取特征参数建立标准数据集,采用不同的算法对于数据集学习训练并建立了基于反向传播神经网络的音效分类原型系统。研究核心为音频数据的相似度匹配算法以及音频数据的标注处理。主要工作及研究成果如下:1、实验对4074个音频文件分别提取了短时能量、短时平均过零率以及梅尔频率倒谱系数及其差分这三类特征参数,根据不同类型算法建立了相应标准数据样本集。2、分别构建隐马尔科夫模型和反向传播神经网络模型对样本进行训练识别得到分类准确率并分别测试模型的性能;对两种算法及相关研究从算法结构、训练时间和识别率进行扩展讨论。结果表明:对于含有复杂声音来源且有较多易混淆元素的音效素材进行分类,反向传播神经网络训练方法更易实现效果,平均识别率接近90%左右。3、建立基于反向传播神经网络的音效分类原型系统,以便于今后音频工作者使用。

关键词：音效特征参数梅尔频率倒谱系数隐马尔科夫模型反向传播神经网络识别率

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基于多元线性回归和反向传播神经网络的OSAHS的预测及分类

基于多元线性回归和反向传播神经网络的OSAHS的预测及分类

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作者：张景天津大学

学位级别：硕士

阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（obstructive sleep apnea hypopnea syndrome,OSAHS）是一种高度流行的慢性睡眠呼吸紊乱疾病。其具有高患病率和多并发症等特征,会直接影响患者的生活质量和寿命,因此对OSAHS的准确诊断尤为重要。目前... 详细信息

阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（obstructive sleep apnea hypopnea syndrome,OSAHS）是一种高度流行的慢性睡眠呼吸紊乱疾病。其具有高患病率和多并发症等特征,会直接影响患者的生活质量和寿命,因此对OSAHS的准确诊断尤为重要。目前,多导睡眠图（polysomnography,PSG）是临床中诊断OSAHS的金标准,但由于其昂贵耗时、专业性强、且存在首夜效应等原因导致难以普及到基层医院。在临床中,医生也常采用主客观问卷类评估量表方法进行OSAHS初筛,但此类方法诊断的敏感度和特异度都不够高,参考价值有限。针对上述问题,本文提出了基于脉搏夜间血氧饱和度（oxygen saturation,Sp O2）监测的OSAHS诊断方法,旨在提高诊断的敏感性和特异性,从而缓解当下PSG资源紧张和睡眠医师工作量大的压力。本文基于MATLAB软件设计开发了针对OSAHS研究的数据处理工具,旨在满足睡眠医师在科研时对OSAHS患者的数据进行处理和分析需求,同时也是本研究中提取Sp O2指标的工具。本文提取了13个可能与OSAHS的诊断指标——呼吸暂停低通气指数（Apnea Hypopnea Index,AHI）相关的Sp O2指标,并与AHI做相关性分析。最终筛选了11个Sp O2指标,加入患者的性别、年龄和身体质量共14个指标作为OSAHS严重程度的全部特征。基于以上特征,本文采用多元线性回归模型来预测AHI。实验结果表明,此方法预测结果与PSG监测AHI值的拟合优度r2=0.848（p<0.01）。中度OSAHS和重度OSAHS诊断的敏感度和特异度分别为74.48%和87.34%、94.18%和89.49%。本文又采用了具有非线性拟合能力的反向传播神经网络模型进行实验。结果表明,基于反向传播神经网络的AHI预测方法获得了高预测性能,其模型拟合优度r2=0.889（p<0.01）,诊断结果相对于多元线性回归模型有一定的提高。最后,本文又尝试了采用反向传播神经网络模型直接进行OSAHS严重程度分类的实验。预测结果所有组别的特异度和阴性预测率均在90%左右。其中非OSAHS组诊断敏感度为88.46%,重度OSAHS组诊断敏感度为94.74%。本研究为OSAHS的诊断提供了一种新的、可靠的筛选工具,对临床OSAHS的预测和分类有重要意义。

关键词：阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征反向传播神经网络多元线性回归血氧饱和度呼吸暂停低通气指数

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基于改进反向传播神经网络的风电短期功率预测

基于改进反向传播神经网络的风电短期功率预测

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作者：任子昱内蒙古科技大学

学位级别：硕士

为了应对长期大量使用化石能源带来的能源危机和环境问题,大力发展风能等可再生新能源已经逐渐成为世界各国发展电力行业的共识。近年来全球尤其是我国的风电产业规模庞大且增长较快。但是,由于风力发电的随机性和波动性,风电大规模并... 详细信息

为了应对长期大量使用化石能源带来的能源危机和环境问题,大力发展风能等可再生新能源已经逐渐成为世界各国发展电力行业的共识。近年来全球尤其是我国的风电产业规模庞大且增长较快。但是,由于风力发电的随机性和波动性,风电大规模并网运行不仅对电力系统的安全稳定运行和电能质量的优质保障造成了新的挑战,而且也变相提高了风力发电的成本。作为解决上述问题的关键技术之一,风力发电的功率预测可以保障电力系统安全,提高风电的消纳水平。反向传播神经网络以误差反向传播算法为基础,具有执行速度快、稳定性强、非线性表达能力强的特点。本文将基于多元风电场数据,建立改进反向传播神经网络模型,对输出功率进行预测。本文主要工作分为以下三个部分:一是分析原始数据中的气象预报数据、测风数据和功率数据,并分别进行数据的完整性和合理性的检验。然后,根据行业标准,对检验后的数据进行相应的处理。数据集的验证结果表明了检验和处理的有效性。之后,本文选择了各种数值指标从多角度评价风电功率预测的结果,同时设置了综合指标进行整体评价。二是为了进一步提高数据集的质量和预测的精度,本文利用基于滑动窗口处理的堆栈降噪自编码器提取与功率输出最相关的特征,有效提高运算速度。另外,本文提出了基于相似性度量的层次聚类方法来清洗异常数据并重构。该方法利用欧式距离、最长公共子序列和动态时间弯曲距离等相似性度量方法捕捉数据特征,并以此定义特征距离。再以此距离为聚类指标进行凝聚型层次聚类,并根据聚类结果进行异常数据清除和缺失数据重构。然后通过本文数据集验证,上述方法能够有效提取数据特征和清洗异常数据。三是在高质量数据集的基础上,建立改进反向传播神经网络模型,并利用此模型进行风电短期功率预测。为了解决传统的反向传播神经网络存在的过拟合、收敛速度慢和陷入局部最优值的问题,本文使用L2正则化、动量梯度下降、指数衰减学习率和Softplus激活函数等方法进行改进。最后通过单次预测验证和多次预测平均结果验证了本文方法的有效性与优越性。根据两年的数据集验证,本文方法的月平均准确率达到91.76%,月平均合格率达到了99.25%。

关键词：风力发电短期功率预测反向传播神经网络

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采用反向传播神经网络建模算法设计模拟跨导放大器的方法

采用反向传播神经网络建模算法设计模拟跨导放大器的方法

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作者：刘博张伟哲王琳朱桂林张金灿孟庆端 471000 河南省洛阳市洛龙区开元大道263号

本发明公开了一种采用反向传播神经网络建模算法设计模拟跨导放大器的方法，包括如下步骤：S1：构建OTA电路，其中MOS管器件M1、M2和M3、M4是成对的差分结构，M1、M2和M3、M4设计参数相同；S2：构建BP神经网络的拓扑结构，得到BP神经网... 详细信息

标准号: CN114757136A

本发明公开了一种采用反向传播神经网络建模算法设计模拟跨导放大器的方法，包括如下步骤：S1：构建OTA电路，其中MOS管器件M1、M2和M3、M4是成对的差分结构，M1、M2和M3、M4设计参数相同；S2：构建BP神经网络的拓扑结构，得到BP神经网络模型，通过输入所需的四项电路性能指标，输出相对应的所需电路设计参数；S3：使用思维进化算法优化BP神经网络模型训练过程中的参数配置，实现BP神经网络模型精度的提升；S4：BP神经网络模型训练完毕后，采用均方误差MSE和拟合相关系数R²验证模型是否精准。本发明通过BP神经网络构建OTA电路设计参数和性能指标之间的关系，并通过MEA来提升BP神经网络的构建精度，从而实现OTA电路的高精度、自动化参数选取。

关键词：构建设计参数反向传播神经网络电路设计参数跨导放大器参数配置参数选取差分结构电路性能建模算法进化算法均方误差设计模拟拓扑结构训练过程成对的拟合自动化验证输出思维优化

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一种忆阻反向传播神经网络电路及其控制方法

一种忆阻反向传播神经网络电路及其控制方法

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作者：杨乐丁芝侠李赛张浩 430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷一路206号

本发明涉及一种忆阻反向传播神经网络电路及其控制方法，所述忆阻反向传播神经网络电路包括：包括依次电连接的若干层神经网络单元，神经网络单元包括突触电路、与突触电路分别电连接的激活电路、神经元电路，激活电路同时电连接至对应... 详细信息

标准号: CN114723025A

本发明涉及一种忆阻反向传播神经网络电路及其控制方法，所述忆阻反向传播神经网络电路包括：包括依次电连接的若干层神经网络单元，神经网络单元包括突触电路、与突触电路分别电连接的激活电路、神经元电路，激活电路同时电连接至对应的下一层神经网络单元的突触电路，通过控制突触电路中的忆阻交叉阵列的复用，完成突触权重矩阵转置运算，计算出突触权重调整量之后，所述突触电路可以实现突触权重的同步调整。本发明基于突触电路、激活函数电路的电信号传递，完成矩阵乘法运算，并通过对突触电路的复用和神经元电路的电信号传递，完成突触权重矩阵转置计算，提升运算的速度，利用突触电路实现突触权重的同步调整，加快网络的训练速度。

关键词：触电突触神经网络单元电连接反向传播神经网络电路电信号传递神经元电路激活电路权重矩阵同步调整复用权重转置运算矩阵乘法运算激活函数交叉阵列权重调整网络

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利用反向传播神经网络法排除橡胶干扰汽油鉴定的方法

利用反向传播神经网络法排除橡胶干扰汽油鉴定的方法

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作者：金静钱佩雯王婉乐李秀娟李秋璠梓殷果 102300 北京市门头沟区潭柘寺镇朱砂岭街9号院

本发明公开了一种利用反向传播神经网络法排除橡胶干扰汽油鉴定的方法。本发明在尽可能考虑实际火场环境的前提下，利用气相色谱‑质谱联用仪对橡胶及汽油样品进行检测，同时考虑其他干扰情况对分析分类的影响；与传统的人工识别相比，... 详细信息

标准号: CN113848268B

本发明公开了一种利用反向传播神经网络法排除橡胶干扰汽油鉴定的方法。本发明在尽可能考虑实际火场环境的前提下，利用气相色谱‑质谱联用仪对橡胶及汽油样品进行检测，同时考虑其他干扰情况对分析分类的影响；与传统的人工识别相比，本发明具有快速高效准确性高等优点，为排除橡胶对汽油的干扰提供了一种方法，并为火灾调查人员提供了科学的参考依据。

关键词：橡胶汽油反向传播神经网络质谱联用仪参考依据火场环境气相色谱汽油样品人工识别传统的火灾分类检测调查分析

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