检索结果-内蒙古大学图书馆

北京林业大学学报 2023年第1期45卷 30-39页

作者：黄伟程高露双赵冰倩北京林业大学林学院北京100083 国家林业和草原局森林经营工程技术研究中心北京100083

【目的】探究不同间伐措施下树木的竞争环境差异是否影响树木生长变化趋势及其对气候因子的响应策略,为气候变化背景下森林经营和管理提供科学依据。【方法】以吉林蛟河林业实验管理局阔叶红松林优势树种红松、水曲柳、色木槭和紫椴为... 详细信息

【目的】探究不同间伐措施下树木的竞争环境差异是否影响树木生长变化趋势及其对气候因子的响应策略,为气候变化背景下森林经营和管理提供科学依据。【方法】以吉林蛟河林业实验管理局阔叶红松林优势树种红松、水曲柳、色木槭和紫椴为研究对象,选取4块面积为1 hm2的间伐处理固定样地,间伐强度分别为0(对照CK)、15%(轻度间伐LT)、35%(中度间伐MT)、50%(重度间伐HT)。采用Hegyi竞争指数量化竞争并进行竞争压力组划分,比较分析不同间伐强度和竞争作用下各树种生长差异,构建不同竞争压力组树木与气候因子的关系,探讨间伐强度和竞争差异是否影响树木对干旱事件的响应策略。【结果】(1)不同间伐强度下低竞争组树木生长量显著高于高竞争组生长量(P<0.05)。高竞争组树木生长量在伐后变化不明显,除色木槭低竞争组生长量保持稳定(9.43 cm2/a),其他树种低竞争组树木呈现显著增加趋势。随着间伐强度增加,低竞争组树木生长出现峰值的时间不一致。(2)不同间伐样地内色木槭不同竞争组树木生长量与温度和降水均呈显著相关关系,而红松、水曲柳和紫椴的不同竞争组树木生长与气候因子的关系受到间伐强度和树种因素的共同影响。在中度间伐下,低竞争组红松对气候因子较敏感。随着间伐强度增加,不同竞争组水曲柳和最低温度的正相关关系稳定性下降,而低竞争组紫椴生长与降水的正相关关系稳定性增加(P<0.05)。(3)间伐增强了树木对干旱的适应能力,高竞争压力的红松和紫椴的恢复力,低竞争色木槭的抵抗力和恢复力均得到增强。红松、色木槭和紫椴恢复力均在重度间伐后呈现最大值。【结论】本文研究结果表明保留木竞争环境是影响树木生长的关键要素,并改变了树木生长与气候因子的相关关系。轻度和中度间伐能够有效提高保留木低竞争株数比例,促进保留木的生长,重度间伐增强保留木对干旱事件的恢复力。因此,间伐能够缓解气候暖干化带来的生长下降。

关键词：间伐强度竞争气候生长年轮宽度

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利用改进遗传算法的软件故障定位辅助测试用例生成方法

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北京航空航天大学学报 2023年第9期49卷 2279-2288页

作者：杨波何宇泽许福陈志泊北京林业大学信息学院北京100083 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083 北方工业大学信息学院北京100144

在软件故障自动化定位过程中,如果在给定的测试用例集合情况下故障在故障疑似度列表种排名不高,比较有效的方法为补充新的测试用例。如何在较小的代价下提升故障的可疑度排名是一项具有挑战的工作。提出一种基于改进遗传算法(IGA)的测... 详细信息

在软件故障自动化定位过程中,如果在给定的测试用例集合情况下故障在故障疑似度列表种排名不高,比较有效的方法为补充新的测试用例。如何在较小的代价下提升故障的可疑度排名是一项具有挑战的工作。提出一种基于改进遗传算法(IGA)的测试用例生成方法,利用软件故障定位的疑似故障排名,来辅助生成软件故障定位过程中的测试用例。依次对所提方法进行阐述和分析,在6个C程序和2个Python程序上开展实验,实验结果表明:所提方法自动生成的测试用例能够有效地帮助提高故障定位的效率。

关键词：故障定位测试用例生成遗传算法适应度函数随机测试

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运用Price生态方程解析森林受损响应机制与恢复过程

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中国科学：生命科学 2023年第6期53卷 900-910页

作者：胡国张春雨赵秀海北京林业大学国家林业和草原局森林经营工程技术研究中心北京100083

东北地区绝大多数原始天然林由于不合理采伐和严重破坏退化成次生林;搞清次生林向顶级群落恢复演变的过程中,树种丰富度变化效应、树种组成效应等相对影响大小,对于次生林经营实践具有重要指导意义.本文基于吉林蛟河大样地数据,以树种... 详细信息

东北地区绝大多数原始天然林由于不合理采伐和严重破坏退化成次生林;搞清次生林向顶级群落恢复演变的过程中,树种丰富度变化效应、树种组成效应等相对影响大小,对于次生林经营实践具有重要指导意义.本文基于吉林蛟河大样地数据,以树种空间关系为出发点对Price生态方程进行多种划分,研究划分方法间关系及各效应随时间的变化.研究结果发现,不同划分方式间存在可加性;随着群落恢复时间的变化,树种丰富度引起的直接效应与间接效应占比基本持平,维持在0.4952~0.5048;树种丧失直接效应与共有树种效应是其余效应3倍以上.因此,在林业生产经营中不仅要关注经人为干扰后的树种数量变化,更要关注丧失与新增树种的影响,对应不同的森林恢复阶段采取不同的经营方式,避免破坏森林的生态系统功能.

关键词：树种多样性 Price生态方程异速生长方程天然次生林

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基于BS-ResNeXt-50的密云地区野生动物图像识别

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林业科学 2023年第8期59卷 112-122页

作者：齐建东马鐘添张德怀田赟北京林业大学信息学院北京100083 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083 北京雾灵山保护区管理处北京101506 北京林业大学水土保持学院北京100083

【目的】以卷积神经网络为基础,对现有的网络结构进行改进,实现对红外相机拍摄的野生动物图像进行种类自动识别。【方法】构建从北京市密云区的北京市级雾灵山自然保护区2014—2015年期间采集到的8类2172张野生动物图像数据集,并使用随... 详细信息

【目的】以卷积神经网络为基础,对现有的网络结构进行改进,实现对红外相机拍摄的野生动物图像进行种类自动识别。【方法】构建从北京市密云区的北京市级雾灵山自然保护区2014—2015年期间采集到的8类2172张野生动物图像数据集,并使用随机增强策略从14个增强方案中随机选择增强方式,为图像数据添加噪声。使用SENet及BlurPool构建了基于ResNeXt-50的改进网络:增强特征提取的SE-ResNeXt-50、维持平移不变性的BP-ResNeXt-50、结合二者的BS-ResNeXt-50,并在自建数据集上测试了不同固定学习率、分段学习率及余弦退火学习率对BS-ResNeXt-50网络准确率的影响。使用VGG16、ResNeXt-50、EfficientNet-B0、InceptionV3、DenseNet-121、BS-ResNeXt-50网络在CCT公开野生动物数据集中常见的16个类别图像上进行训练,并对单一物种的识别准确率进行比较。【结果】SE-ResNeXt-50和BP-ResNeXt-50准确率分别达到了75.16%±0.14%和73.74%±0.13%。融合SENet以及BlurPool的改进方案BSResNeXt-50在自建数据集上测试的准确率达到78.04%±0.11%,为最优改进方案。使用余弦退火学习率后,BS-ResNeXt-50的准确率提升至81.54%,比固定学习率提升了3.5%;分段学习率准确率达到79.3%,与余弦退火学习率相差2.24%。在CCT数据集中BS-ResNeXt-50的识别准确率可达95.07%,比ResNeXt-50准确率高出1.95%,同时也高于VGG16的85.5%、EfficientNet-B0的90.23%、InceptionV3的91.38%以及DenseNet-121的93.3%准确率,并在各单一类别的预测准确率也均高于上述模型。单一类别的识别中除数量最少的类别外,BS-ResNeXt-50在其他类别识别准确率均高于90%,最高类别准确率达到98.6%。【结论】改进后的BS-ResNeXt-50模型相比ResNeXt-50可以更准确地完成对野生动物图像的识别任务,在不同的野生动物图像数据集上也具有较好的泛化能力。

关键词：野生动物图像物种识别深度学习卷积神经网络

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长白山阔叶红松林林层群落结构与生产力的关系

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林业科学 2024年第3期60卷 57-64页

作者：肖欢叶尔江·拜克吐尔汗张春雨赵秀海北京林业大学国家林业和草原局森林经营工程技术研究中心北京100089 新疆干旱区林业生态与产业技术重点实验室乌鲁木齐830052

【目的】探究长白山阔叶红松林不同林层群落结构与林分生产力的关系,分析林分生产力的影响因素,为温带森林的恢复与可持续经营提供科学依据。【方法】基于长白山自然保护区阔叶红松林40 hm^(2)固定监测样地2年(2014和2019年)植被调查数... 详细信息

【目的】探究长白山阔叶红松林不同林层群落结构与林分生产力的关系,分析林分生产力的影响因素,为温带森林的恢复与可持续经营提供科学依据。【方法】基于长白山自然保护区阔叶红松林40 hm^(2)固定监测样地2年(2014和2019年)植被调查数据,以样地内胸径(DBH)≥5 cm的木本植物为对象,根据胸径将阔叶红松林群落划分为优势木层、亚优势木层、中等木层和被压木层,运用R4.0.3软件计算各林层物种多样性、结构多样性和林分密度,与生产力进行相关性分析并构建结构方程模型,探讨不同林层物种多样性、结构多样性和林分密度对生产力的影响。【结果】1)林分密度与生产力显著正相关(P<0.05),且相关关系随林层上升而下降。2)Pearson相关性分析结果显示,生产力与代表物种组成α多样性的香农威纳指数显著正相关(P<0.05),且随林层上升相关关系减弱;反之,代表物种组成β多样性的香农熵指数与生产力存在显著负相关(P<0.05),但该相关关系在中等木层和亚优势木层不显著。此外,物种均匀度指数与生产力显著负相关(P<0.05),相关系数随林层上升先增大后减小;胸高断面积基尼系数和胸径均匀度指数与生产力显著负相关(P<0.05),且该相关关系随林层上移而减弱,在优势木层与生产力无显著相关性。胸径香农威纳指数与生产力呈显著正相关(P<0.05),且随林层上移相关关系降低,相关系数由0.44降至0.31。3)不同林层林分密度对生产力均有显著影响(P<0.001),且随林层上升其作用强度逐渐降低,路径系数由0.59降至0.27;物种多样性在被压木层和中等木层对生产力有显著正向作用(P<0.05),在优势木层和亚优势木层对生产力无显著影响;结构多样性在被压木层和中等木层通过作用于物种多样性和林分密度间接影响林分生产力,在优势木层和亚优势木层则直接作用于林分生产力。【结论】各林层林分密度对生产力均有显著影响(P<0.05),且随林层上升对生产力的作用强度逐渐降低,群落物种多样性和结构多样性对生产力的作用方向和强弱在不同林层表现各异。深入探讨不同林层物种多样性和结构多样性以及其如何影响森林生产力,在现代森林经营管理中尤为重要。

关键词：阔叶红松林不同林层生产力群落结构物种多样性

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基于Resnet的林地无人机图像去雾改进算法

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南京林业大学学报（自然科学版） 2024年第2期48卷 175-181页

作者：牛弘健刘文萍陈日强宗世祥骆有庆北京林业大学信息学院北京100083 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083 北京林业大学林学院北京100083

【目的】针对雾霾天气下林地无人机航拍图像存在对比度低、饱和度低和色调偏移等现象,基于Resnet网络,提出一种适应林地航拍场景的无人机图像去雾方法(DHnet)。【方法】林地场景下无人机图像具有纹理特征、高低频信息丰富的特点,在主干... 详细信息

【目的】针对雾霾天气下林地无人机航拍图像存在对比度低、饱和度低和色调偏移等现象,基于Resnet网络,提出一种适应林地航拍场景的无人机图像去雾方法(DHnet)。【方法】林地场景下无人机图像具有纹理特征、高低频信息丰富的特点,在主干网络各个层级附加信息传递模块,将特征图转化为权值图进行筛选过滤并发送到其他层级,接收端设置阈值避免冗余信息的不良影响,再经密集链接增强全局去雾效果,提高图像高低频区域的去雾质量,最后在林地无人机有雾图像测试集上进行去雾实验。【结果】DHnet在林地图像测试集上的平均结构相似性为0.83,平均峰值信噪比为22.3 dB,分别较Resnet方法提高了4.8%和39.3%。【结论】本研究提出的算法能有效降低图像色调偏移,去除残留雾气信息,有效提高无人机航拍林地雾气图像的色彩保真度和细节信息保持度。

关键词：林地无人机图像去雾深度学习

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刺槐离体叶片高效再生体系的优化

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林业科学 2023年第4期59卷 68-78页

作者：韩娟李亚鹏田彦挺郭琪李云孙宇涵邓永平牛东升苏立琢李秀宇彭祚登国家林业和草原局刺槐工程技术研究中心、北京林业大学林学院北京100083 国家林业和草原局刺槐工程技术研究中心、林木育种国家工程实验室、林木、花卉遗传育种教育部重点实验室、北京林业大学生物科学与技术学院北京100083 甘肃省清水县自然资源局清水741400 山西省吉县刺槐种子园吉县042200 辽宁省凌海市生态建设发展中心凌海121228

【目的】通过优化再生过程中的重要影响因素,建立刺槐离体叶片高效的再生体系,这将为刺槐苗木繁殖、诱变育种、遗传转化以及进一步开展刺槐分子育种等奠定良好的基础。【方法】以刺槐组培苗离体的叶片为外植体,观察叶片再生不定芽的整... 详细信息

【目的】通过优化再生过程中的重要影响因素,建立刺槐离体叶片高效的再生体系,这将为刺槐苗木繁殖、诱变育种、遗传转化以及进一步开展刺槐分子育种等奠定良好的基础。【方法】以刺槐组培苗离体的叶片为外植体,观察叶片再生不定芽的整个过程,探究基因型、取材时期、黑暗处理时长以及植物生长调节剂对刺槐叶片再生不定芽的影响,同时筛选适合不定芽生根的IBA浓度。【结果】1)二倍体基因型普18-22再生能力最佳;2)组培苗继代45天为最佳外植体取材时期;3)黑暗处理14天为最佳黑暗处理时长;4)最佳的叶片再生不定芽的培养基为:MS+6-BA3.0 mg·L^(-1)+KT 1.0 mg·L^(-1)+2,4-D 0.1 mg·L^(-1)+蔗糖30 g·L^(-1)+琼脂6.5 g·L^(-1);普18-22不定芽诱导率达96.67%,平均每个叶片再生7.4个不定芽;5)不定芽生根最佳培养基为:1/2MS+蔗糖30 g·L^(-1)+琼脂6.5 g·L^(-1)+IBA 0.3 mg·L^(-1);生根率达100%。【结论】以继代培养45天的二倍体刺槐组培苗普18-22叶片为外植体,接种至MS+6-BA 3.0 mg·L^(-1)+KT 1.0 mg·L^(-1)+2,4-D 0.1 mg·L^(-1)+蔗糖30 g·L^(-1)+琼脂6.5 g·L^(-1)的再生培养基中,黑暗处理14天后转移至正常光照培养,45天后将再生的不定芽转移至生根培养基1/2MS+蔗糖30 g·L^(-1)+琼脂6.5 g·L^(-1)+IBA 0.3 mg·L^(-1)中,待不定芽生根后进行炼苗移栽,得到完整的再生植株。

关键词：刺槐叶片黑暗处理植物生长调节剂再生体系

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基于机器学习的水体化学需氧量高光谱反演模型对比研究

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光谱学与光谱分析 2022年第8期42卷 2353-2358页

作者：王春玲史锴源明星丛茂勤刘昕悦郭文记北京林业大学信息学院北京100083 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083 中国科学院软件研究所南京软件技术研究院江苏南京210049

化学需氧量(COD)是水体有机污染的一项重要指标,如何快速准确检测水体的COD含量尤为重要。机器学习在水质反演领域应用日益增多,并取得了较多的研究成果,高光谱遥感具有光谱空间分辨率高、成像通道多等优势,使其在水体COD反演方面有着... 详细信息

化学需氧量(COD)是水体有机污染的一项重要指标,如何快速准确检测水体的COD含量尤为重要。机器学习在水质反演领域应用日益增多,并取得了较多的研究成果,高光谱遥感具有光谱空间分辨率高、成像通道多等优势,使其在水体COD反演方面有着极大的潜力。利用不同的高光谱预处理方法对原始高光谱数据进行处理,并利用处理前后的高光谱数据对比研究了不同机器学习模型、不同高光谱预处理方法对水体COD的反演性能。首先利用ZK-UVIR-I型原位光谱水质在线监测仪在扬州宝带河实地收集了1548组COD和对应的高光谱数据(400~1000 nm)样本,为降低光谱噪音干扰以及消除光谱散射影响,分别使用Savitzky-Golay(SG)平滑、多元散射校正数据(MSC)以及SG平滑结合MSC对原始光谱进行预处理。其次,将样本集随机划分为训练集和测试集,其中训练集占比80%,测试集占比20%。对预处理后的训练集全波段光谱基于线性回归、随机森林(random forest)、AdaBoost、XGBoost四种机器学习方法建立COD高光谱反演模型,并选取了决定系数(R)、均方根误差(RMSE)、相对分析误差(RPD)三种指标在测试集数据中评估高光谱反演模型的精度。结果表明,随机森林、AdaBoost、XGBoost均优于线性回归,无论光谱处理与否,通过XGBoost建立的反演模型预测能力均为最佳,其中使用XGBoost对经过SG平滑和MSC处理后的光谱数据进行建模的反演模型精度最高,其R达到0.92,RMSE为7.1 mg·L,RPD为3.4。考虑到原始光谱可能存在冗余,通过主成分分析法(PCA)对经过SG平滑和MSC处理后的光谱进行降维,并选取累计贡献率达到95%的前十个主成分作为模型的输入变量。通过XGBoost建立反演模型,结果表明经过PCA后的反演模型不仅精度有所上升,RPD达到3.8,而且模型的训练时间也由72 s缩短到2.9 s。以上研究可为该水域及类似水域的高光谱水质反演模型的建立提供新的方法及思路。

关键词：化学需氧量机器学习高光谱反演模型对比

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北京平原地区主要造林树种叶片氮磷再吸收及生态化学计量特征

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北京林业大学学报 2022年第7期44卷 8-15页

作者：陈贝贝杨浩姜俊北京林业大学国家林业和草原局森林经营工程技术研究中心北京100083 北京市园林绿化局北京100013

【目的】通过分析北京平原地区主要造林树种叶片氮(N)和磷(P)再吸收及生态化学计量特征,探讨不同树种对平原造林地生境的生态适应及养分利用机制。【方法】以刺槐、千头椿、旱柳、毛白杨、白蜡和油松等主要造林树种为研究对象,测定其新... 详细信息

【目的】通过分析北京平原地区主要造林树种叶片氮(N)和磷(P)再吸收及生态化学计量特征,探讨不同树种对平原造林地生境的生态适应及养分利用机制。【方法】以刺槐、千头椿、旱柳、毛白杨、白蜡和油松等主要造林树种为研究对象,测定其新鲜叶、凋落叶的N、P含量,计算叶片N、P再吸收率并分析其与叶片、土壤养分指标的关系。【结果】刺槐的叶片N含量最高,旱柳的叶片P含量最高;白蜡叶片的N∶P显著高于其他树种(P<0.05),毛白杨叶片的N∶P最低,刺槐、千头椿、旱柳和油松之间叶片N∶P差异不显著。不同树种凋落叶N、P含量及N∶P与新鲜叶养分相关性不同。刺槐叶片N再吸收率和千头椿叶片P再吸收率显著高于其他树种,多数树种的叶片N再吸收率或P再吸收率与其凋落叶养分含量表现出显著负相关。【结论】刺槐、旱柳、白蜡和油松的生长受到P限制,千头椿和毛白杨生长受到N限制。树种能通过叶片N、P再吸收来适应养分限制环境。建议在平原林养护中加强林分结构调整、凋落叶归还林地、人工补植补造等措施以改善平原林养分限制状况。

关键词：北京平原地区造林树种叶片养分再吸收率化学计量比

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钻蛀性害虫取食声音的人工智能早期识别

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林业科学 2021年第10期57卷 93-101页

作者：刘璇昕孙钰崔剑蒋琦陈志泊骆有庆北京林业大学信息学院北京100083 北京航空航天大学网络空间安全学院北京100191 北京林业大学林学院北京100083 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083

【目的】以双条杉天牛为研究对象,设计基于卷积神经网络的识别模型识别其取食声,并对模型的抗噪性能进行测试,以期实现蛀干害虫的早期预警。【方法】使用SP-1 L探头连接NI 9215电压采集卡采集双条杉天牛咬食木段的声音和典型户外环境下... 详细信息

【目的】以双条杉天牛为研究对象,设计基于卷积神经网络的识别模型识别其取食声,并对模型的抗噪性能进行测试,以期实现蛀干害虫的早期预警。【方法】使用SP-1 L探头连接NI 9215电压采集卡采集双条杉天牛咬食木段的声音和典型户外环境下的噪声并以音频格式保存。研究选取部分噪声作为加噪音频,以-3 dB至3 dB的信噪比向双条杉天牛取食声中混入环境噪声,生成训练数据和简单测试集,然后经过短时傅里叶变换、对数计算、平均池化3步操作计算音频的平均对数谱,分别设计并训练基于卷积神经网络的识别模型和传统高斯混合模型,提取音频特征判断音频是否为双条杉天牛取食声。为进一步测试模型的抗噪性能,利用独立划分的加噪音频以-7~3 dB的信噪比向双条杉天牛取食声中混入噪声生成抗噪测试集,对卷积神经网络和传统高斯混合模型的抗噪性能进行测试。【结果】在简单测试集上,基于卷积神经网络的识别模型的识别准确率为98.80%,较高斯混合模型有0.88%的下降。在抗噪测试集上,基于卷积神经网络的识别模型识别双条杉天牛取食声的整体准确率为97.37%,较高斯混合模型提高6.76%,其中,信噪比为-3 dB时,识别准确率为98.13%,较高斯混合模型提高9.80%,信噪比为-6 dB时,识别准确率为92.13%,较高斯混合模型提高5.67%。【结论】卷积神经网络能有效综合频谱特征,准确判断音频中有无双条杉天牛的取食声,同时,相比高斯混合模型,卷积神经网络具有良好的泛化能力,在低信噪比下仍能保证较高的识别准确率。基于卷积神经网络的取食声识别模型能够适应林木蛀干害虫的野外监测环境,可为隐蔽蛀干害虫的自动化监测和早期预警提供技术支撑。

关键词：蛀干害虫取食声音卷积神经网络早期识别抗噪性

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