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Künstliche Intelligenz
Die dritte Auflage dieses Informatik-Klassikers wurde von Grund auf komplett überarbeitet und an die neuesten Entwicklungen der KI angepasst. Die Autoren verstehen es dabei, die KI in ihrem ganzen Themenspektrum für die Studierenden verständlich und nachvollziehbar dazustellen. Sie behandeln alle relevanten Aspekte der KI von der Logik und der Wahrscheinlichkeitstheorie über den Bereich des Wahrnehmens, Denkens, Lernens und Handelns bis zu mikroelektronischen Geräten und Robotern. Erweitert um moderne Such- und Sprachalgorithmen sowie Lernen mit neuronalen Netzen setzt diese Werk einen neuen Standard, den kein anderes Werk derzeit zu leisten vermag.
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Maschinelles Lernen (Frochte, Jörg)
Maschinelles Lernen , Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1788644
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Cerascreen Lebensmittel-Reaktionstest
Anwendungsgebiet von Cerascreen Lebensmittel-ReaktionstestDer cerascreen Lebensmittel-Reaktionstest ist ein Selbsttest für zu Hause, mit welchem Sie anhand einer kleinen Blutprobe aus der Fingerbeere bestimmen lassen können, ob Ihr Körper mit Antikörpern auf die Lebensmittel reagiert, die einen Großteil der Allergien und Unverträglichkeiten auslösen. Zu diesem Zweck misst unser Labor die Konzentration von Antikörpern der Typen IgE und IgG4 in Ihrem Blut. Eine erhöhte Anzahl dieser Antikörper bedeutet noch nicht, dass Sie eine Lebensmittelallergie oder Lebensmittelunverträglichkeit haben. Der Test liefert Ihnen aber erste Anhaltspunkte, denen Sie weiter nachgehen können. Für eine endgültige Diagnose sollten Sie mögliche Allergien mit einer Ärztin oder einem Arzt abklären. Hinweis: Dass eine erhöhte Konzentration von spezifischen IgG4-Antikörpern mit einer Lebensmittelunverträglichkeit zusammenhängt, ist medizinisch umstritten. Warum ist der Lebensmittel-Reaktionstest wichtig? Gute Ernährung ist wichtig für Ihr Wohlbefinden, Ihre optimale Leistungsfähigkeit und dient der Erhaltung Ihrer Gesundheit. Doch was für den einen gut verträglich ist, kann beim anderen Beschwerden auslösen. Unentdeckte Allergien oder Unverträglichkeiten gegen Nahrungsmittel belasten Ihren Darm und können auf Dauer zu einer Reihe von körperlichen Beschwerden führen, welche sich unterschiedlich bemerkbar machen können: Allergische Reaktionen Magenschmerzen Verdauungsprobleme Hautprobleme, Ausschläge Unwohlsein Übergewicht Asthma Trockene Haut Schlafstörungen Konzentrationsschwäche Innere Unruhe Abgeschlagenheit Der cerascreen® Lebensmittel-Reaktionstest ist ein Selbsttest für zuhause, mit dem Sie Ihr Blut auf Konzentration von IgE- und IgG4-Antikörpern analysieren können. Sowohl IgE als auch IgG4 sind sogenannte Immunglobuline. Sie wehren in unserem Körper Stof
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Lebensmittel Mottenfalle Reinex
Lebensmittel Mottenfalle Reinex können in Ihrer Versandapotheke www.apolux.de erworben werden.
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Wie kann künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen genutzt werden, um personalisierte Einkaufshilfe für Verbraucher in verschiedenen Branchen wie Mode, Elektronik und Lebensmittel anzubieten?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können genutzt werden, um das Einkaufsverhalten von Verbrauchern zu analysieren und individuelle Präferenzen zu identifizieren. Anhand dieser Daten können personalisierte Empfehlungen für Produkte in verschiedenen Branchen wie Mode, Elektronik und Lebensmittel erstellt werden. Durch die Verwendung von Algorithmen können Verbraucher basierend auf ihren Vorlieben und Kaufhistorien maßgeschneiderte Vorschläge erhalten. Diese personalisierte Einkaufshilfe kann die Kundenzufriedenheit steigern und das Einkaufserlebnis verbessern.
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In welchen Branchen und Bereichen werden Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen am häufigsten eingesetzt?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden am häufigsten in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzwesen und E-Commerce eingesetzt. Sie finden auch Anwendung in der Automobilindustrie, im Marketing und in der Logistik. In Branchen wie der IT-Sicherheit, dem Bildungswesen und der Landwirtschaft werden sie ebenfalls zunehmend genutzt.
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Was sind einige Vorteile unüberwachtes Lernens in Bezug auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Einige Vorteile unüberwachten Lernens in Bezug auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind die Fähigkeit, Muster und Strukturen in Daten zu entdecken, ohne auf gelabelte Daten angewiesen zu sein. Dadurch können Algorithmen autonom lernen und sich an neue Daten anpassen. Zudem ermöglicht unüberwachtes Lernen eine effizientere Verarbeitung großer Datenmengen und die Entdeckung verborgener Zusammenhänge.
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Welche Einsatzgebiete lassen sich für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der heutigen Gesellschaft identifizieren?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in der Medizin zur Diagnose von Krankheiten und personalisierten Behandlungsplänen. In der Automobilindustrie werden sie für autonomes Fahren eingesetzt. Im Bereich der Finanzen unterstützen sie bei der Betrugsprävention und der Analyse von Markttrends.
Ähnliche Suchbegriffe für Lebensmittel:
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Lust auf Lebensmittel
Lust auf Lebensmittel , Durch fast 2.000 Fotografien wird die ganze Welt der Lebensmittel abgebildet. "Lust auf Lebensmittel" ist der ideale Wegbegleiter für jeden, der mit Lebensmitteln zu tun hat - und ein Muss für Lebensmittelhändler, Gastronomen und Fachhändler. Der Inhalt reicht von Sorten, Geschmack und Herkunftüber Inhaltsstoffe und Nährstoffe bis hin zur richtigen Verarbeitung, Verwendung und Lagerung der Waren. Ein eigenes Kapitel ist Grundlagenwissen gewidmet, mit Stichworten wie Kohlenhydrate, Proteine, Lipide, Zusatzstoffe, Gütesiegel, Aromen und Qualitätsbezeichnungen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 9. Auflage, Erscheinungsjahr: 202308, Produktform: Leinen, Redaktion: Mediadidact, Auflage: 22009, Auflage/Ausgabe: 9. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 496, Fachschema: Enzyklopädie~Lebensmittel~Lebensmitteltechnologie~Technologie / Lebensmitteltechnologie~Ware - Warenkunde, Fachkategorie: Enzyklopädien und Nachschlagewerke~Kochen, Essen und Trinken, Thema: Optimieren, Warengruppe: HC/Essen und Trinken/Sonstiges, Fachkategorie: Unterricht und Didaktik: Ernährungswissenschaften, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Deutscher Fachverlag, Verlag: Deutscher Fachverlag, Verlag: Deutscher Fachverlag GmbH, Länge: 306, Breite: 234, Höhe: 38, Gewicht: 2196, Produktform: Gebunden, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Vorgänger: 1864254 A34442936 A23355126, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0035, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 28.50 € | Versand*: 0 € -
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz ist das weltweit populärste KI-Lehrbuch, das an mehr als 1.500 Universitäten in 135 Ländern eingesetzt wird, um die Grundlagen der KI zu vermitteln; zudem gehört es zu den meistzitierten Informatikbüchern. Es ist spannend zu lesen, nicht nur für Studierende und Lehrende der KI, sondern für jeden, der sich mit Informatik und insbesondere mit KI beschäftigen möchte. Die Autoren verstehen es, die Künstliche Intelligenz in ihrer ganzen Themenvielfalt verständlich und gut nachvollziehbar darzustellen. Den fachfremden Leserinnen und Lesern bieten die einführenden Kapitel eine fundierte Einordnung in die Geschichte und in die mathematischen, philosophischen und technischen Grundlagen der KI. Auch jemand mit wenigen mathematischen Fachkenntnissen wird an den Kapiteln zur Logik und Wahrscheinlichkeitstheorie seine Freude haben, nicht zuletzt dank der gut bebilderten Beispiele konsequent abgeleitet aus der Grundidee des intelligenten Agenten, der seine Umwelt wahrnimmt und darauf reagiert. So wird den Leserinnen und Leser die Relevanz dieser Themen für die KI intuitiv nähergebracht. Diese Beispiele werden in den folgenden Kapiteln zur Wahrnehmung, zu algorithmischem Lernen und Handeln bis hin zur technischen Informatik und Robotik immer wieder aufgegriffen und weiterentwickelt. Damit eignet sich das Buch hervorragend für Studierende und Lehrende der KI.In den letzten Jahren hat sich die KI rasant weiterentwickelt und viele Veränderungen erfahren, die in diese neue Ausgabe eingeflossen sind. Aufgrund der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten liegt der Fokus jetzt mehr auf maschinellem Lernen, Rechenressourcen und neuen Algorithmen. Die Themen Deep Learning, probabilistische Programmierung und Multiagentensysteme werden jeweils in einem eigenen Kapitel behandelt. Die Inhalte zu natürlichem Sprachverständnis, Robotik und Computer Vision wurden überarbeitet, um den Einfluss von Deep Learning einzubeziehen. Im Bereich Robotik werden nun auch Roboter behandelt, die mit Menschen interagieren, sowie die Anwendung von Reinforcement Learning auf die Robotik. Außerdem wird verstärkt auf die Auswirkungen von KI auf die Gesellschaft eingegangen, einschließlich der wichtigen Fragen von Ethik, Fairness, Vertrauen und Sicherheit.
Preis: 79.99 € | Versand*: 0 € -
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz ist das weltweit populärste KI-Lehrbuch, das an mehr als 1.500 Universitäten in 135 Ländern eingesetzt wird, um die Grundlagen der KI zu vermitteln; zudem gehört es zu den meistzitierten Informatikbüchern. Es ist spannend zu lesen, nicht nur für Studierende und Lehrende der KI, sondern für jeden, der sich mit Informatik und insbesondere mit KI beschäftigen möchte. Die Autoren verstehen es, die Künstliche Intelligenz in ihrer ganzen Themenvielfalt verständlich und gut nachvollziehbar darzustellen. Den fachfremden Leserinnen und Lesern bieten die einführenden Kapitel eine fundierte Einordnung in die Geschichte und in die mathematischen, philosophischen und technischen Grundlagen der KI. Auch jemand mit wenigen mathematischen Fachkenntnissen wird an den Kapiteln zur Logik und Wahrscheinlichkeitstheorie seine Freude haben, nicht zuletzt dank der gut bebilderten Beispiele konsequent abgeleitet aus der Grundidee des intelligenten Agenten, der seine Umwelt wahrnimmt und darauf reagiert. So wird den Leserinnen und Leser die Relevanz dieser Themen für die KI intuitiv nähergebracht. Diese Beispiele werden in den folgenden Kapiteln zur Wahrnehmung, zu algorithmischem Lernen und Handeln bis hin zur technischen Informatik und Robotik immer wieder aufgegriffen und weiterentwickelt. Damit eignet sich das Buch hervorragend für Studierende und Lehrende der KI.In den letzten Jahren hat sich die KI rasant weiterentwickelt und viele Veränderungen erfahren, die in diese neue Ausgabe eingeflossen sind. Aufgrund der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten liegt der Fokus jetzt mehr auf maschinellem Lernen, Rechenressourcen und neuen Algorithmen. Die Themen Deep Learning, probabilistische Programmierung und Multiagentensysteme werden jeweils in einem eigenen Kapitel behandelt. Die Inhalte zu natürlichem Sprachverständnis, Robotik und Computer Vision wurden überarbeitet, um den Einfluss von Deep Learning einzubeziehen. Im Bereich Robotik werden nun auch Roboter behandelt, die mit Menschen interagieren, sowie die Anwendung von Reinforcement Learning auf die Robotik. Außerdem wird verstärkt auf die Auswirkungen von KI auf die Gesellschaft eingegangen, einschließlich der wichtigen Fragen von Ethik, Fairness, Vertrauen und Sicherheit.
Preis: 99.95 € | Versand*: 0 € -
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz ist das weltweit populärste KI-Lehrbuch, das an mehr als 1.500 Universitäten in 135 Ländern eingesetzt wird, um die Grundlagen der KI zu vermitteln; zudem gehört es zu den meistzitierten Informatikbüchern. Es ist spannend zu lesen, nicht nur für Studierende und Lehrende der KI, sondern für jeden, der sich mit Informatik und insbesondere mit KI beschäftigen möchte. Die Autoren verstehen es, die Künstliche Intelligenz in ihrer ganzen Themenvielfalt verständlich und gut nachvollziehbar darzustellen. Den fachfremden Leserinnen und Lesern bieten die einführenden Kapitel eine fundierte Einordnung in die Geschichte und in die mathematischen, philosophischen und technischen Grundlagen der KI. Auch jemand mit wenigen mathematischen Fachkenntnissen wird an den Kapiteln zur Logik und Wahrscheinlichkeitstheorie seine Freude haben, nicht zuletzt dank der gut bebilderten Beispiele konsequent abgeleitet aus der Grundidee des intelligenten Agenten, der seine Umwelt wahrnimmt und darauf reagiert. So wird den Leserinnen und Leser die Relevanz dieser Themen für die KI intuitiv nähergebracht. Diese Beispiele werden in den folgenden Kapiteln zur Wahrnehmung, zu algorithmischem Lernen und Handeln bis hin zur technischen Informatik und Robotik immer wieder aufgegriffen und weiterentwickelt. Damit eignet sich das Buch hervorragend für Studierende und Lehrende der KI.In den letzten Jahren hat sich die KI rasant weiterentwickelt und viele Veränderungen erfahren, die in diese neue Ausgabe eingeflossen sind. Aufgrund der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten liegt der Fokus jetzt mehr auf maschinellem Lernen, Rechenressourcen und neuen Algorithmen. Die Themen Deep Learning, probabilistische Programmierung und Multiagentensysteme werden jeweils in einem eigenen Kapitel behandelt. Die Inhalte zu natürlichem Sprachverständnis, Robotik und Computer Vision wurden überarbeitet, um den Einfluss von Deep Learning einzubeziehen. Im Bereich Robotik werden nun auch Roboter behandelt, die mit Menschen interagieren, sowie die Anwendung von Reinforcement Learning auf die Robotik. Außerdem wird verstärkt auf die Auswirkungen von KI auf die Gesellschaft eingegangen, einschließlich der wichtigen Fragen von Ethik, Fairness, Vertrauen und Sicherheit.
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Was sind die verschiedenen Anwendungen von Korpora in den Bereichen Sprachwissenschaft, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz?
Korpora werden in der Sprachwissenschaft verwendet, um linguistische Phänomene zu analysieren und Sprachmuster zu identifizieren. Im Bereich des maschinellen Lernens dienen Korpora als Trainingsdaten für die Entwicklung von Spracherkennungs- und Übersetzungsalgorithmen. In der künstlichen Intelligenz werden Korpora genutzt, um Modelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache zu trainieren und die Leistung von Chatbots und virtuellen Assistenten zu verbessern. Darüber hinaus dienen Korpora als Grundlage für die Entwicklung von Sprachmodellen, die in verschiedenen Anwendungen wie automatischer Textgenerierung und Sentimentanalyse eingesetzt werden.
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Was sind die verschiedenen Anwendungen von Inferenz in den Bereichen Statistik, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
In der Statistik wird Inferenz verwendet, um Schlussfolgerungen über eine Population auf der Grundlage von Stichproben zu ziehen. In der künstlichen Intelligenz wird Inferenz verwendet, um logische Schlussfolgerungen aus vorhandenen Informationen zu ziehen und neue Informationen zu generieren. Im maschinellen Lernen wird Inferenz verwendet, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse auf der Grundlage von Trainingsdaten zu treffen und Muster in den Daten zu erkennen. Darüber hinaus wird Inferenz auch in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um die Bedeutung von Texten zu verstehen und semantische Beziehungen zu erkennen.
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Wie hat Natural Language Processing die Art und Weise verändert, wie wir mit Computern interagieren, und welche Auswirkungen hat es auf Bereiche wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Spracherkennung?
Natural Language Processing hat die Art und Weise verändert, wie wir mit Computern interagieren, indem es es ermöglicht, dass Computer menschliche Sprache verstehen und darauf reagieren können. Dadurch können wir jetzt mit Computern auf natürliche Weise kommunizieren, indem wir sprechen oder schreiben, anstatt komplexe Befehle eingeben zu müssen. Diese Entwicklung hat auch Auswirkungen auf Bereiche wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Spracherkennung, da NLP-Technologien in diese Bereiche integriert werden, um die Leistungsfähigkeit und Vielseitigkeit von Anwendungen zu verbessern. Durch die Integration von NLP in maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz können Computer komplexe Sprachmuster erkennen, verstehen und darauf reagieren, was zu einer verbesserten Spracher
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In welchen Bereichen und Branchen finden typischerweise verschiedene Einsatzgebiete von Technologien wie künstliche Intelligenz, Robotik und Automatisierung Anwendung?
Künstliche Intelligenz wird typischerweise in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, Marketing und Kundenservice eingesetzt, um Datenanalyse, personalisierte Empfehlungen und Prozessautomatisierung zu ermöglichen. In der Robotik finden sich Anwendungen in der Fertigungsindustrie, Logistik und Medizin, wo Roboter für die Automatisierung von Produktionsprozessen, Lagerhaltung und chirurgischen Eingriffen eingesetzt werden. Automatisierungstechnologien werden in verschiedenen Branchen wie der Automobilindustrie, dem Einzelhandel, der Landwirtschaft und der Energieerzeugung eingesetzt, um repetitive Aufgaben zu automatisieren und die Effizienz zu steigern. Insgesamt finden diese Technologien in nahezu allen Branchen Anwendung, um Prozesse zu optim
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