💡💡💡日檢攻略第六彈💡💡💡
Ch.6輔助篇!
📖📖📖📖📖
這篇~其實不僅限於日檢啦~
是我個人很想要跟大家分享的一個類型的app
「習慣」app
習慣清單這類的應用程式其實大同小異!
簡單來說,可以自己設定任務的週期以及單位
比如:
-每天要走5000步
-每天要喝1500c.c.的水
諸如此類生活小任務也都可以建立!
選自己順眼的就行啦~哈哈
我個人目前用的就叫做「習慣清單」XD
圖裡的示範也是這個app的畫面
就~完全不是業配喔純粹是我從很久以前就習慣用他了哈哈
———來講講怎麼運用到準備日檢上———
可以參考我之前釋出的讀書計畫
(讀書計畫大家不用客氣喔~隨時都可以領取的)
1️⃣ 建立習慣!
2️⃣ 開始實踐!
就這樣。XDDD
我第三頁有放了一個範例!大家可以參考~
📌📌📌
有人可能會覺得這只適合很有紀律的人
但我個人覺得沒有紀律的人也超適合用這個來規範自己!
心態的差別可能是:
「我一定要做完!不做完不舒服!Go!!!」by 很有自制力的人
「我好廢喔好啦今天只要做完這些就可以休息了吧」by 很懶的人
哈哈哈哈不知道這個舉例有沒有說服到大家
但準備考試的祕訣無他
就是要持續啊!!!
不論用什麼方法,
每天讓自己完成這些任務就是最重要的!
📌📌📌
我個人就是~
為了不讓連續完成的紀錄斷掉(畫面都會顯示統計)
覺得斷掉太可惜
所以我就算加班到12點才回家我還是會拼了命完成這些任務...
(沒錯所以我會半夜在那邊運動...)
(可以猜得出我的星座???XDDDD)
但任務真的不用難!
舉個例子
我最近其中一個任務是看夏目漱石的原文「心」小說
每天給自己的任務目標就是「至少一個段落」
所以有時候就算那個段落只有兩行
只要看完!也算完成!!!
(如果剛好那天很累就會覺得...撿到!!)
📌📌📌
另一個好處是!
看總表的時候真的很爽快~
可以快速看到自己今年做了多少事
看了多少本書
背了多少單字
📌📌📌
好!日檢系列到這裡...
告一個段落啦!
希望對大家有所幫助
応援します!!!
這週只有一天週休真是傷神zzz
📌📌📌
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同時也有5部Youtube影片,追蹤數超過15萬的網紅豐富,也在其Youtube影片中提到,主持人:淡江大學財務金融學系副教授 段昌文博士 主題:4433法則 帶你買贏家基金! 節目首播時間:週三 19點 本集播出日期:2021.05.12 ⏭ 章節: 00:00 頻道片頭 00:07 節目片頭 00:15 開場,歡迎按讚、分享,開啟小鈴鐺 00:32 不同類型基金=不同特性,挑選原則是...
統計應用例子 在 新思惟國際 Facebook 的最佳解答
#最面向研究初學者的課程 #統計製圖一次搞定
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課前還很擔心,身為學術界的菜鳥而且生統知識已經趨近歸零,這堂課對我來說會不會太艱澀?事實證明,我擔心太多了!
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上課內容充實外,課前提供的資料,也可以看到蔡校長和講者們詳盡回答大家的問題。如果你想寫 paper 但是卻對統計方法很頭痛,或是你的 paper 被 revise 只差臨門一腳,那就別懷疑趕快報名吧!
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👉 沒想到學統計、跑圖可以這麼輕鬆
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蔡校長上課時以打電動遊戲的比喻:「台灣的統計學教育太抽象,都在告訴我們各種統計方法的學理以及公式的推導,光是這些就夠令初學者退避三舍。但是,我們在臨床研究所需要的統計,其實就只是應用而已」。
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有了這樣的體悟,再加上課程中提供超神「統計法對照表」。只要有基本知識,分辨自己的研究對象屬於哪一類,便可以按圖索驥找到最適合的統計方法。
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看著一堆令人毫無頭緒的 data 變成一張張好懂的圖表,真的非常有成就感!圖表產出後,再用之前簡報課學到的美學概念美化,看起來就超級專業!
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👉 Editor 與 reviewer 講課很有說服力
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吳昭慶醫師以 editor 的角色,與大家分享寫 paper 的各種注意事項,以及 revision 時該如何應對進退。不僅非常有說服力,上課方式很生動有趣且能切中要點。內容非常實用,相信對未來寫文章會大有幫助。
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吳青陽醫師也以自身的例子,告訴我們這些學術界的菜鳥,如何在有限的資源中找出自己能夠發揮的主題。
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🚩 配合國家防疫政策,室內空間降載五成以上,名額有限!
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#全新改款 ➠ 10/17(日)臨床研究與發表工作坊
#僅此一班 ➠ https://clip2014.innovarad.tw/event/
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#這堂課將與你分享
☑️ 國際期刊如何審稿?第一眼就被喜歡的關鍵。
☑️ 臨床論文寫作,常見錯誤與如何避免。
☑️ 新手都能懂的統計:實作前的介紹
☑️ 讓 revision 幾乎全被 accept 的關鍵技巧
☑️ 在中小型醫院工作,論文起步的務實建議。
☑️ 研究主題怎麼找?研究資源如何累積?
統計應用例子 在 Facebook 的最讚貼文
【怪獸訓練體能教練俱樂部第十八期】(9-11月)
日期:2021/9/1~2021/11/30(期中10/7,8停課)
*週三、五早班:每週三早上10:30-12:30,每週五早上10:30- 12:30(每月有一週由怪獸教練團帶領團練,其餘由何立安博士親自教學指導)
*週一、四晚班:每週一晚上7:30-9:30,每週四晚上7:30-9:30(每月有一週由怪獸教練團帶領團練,其餘由何立安博士親自教學指導)
地點:怪獸肌力及體能訓練中心 (台北市中正區汀州路三段160巷底 洛德城堡B1
http://www.roadcastle.com.tw/20132368903603935338.html)
報名由此進:https://reurl.cc/83aMMy
(審核時間約7-10天,結果會email通知)
多年前留學讀博士班的時候,曾經擔任過統計學老師的助理,負責輔導學校學生統計相關的作業和課後複習,某次工作之餘和老師閒聊,老師認為許多我們輔導起來備感艱辛的學生,似乎都有一個共通的特性,就是「他們不是統計不好,而是數學不好」,換句話說,對於基本數字的運算缺乏足夠的熟練度,會導致許多聰明的學生在思考統計問題的時候感到格外吃力,而這其實是一個「基本功」影響「應用能力」的鮮明例子。 好了,不談數學和統計,回到肌力及體能訓練。
新訓練時代已經來臨,而這已經不是口號,肌力及體能訓練的技術和知識不但已經達到有效應用的階段,而且也早已走出競技運動員的小圈圈,舉凡一般民眾,中老年人,特殊族群,以及本質上就是超級運動員的軍警消人員,都可以從肌力及體能訓練當中獲得巨大的益處,這是一個新時代的來臨,人類史上第一次大規模的使用訓練技術來增進生活福祉、提昇運動表現並且抵抗老化,這些範疇我們已經論述過太多,有興趣的話多多聽我們的節目或讀我們的文章。
不過,當訓練的市場大開,教練的需求也跟著大增,許多對運動有興趣的人紛紛投入這個算新也不算新,算舊又不太舊的行業,許多相關領域如醫療、預防醫學和衛生機構也紛紛投入運動產業,為一般大眾提供多采多姿的運動課程。但是,在這個飛速發展的過程裡,無論國內外都一樣,難免經歷師資良莠不齊的現象,雖然有許多短期的培訓或證照課程標榜可以讓想要轉職或就業的教練即刻上手,但是在這個產業發展速度遠遠超過師資培育速度的年代,許多教練其實是急就章匆匆上線,或者是在前輩的引導下,以行銷技巧為專業技能,輔以短期培訓的時尚型運動課程,立即包裝成各種各樣健身選項,這讓健身產業從一個可以造福廣大群眾的新興產業,逐漸變成另一個噱頭花招滿溢的流行文化產業,好的壞的一起大鳴大放,熱鬧不已。而這也造成了一個奇怪的現象,就是運動產業越來越發達,但是有訓練底子的人卻並沒有等比例的變多,某些時候線條或體態變成比肌力或健康更重要的訓練目標,更有越來越多的人健身多年卻沒有明顯的成效,開始懷疑是不是其實日常生活多做點活動或勞動就好,而這樣的現象,教練的素質絕對是一個相關的重要因素。
抱持著正確態度的學員,把寶貴的時間交給教練,教練卻使用似是而非的課程耗掉了時間,以至於該發生的向上適應現象遲遲未發生,這其中當然還有學員的生活管理和日常作息等因素,但是如果教練課程並沒有提供有效的訓練方式,學員再如何配合也很難有好的結果。
但若要談到學習課程內容,這又是一個更令人困惑的議題,許多課程看起來內容都很雷同,都有某些槓鈴動作,都有某些補強動作,也都有某些矯正訓練,但為什麼有些教練的教學有效,有些教練的教學卻無效? 簡單來講,許多教練不是教學技巧不好,而是訓練背景不好。
專業人員的培訓初期,需要的是硬底子的基本功訓練,而不是太多的創意或上行下效的套版模型,許多教學過程裡的素材,教練只能從訓練的背景裡得知,訓練底子越是深厚,教學技巧就越是精湛。教練的良窳不是因為證照的多寡,或是教學課表的精彩程度,教練真正的任務是幫助學員在訓練的過程裡避開所有暗礁,緩緩地航向進步,以達到累積的功夫,而這條路教練必須自己曾經走過。
怪獸肌力及體能教練俱樂部,就是根據這樣的需求而創立的,這門課沒有既定的範圍和內容,因為學習本身就是無涯無盡,但我們可以提供一方好土好水,讓有志一同的教練在這裡盡情的讓專業技術成長,這是一個幫助教練吸收知識、熟練技巧,並且直接進行硬底子大重量訓練的地方。 這是一門申請入學的課程,不是每位申請者都會錄取,也不是每位錄取者都能順利結訓,你未必需要是現任教練才能申請,我們歡迎任何對這項技藝有興趣有熱情的有緣人。
第十八期怪獸肌力及體能教練俱樂部,現在招生中。
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主持人:淡江大學財務金融學系副教授 段昌文博士
主題:4433法則 帶你買贏家基金!
節目首播時間:週三 19點
本集播出日期:2021.05.12
⏭ 章節:
00:00 頻道片頭
00:07 節目片頭
00:15 開場,歡迎按讚、分享,開啟小鈴鐺
00:32 不同類型基金=不同特性,挑選原則是不同的
02:31 股票型基金挑選方法
04:17 買贏家法則之一:四四三三法則
05:57 應用法則時注意事項
08:05 兩家 4433 法則篩選出的基金
08:49 看一個基金短線操做例子
10:16 建議加入篩選規則
12:18 基金週轉率是什麼?
14:32 集中持股 vs 分散持股
16:10 基金持股集中的下場
17:19 基金”集中持股”給的啟示
18:56 頻道片尾
#段昌文 #理財小百科 #基金
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在收看影片之前,不管你是在Youtube還是Podcast收看或收聽,記得訂閱我們的頻道,你的具體支持,是我們製作節目的最大動力~
最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁~黃泰一先生,他就表示喔,華碩的AI團隊,已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池,累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者,建立起節省人力、降低風險,而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來,能夠透過大量的數據,以及資料跟資料之間的相互運用,所產生的商業價值來賺錢!
儘管現階段呢,華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據,不過可以想見的是喔,只要精準的演算法系統建立;商店它是不需要店員,醫院它可能也不太需要醫檢師,輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」,將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生,在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說:「在未來的5~10年之內,現有的50%工作,將會由AI取代」!
所以拉回來看,只要你有稍微留意時事,你一定知道現代的公務人員、銀行行員,就算寒窗苦讀多年考了進去,福利和工作的輕鬆度,也都大不如前了,更別說他們的未來和發展。
也就是說喔,要是你忽略真實職場上正在發生的變化,那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的,卻只能做個幾年,就被裁撤了!
這樣的投資報酬率,你覺得划算嗎?算一下喔!會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格,但是真正得到的,卻是更高的失業風險!
你想因為「眼前」短暫的穩定,而把自己放到更大的危險裡嗎?如果你不想,你可以選擇現在就打開眼睛,開始為自己的未來做準備~
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人工智慧的時代已經來臨了,但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋,在面對自己的人生,你曾想過這是為什麼嗎?
其實答案很簡單,那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思,困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡,我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念,它的危險之處。
它在於喔,人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」,或者是「最好的鐵飯碗」之後,我們就不再動腦筋思考了,所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗,千萬別碰!
而「路徑依賴」呢?它是指喔,人會習慣用過去的經驗,想現在的事,然後去預測未來。
比如說吧,你念醫學院,所以就只能當醫生;再比如說,你過去在某個行業,所以你在轉職的時候,就只能做相關的行業。
而弔詭的是,如果過去的經驗能夠適用於現在,還能夠幫你預測未來的話,那每個人都是半仙了啊,也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了,不是嗎?
所以呢,無論你是白領,還是藍領的朋友,我想要跟大家說的是喔,未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的,無論你想不想面對,它遲早都會來!
不過我也很肯定的告訴你,在我們失去「舊工作」的同時,這個世界還會增加許多的「新工作」。
只要你願意改變,跟上腳步,某些你覺得沒有什麼的工作,其實都潛藏著非常大的人力缺口,值得你好好的關注。
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我一直相信喔,未來仍然是充滿希望的,在【過好人生學】裡面,我會用最淺顯易懂的話,點破你對於生涯的迷思,幫助你移除20世紀的思考遺毒,發展出最適合21世紀的生存策略。
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歡迎你加入學習,也希望今天的分享能夠帶給你一些幫助,我是凱宇。
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相關影片:
《【緣份數學】同一天生日,易過擲公字?Birthday Paradox 生日悖論【上集】》
https://www.youtube.com/watch?v=7i-LbdlVtzw
《The Birthday Paradox》
https://www.youtube.com/watch?v=ofTb57aZHZs
《Is the Birthday Paradox a Paradox?》
https://www.youtube.com/watch?v=-SQq0vfzrrg
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大家位咁多好,我係賭Sir。
澳洲人類學家維度卡同基維爾合著嘅著名學術論文《人類直覺與機率計算》之中提及過:
「人類嘅直覺,絕不擅長估算機率。」
唔知大家身邊有冇一啲閒時會過吓大海、賭兩手嘅朋友?我就有啦。隔籬屋陳仔時不時上完啲賭船,返嚟就同我講,有個咩咩盤口,好鬼抵賭,個莊家啲樣仲蠢過香港啲官。有次我好奇真係問佢張賭枱賭乜,叫佢講我知個規則,然後我返歸計一次利潤嘅期望值,一如所料,陳仔先係蠢過高官嗰個。
人類嘅直覺,喺進化嘅過程中,有啲情況都算好準,但有啲情況之下,可以係非常之差,唔用數學嘅話,根本完全想像唔到個真相係點,甚至睇到個真相之後,反而會懷疑個真相係咪真係架?
依家錄影廠裏面,有23個人,若然我同你對賭一千蚊,若然呢度23個人當中,至少有兩個人同月同日生日,你就輸一千蚊畀我,無嘅話,我就輸一千蚊畀你。你制唔制?
十個有九個都會仆到嚟同我賭,話曬都一年365日咁多,個廠得23個人咁少,同月同日嘅可能性肯定唔高,起碼唔會五十五十、一半半機會先啦,同我對賭嘅話,實可以佔我便宜。
但原來事實剛好相反,原來係我佔你便宜,用中學嘅數學已經可以計到你知,喺23個人裏面,有人同月同日生日嘅機率,其實足足有50.7%,超過一半!強調多次,竟然係我佔緊你便宜。
若然個廠再多啲人,有41個人嘅話,如果你仲同我賭嘅話,有人同月同日出世嘅機率,其實已經超過90%!一年365日之多,個廠得40個人之少,你嘅贏面竟然係個位數字,非常違背人類嘅直覺,原來睇落咁有緣份嘅事情,發生嘅機率咁鬼高。當然,若然你要溝女就唔好咁講啦!
呢一個就係機率學嘅經典例子之一,叫做生日悖論(Birthday Paradox)。
再舉一個設身啲嘅例子,隔籬屋陳仔有時都賭波,佢成日投注作客嘅球隊,因為作客球隊通常都賠率高啲,但明明踢嘅都係嗰班人,只係轉咗另一個球場啫,個球場大細又有規定嘅,無咩大分別嘅。
但原來統計數字可以睇到,以英超為例,綜觀近幾十年嘅賽事,主隊贏嘅賽事佔46%,但作客贏嘅賽事只係得27%,所謂嘅主場之利,原來係真有其事。
所以咩叫抵賭呢?究竟係值得「賭錢落去」抑或係值得「倒錢落海」呢?唔計過條數,打死你都唔好信啊!
益者三友like share comment再見!
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