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利用探空资料判别北京地区夏季强对流的天气类别 被引量：154
1
作者 雷蕾 孙继松 魏东 《气象》 CSCD 北大核心 2011年第2期136-141,共6页
利用北京南郊观象台探空资料计算出的18种物理参量及其时间变量,详细分析了2007年和2008年5—9月冰雹、雷暴大风以及暴雨强对流天气过程下物理量的差异。结果表明:0℃层高度、-20℃层高度、500 hPa和850 hPa温差、逆温层高度、低空风切... 利用北京南郊观象台探空资料计算出的18种物理参量及其时间变量,详细分析了2007年和2008年5—9月冰雹、雷暴大风以及暴雨强对流天气过程下物理量的差异。结果表明:0℃层高度、-20℃层高度、500 hPa和850 hPa温差、逆温层高度、低空风切变能比较显著地区分冰雹和暴雨天气,其σ也比较小;此外850 hPa的温度露点差、500 hPa和850 hPa的θ_(se)差、大气可降水量PW也是判断强对流类别的重要条件。而对于时间变量来说,CAPE、DCAPE、K指数、500 hPa和850 hPa的θ_(sc)差、PW、低层的垂直风切变这几种物理量的6小时变量也能比较好地甄别出冰雹(雷暴大风)和暴雨天气。上述研究结果表明,合理利用探空资料甄别夏季强对流天气的类别是可能的。 展开更多
关键词 探空资料 强对流天气 物理参量 潜势预报
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变化环境下气象水文预报研究进展 被引量：63
2
作者 雷晓辉 王浩 +2 位作者 廖卫红 杨明祥 桂梓玲 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期9-18,共10页
随着全球气候变化、下垫面改变及高强度人类活动的不断加剧,流域降水、蒸发、径流等气象水文要素都受到直接性的影响,水文序列的一致性假设不复存在。在变化环境下,传统径流预报方法适用性逐步变差,从而对气象水文的精准预报带来挑战。... 随着全球气候变化、下垫面改变及高强度人类活动的不断加剧,流域降水、蒸发、径流等气象水文要素都受到直接性的影响,水文序列的一致性假设不复存在。在变化环境下,传统径流预报方法适用性逐步变差,从而对气象水文的精准预报带来挑战。本文分别从气象水文预报的各个环节——多源降水数据融合、数值天气预报、流域水文模型、参数率定、数据同化、集合预报等方面综述了变化环境下的气象水文预报的研究进展。可以看到,国内外学者围绕上述技术都开展了大量研究,并取得了大量成果。未来针对变化环境下气象水文预报研究,将主要围绕以下方向开展:(1)落地和预报降水精度及时空分辨率的进一步提高;(2)水文模型结构的改进及不确定性分析;(3)水文预报误差的描述方法及其可靠性。 展开更多
关键词 非一致性 气象水文预报 数值天气预报 流域水文模型 参数率定 数据同化 集合预报
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KNN数据挖掘算法在北京地区霾等级预报中的应用 被引量：53
3
作者 熊亚军 廖晓农 +6 位作者 李梓铭 张小玲 孙兆彬 赵秀娟 赵普生 马小会 蒲维维 《气象》 CSCD 北大核心 2015年第1期98-104,共7页
利用北京地区2013年气象数据以及PM_(2.5)浓度数据与能见度数据进行对比分析,结果发现气温、气压、相对湿度、露点温度、地面U风、地面V风以及PM_(2.5)小时浓度这7个要素是影响北京地区霾等级的关键因素。利用气温、地面气压、相对湿度... 利用北京地区2013年气象数据以及PM_(2.5)浓度数据与能见度数据进行对比分析,结果发现气温、气压、相对湿度、露点温度、地面U风、地面V风以及PM_(2.5)小时浓度这7个要素是影响北京地区霾等级的关键因素。利用气温、地面气压、相对湿度、露点温度、U风、V风分量以及PM_(2.5)浓度作为7个属性特征,以霾等级做为标志量构建训练样本集,结合KNN(KNearest Neighbor)数据挖掘算法构建疆等级预报分类器,并开展霾等级客观识别实验。结果表明K=3时该分类器的分类预报效果最佳,其13个站点的分类准确率高达88.2%。基于该算法构建的KNN模型预报无霾时的漏报概率很小,准确率高达91.8%;预报有轻度霾、中度霾以及重度霾时,空报的概率仅分别为4.7%、1.4%和2.6%。2014年8月29日至9月2日北京地区一次霾天气过程的预报结果表明:南郊观象台、密云和延庆3站的预报准确率分别达到74%、64%和84%,但霾等级的精度方面还有待于进一步提高。 展开更多
关键词 数据挖掘 KNN 霾 预报
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LAPS的设计原理、模块功能与产品应用 被引量：43
4
作者 李红莉 崔春光 王志斌 《暴雨灾害》 2009年第1期64-70,共7页
我国中尺度气象观测网数据日益丰富,如何对这些数据进行分析应用以更好地为天气预报服务,是一个亟待解决的问题。局地分析预报系统(LAPS)较好地解决了这一难题,其算法透明,计算速度快,分析场接近实况,满足业务需求,便于预报员直接应用... 我国中尺度气象观测网数据日益丰富,如何对这些数据进行分析应用以更好地为天气预报服务,是一个亟待解决的问题。局地分析预报系统(LAPS)较好地解决了这一难题,其算法透明,计算速度快,分析场接近实况,满足业务需求,便于预报员直接应用。为了帮助相关气象业务岗位上技术人员了解并较好地应用LAPS(http://www.whihr.com.cn/laps/main.aspx),本文详细介绍了LAPS的各模块功能及设计原理,并对武汉暴雨所应用LAPS的有关情况进行了简要说明。 展开更多
关键词 LAPS 资料融合 模块功能 中尺度分析 短时预报
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全站仪自由设站隧道围岩变形非接触监测理论和方法的研究 被引量：42
5
作者 杨松林 刘维宁 +1 位作者 师红云 黄方 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期100-104,共5页
钢尺收敛计隧道围岩变形量测由人工拉尺读数,效率低,与施工相互干扰,测量结果容易受人为因素影响。为满足现代隧道快速、大跨、安全施工需求,提出全站仪围岩变形非接触量测单站、双站自由设站三维坐标法和单站、双站独立坐标测线法的概... 钢尺收敛计隧道围岩变形量测由人工拉尺读数,效率低,与施工相互干扰,测量结果容易受人为因素影响。为满足现代隧道快速、大跨、安全施工需求,提出全站仪围岩变形非接触量测单站、双站自由设站三维坐标法和单站、双站独立坐标测线法的概念和方法,推导围岩变形监测全站仪自由设站坐标转换数学模型。阐述自动全站仪隧道围岩变形非接触监测系统的组成、开发及其特点。以北京东直门地铁隧道施工围岩变形监测为例,说明系统的数据处理、精度评定、图形分析和预报功能,该系统以其高精度、自动化、简便实用的优点在隧道围岩变形监测中起到重要作用。 展开更多
关键词 全站仪 自由设站 非接触监测 围岩变形 数据处理 分析预报
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Beta回归模型在数据挖掘预测中的应用 被引量：36
6
作者 李泽安 葛建芳 章雅娟 《南通大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第3期83-85,94,共4页
为避免利用常规的线性回归模型分析时出现的拟合值超出取值范围的情况,应用beta回归模型研究房地产销售数据.首先基于极大似然估计得到了房地产销售率的预测估计和区间估计,数值结果表明,该模型要比其他回归模型更科学、更合理.然后基... 为避免利用常规的线性回归模型分析时出现的拟合值超出取值范围的情况,应用beta回归模型研究房地产销售数据.首先基于极大似然估计得到了房地产销售率的预测估计和区间估计,数值结果表明,该模型要比其他回归模型更科学、更合理.然后基于预测估计,提出了一些针对不同家庭收入群体的销售策略. 展开更多
关键词 beta回归模型 比例数据 预测 数据挖掘
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提升数字孪生流域建设“四预”能力 被引量：36
7
作者 刘志雨 《中国水利》 2022年第20期11-13,共3页
阐述水利部党组推进数字孪生流域建设决策部署的现实背景和重大意义,探索数字孪生流域赋能业务“四预”实现路径,以淮河2020年7月超标准洪水“预报”、四川省北川县2022年“7·16”山洪灾害“预警”、黄河2021年严重秋汛防洪调度“... 阐述水利部党组推进数字孪生流域建设决策部署的现实背景和重大意义,探索数字孪生流域赋能业务“四预”实现路径,以淮河2020年7月超标准洪水“预报”、四川省北川县2022年“7·16”山洪灾害“预警”、黄河2021年严重秋汛防洪调度“预演预案”三个典型案例为背景,通过复盘、总结、查找工作中存在的不足和原因,提出加强感知体系、数据孪生平台建设与赋能防汛“四预”具体措施,提出数字孪生流域建设几点认识和工作建议。 展开更多
关键词 数字孪生流域 感知体系 数据底板 模型平台 知识平台 防汛“四预”
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数据挖掘技术在气象预报研究中的应用 被引量：34
8
作者 彭昱忠 王谦 +1 位作者 元昌安 林开平 《干旱气象》 2015年第1期19-27,共9页
气象预测是现代世界最重要和最有挑战的问题,准确的气象预测常需要使用比较先进的方法和计算机模型。本文分析了数据挖掘方法在气象预报中应用的国内外研究现状,简要介绍了目前在大气科学领域应用的一些数据挖掘方法的相关概念、原理和... 气象预测是现代世界最重要和最有挑战的问题,准确的气象预测常需要使用比较先进的方法和计算机模型。本文分析了数据挖掘方法在气象预报中应用的国内外研究现状,简要介绍了目前在大气科学领域应用的一些数据挖掘方法的相关概念、原理和特点,综述了数据挖掘方法在气象预报中的最新应用研究进展,讨论了这些数据挖掘方法在气象预报中的优缺点。最后指出了当前基于数据挖掘方法的气象预报技术存在的一些困难,并对未来的研究重点和和发展趋势进行展望。 展开更多
关键词 数据挖掘 气象预报 气象数据挖掘 气象建模 计算智能
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数据挖掘与人工智能技术 被引量：17
9
作者 钟智 尹云飞 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2004年第3期44-47,共4页
数据挖掘是人工智能中的一个重要分支。对人工智能的发展及其最基本的技术:知识表示、知识推理、搜索,以及数据挖掘进行了详细介绍。通过实例给出了数据挖掘的定义,最后论述了数据挖掘与人工智能的联系,并结合国内外在该领域的研究成果... 数据挖掘是人工智能中的一个重要分支。对人工智能的发展及其最基本的技术:知识表示、知识推理、搜索,以及数据挖掘进行了详细介绍。通过实例给出了数据挖掘的定义,最后论述了数据挖掘与人工智能的联系,并结合国内外在该领域的研究成果指出了其广阔的发展前景。 展开更多
关键词 数据挖掘 人工智能 数据处理 推理技术 搜索技术
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主客观融合定量降水预报方法及平台实现 被引量：22
10
作者 唐健 代刊 +4 位作者 宗志平 曹勇 刘凑华 高嵩 于超 《气象》 CSCD 北大核心 2018年第8期1020-1032,共13页
随着天气预报业务现代化的发展,预报员面临气象数据爆发增长、服务前端需求不断提高以及客观预报技术广泛应用带来的挑战。传统以手工绘制降水落区为主的定量降水预报(QPF)技术流程已经不能帮助预报员在更高层面体现附加值。为支撑预报... 随着天气预报业务现代化的发展,预报员面临气象数据爆发增长、服务前端需求不断提高以及客观预报技术广泛应用带来的挑战。传统以手工绘制降水落区为主的定量降水预报(QPF)技术流程已经不能帮助预报员在更高层面体现附加值。为支撑预报员在QPF流程中的核心作用,设计和开发了主客观融合QPF平台。该平台从海量预报数据选取、多源QPF集成、QPF调整和订正、格点化处理和服务产品制作五个方面帮助预报员控制数字化预报全流程。发展了多项关键技术支持平台的智能化,包括多模式QPF数据集构建技术、多模式QPF集成技术、QPF预报场调整和订正技术以及格点场后处理技术。基于MICAPS4系统,实现了主客观融合QPF平台的主要功能,发布了"QPF Master Blender 1.0"版本,并在2017年5月投入业务应用,取得良好反馈和效果。最后,对平台的未来发展进行了展望,包括发展数值模式检验评估工具支持预报员做出最优判断,研究多尺度模式信息的融合技术等。 展开更多
关键词 定量降水预报 大数据 智能化预报 格点预报 天气预报系统
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水文数据同化方法及遥感数据在水文数据同化中的应用进展 被引量：23
11
作者 王文 寇小华 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期556-562,共7页
多源信息的应用是未来水文科学发展的一个重要趋势,水文数据同化(尤其是遥感数据在流域降雨径流模拟中的同化)已经成为当前水文学研究的一个热点.数据同化有2个基本途径:一是全局拟合,以变分方法为代表;二是顺序同化,以各种卡尔曼滤波... 多源信息的应用是未来水文科学发展的一个重要趋势,水文数据同化(尤其是遥感数据在流域降雨径流模拟中的同化)已经成为当前水文学研究的一个热点.数据同化有2个基本途径:一是全局拟合,以变分方法为代表;二是顺序同化,以各种卡尔曼滤波及粒子滤波方法为代表.数据同化技术已经被许多学者应用于降雨径流模拟与预报,但在遥感反演水文信息精度的改进、"最优"方法的选取、误差的定量描述、数据同化对象的选择,以及同化效果的评估等多方面,还有大量问题有待深入研究. 展开更多
关键词 数据同化 降雨径流模型 遥感 土壤水分 水文预报 卡尔曼滤波
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川中大安寨段裂缝评价及储层产能预测方法 被引量：21
12
作者 赵辉 司马立强 +1 位作者 颜其彬 吴学刚 《测井技术》 CAS CSCD 2008年第3期277-280,共4页
川中大安寨储层属于特低孔隙度、低渗透率的孔隙-裂缝型储层,裂缝以低斜水平缝为主。研究利用双侧向测井曲线,结合三孔隙度曲线和自然伽马曲线进行裂缝评价。大安寨储层的产能不受局部构造圈闭的控制,也与构造位置高低无关。由岩性、相... 川中大安寨储层属于特低孔隙度、低渗透率的孔隙-裂缝型储层,裂缝以低斜水平缝为主。研究利用双侧向测井曲线,结合三孔隙度曲线和自然伽马曲线进行裂缝评价。大安寨储层的产能不受局部构造圈闭的控制,也与构造位置高低无关。由岩性、相对纯灰岩厚度、纯灰岩孔隙度、裂缝发育程度、储层厚度这5个主要指标确定了储层测井综合评价指标Q。储层综合评价指标与油气产能具有很好的相关关系,可用于储层产能的预测。 展开更多
关键词 测井数据 产能预测 特低孔隙度 低渗透率 低角度裂缝 裂缝评价 储层评价指标
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数据挖掘技术研究与应用 被引量：22
13
作者 史尤昭 《软件》 2015年第11期38-42,共5页
随着科技信息的发展,数据挖掘技术广泛应用于各行各业,对人类生活产生了重大的影响。本文首先介绍了数据挖掘的基本信息与概念及数据挖掘的经典模型,然后介绍了数据挖掘的主要分及重要算法及应用,最后指出了数据挖掘现存的问题及以后发... 随着科技信息的发展,数据挖掘技术广泛应用于各行各业,对人类生活产生了重大的影响。本文首先介绍了数据挖掘的基本信息与概念及数据挖掘的经典模型,然后介绍了数据挖掘的主要分及重要算法及应用,最后指出了数据挖掘现存的问题及以后发展的方向。 展开更多
关键词 数据挖掘 聚类分析 分类预测 关联分析
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舰艇装备维修信息数据仓库的建立与数据挖掘 被引量：21
14
作者 李永杰 胡坚 汪厚祥 《计算机与数字工程》 2010年第10期68-71,共4页
在舰船装备维修过程中积累了大量的以各种形式存放的维修信息,利用数据仓库技术和数据挖掘技术,完成了对这些维修信息的综合利用,对各维修保障部门在维修计划制定、器材采购、视情维修等方面具有重要指导意义。
关键词 数据仓库 数据挖掘 故障预测 装备维修
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基于数据挖掘的负荷预测 被引量：11
15
作者 李邦云 丁晓群 程莉 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2003年第8期52-55,共4页
简要叙述了数据挖掘技术及其在电力系统中的应用情况。提出了一种基于数据挖掘中时间序列相似性研究的电力负荷预测方法。通过采用序列分段平均值技术降维,结合滑动窗口和MBR方法实现子序列相似查询,并利用R+-树作为多维索引结构提高检... 简要叙述了数据挖掘技术及其在电力系统中的应用情况。提出了一种基于数据挖掘中时间序列相似性研究的电力负荷预测方法。通过采用序列分段平均值技术降维,结合滑动窗口和MBR方法实现子序列相似查询,并利用R+-树作为多维索引结构提高检索效率。实验结果证明提出的方法是行之有效的。 展开更多
关键词 电力系统 数据挖掘 时间相似性搜索 负荷预测
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桂花花期气象预报研究 被引量：21
16
作者 王存真 唐广田 白先达 《中国农学通报》 CSCD 2014年第22期74-78,共5页
为了更准确地提供桂花开花期的预报,利用桂林市近15年的始花期观测资料,普查分析气象原因,挑选气象因子,用统计分析方法,建立预报模式。结果表明,温度、湿度、日照、降水对桂花开花期有明显影响;影响桂花花期的原因比较复杂,在实际进行... 为了更准确地提供桂花开花期的预报,利用桂林市近15年的始花期观测资料,普查分析气象原因,挑选气象因子,用统计分析方法,建立预报模式。结果表明,温度、湿度、日照、降水对桂花开花期有明显影响;影响桂花花期的原因比较复杂,在实际进行花期预报时,根据时间提前的长短,又可以分为长期预报和短期预报,长期预报又为气候预测,只是花期偏早或偏迟的趋势预测,短期预报则是临近开花前1周的预报。长期预报模式和短期预报模式在2013年的业务应用中取得了较好的效果。 展开更多
关键词 桂花 花期 气象预报
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关于灰色系统模型GM(1,1)适用范围的讨论 被引量：18
17
作者 武悦 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 1999年第1期72-75,共4页
讨论了灰色系统理论中被应用得最多的ＧＭ（１，１）模型（一阶－变元灰色系统）的适用 范围的问题，证明了当初始数据恒正且呈凹向时是ＧＭ（１，１）的最佳适用范围．最后，举例说 明了对其他情况提出的改进方法．
关键词 灰色系统 数据序列 预测 灰色模型
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电力大数据下的短期电力负荷预测 被引量：21
18
作者 李重春 祝安琪 +4 位作者 王烁罡 刘宇丽 周定均 刘昌新 云卿 《电力大数据》 2019年第1期66-70,共5页
电力产业是国民工业系统中重要的产业。在电网运行管理中,对于负荷预测具有非常重要的作用。更加准确的电力负荷预测可以为电网的安全稳定运行、实时进行电网负荷的调度提供了重要依据。特别是在经济方面,精确的电力负荷预测可以优化发... 电力产业是国民工业系统中重要的产业。在电网运行管理中,对于负荷预测具有非常重要的作用。更加准确的电力负荷预测可以为电网的安全稳定运行、实时进行电网负荷的调度提供了重要依据。特别是在经济方面,精确的电力负荷预测可以优化发、用电电网调度计划,合理调度和分配资源,从而起到使社会效益、经济效益最大化的作用。然而随着中国经济的飞速发展,对电力的需求不断增长,电力负荷本身受诸多因素以及政策影响比如日期、天气、气候、市场等其他因素,这些因素更大大加大了准确进行电力负荷预测的困难性。一直以来,人们一直都致力于提高电力负荷预测的准确性,人工神经网络算法具有泛化、学习能力强等优点,现在该算法已在电力负荷预测领域中得到了广泛应用,并且取得了良好的效果。近年来,人工神经网络领域取得重大突破,涌现出一个新的深度学习研究领域。文章就是基于最新发展的人工神经网络算法,结合实际地区电网数据研究了短期电力负荷预测的相关问题。 展开更多
关键词 大数据 人工神经网络 负荷预测
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时间序列的非线性趋势预测及应用综述 被引量：17
19
作者 王婷婷 钱晓东 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第7期1545-1549,共5页
针对时间序列趋势预测问题,综述了非线性趋势预测技术以及在金融领域的主要应用,重点介绍了非线性方法中的神经网络、支持向量机和混沌理论的基本原理、算法优缺点及主要改进,并介绍这些理论与遗传算法、小波理论等结合的组合预测方法... 针对时间序列趋势预测问题,综述了非线性趋势预测技术以及在金融领域的主要应用,重点介绍了非线性方法中的神经网络、支持向量机和混沌理论的基本原理、算法优缺点及主要改进,并介绍这些理论与遗传算法、小波理论等结合的组合预测方法。认为非线性组合预测是今后时间序列趋势预测的发展方向,最后介绍了非线性趋势预测方法在股票价格走势与变化方向、债券价格、保险公司风险评估以及银行信用风险等方面的应用。 展开更多
关键词 数据挖掘 时间序列 非线性 趋势预测 金融
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煤矿安全数据分析与辅助决策云平台研究 被引量：19
20
作者 刘海滨 刘浩 刘曦萌 《中国煤炭》 北大核心 2017年第4期84-88,136,共6页
煤矿安全数据的深层次挖掘和分析对提高煤矿事故预警能力与安全管理决策水平至关重要,根据我国煤矿信息化水平和安全管理特点,分析了煤矿安全数据分析与辅助决策云平台的功能需求,确定了煤矿事故综合分析、煤矿生产系统可靠性评价和基... 煤矿安全数据的深层次挖掘和分析对提高煤矿事故预警能力与安全管理决策水平至关重要,根据我国煤矿信息化水平和安全管理特点,分析了煤矿安全数据分析与辅助决策云平台的功能需求,确定了煤矿事故综合分析、煤矿生产系统可靠性评价和基于大数据分析的煤矿事故预警三类主要服务功能。基于云计算的服务模式,提出了基于IaaS、PaaS和SaaS等层次的煤矿安全数据分析与辅助决策云平台的系统框架,给出了各层级的具体服务内容。结合国家关于发展云计算产业的相关意见,讨论了煤矿安全数据分析与辅助决策云平台的运行模式,研究结果对煤矿安全数据分析与辅助决策云平台的开发和运营具有重要参考价值。 展开更多
关键词 煤矿安全 大数据 云平台 事故预警 可靠性评价
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