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旋转机械振动信号的信息熵特征 被引量：97
1
作者 申弢 黄树红 +1 位作者 韩守木 杨叔子 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期94-98,共5页
从信息融合的思想出发 ,针对单个和多个振动传感器 ,在时域、频域以及时 -频域系统、深入地研究了定量评价旋转机械振动状态的方法 ,提出了反映不同域中振动能量分布不确定性的奇异谱熵、功率谱熵、涡动状态特征熵、小波空间特征熵等信... 从信息融合的思想出发 ,针对单个和多个振动传感器 ,在时域、频域以及时 -频域系统、深入地研究了定量评价旋转机械振动状态的方法 ,提出了反映不同域中振动能量分布不确定性的奇异谱熵、功率谱熵、涡动状态特征熵、小波空间特征熵等信息熵特征。通过对实际信号的分析表明 ,这些信息熵形成了有效综合评价转子振动状态的特征指标。 展开更多
关键词 信息熵 旋转机械 状态评价 信息融合 信号分析 振动
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多源矢量空间数据融合处理技术研究进展 被引量：67
2
作者 孙群 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期1627-1636,共10页
矢量空间数据既是人类社会与地理环境信息的重要组成部分,也是相关社会信息的重要载体,在国民经济和国防现代化建设中起着非常重要的作用。多源矢量空间数据融合处理技术是解决多源数据在几何位置、属性特征等方面不一致性问题的有效方... 矢量空间数据既是人类社会与地理环境信息的重要组成部分,也是相关社会信息的重要载体,在国民经济和国防现代化建设中起着非常重要的作用。多源矢量空间数据融合处理技术是解决多源数据在几何位置、属性特征等方面不一致性问题的有效方法,近年来相关的技术和应用得到了深入发展。本文在分析二维矢量空间数据应用所面临问题的基础上,综述和评价了二维矢量空间数据几何特征融合、属性特征融合等相关理论、算法和技术的研究现状,并根据目前的研究展望了其理论和应用未来的重点研究方向。 展开更多
关键词 矢量空间数据 同名实体匹配 属性特征 数据融合
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步态识别综述 被引量：44
3
作者 王科俊 侯本博 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2007年第7期1152-1160,共9页
步态识别是生物特征识别领域一个新的研究方向,它旨在根据人们走路的姿势进行身份识别。本文首先对步态识别的影响因素与性能预测进行了概括,然后从运动检测、周期检测、特征提取、识别算法4个方面对当前研究成果进行了全面的综述,最后... 步态识别是生物特征识别领域一个新的研究方向,它旨在根据人们走路的姿势进行身份识别。本文首先对步态识别的影响因素与性能预测进行了概括,然后从运动检测、周期检测、特征提取、识别算法4个方面对当前研究成果进行了全面的综述,最后讨论了当前研究的难点与发展趋势。 展开更多
关键词 步态识别 性能预测 运动检测 周期检测 特征提取 数据融合
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无人机视觉导航研究综述 被引量：51
4
作者 吴显亮 石宗英 钟宜生 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第A01期62-65,共4页
对无人机视觉导航的现有算法从视觉处理和状态估计与数据融合两大方面作了分类总结,重点讨论了无人机获取图像的特征提取、视觉传感器同其他传感器的数据融合、以及实时得到状态估计的各种方法,同时,也涉及了未知环境下地图的建立,最后... 对无人机视觉导航的现有算法从视觉处理和状态估计与数据融合两大方面作了分类总结,重点讨论了无人机获取图像的特征提取、视觉传感器同其他传感器的数据融合、以及实时得到状态估计的各种方法,同时,也涉及了未知环境下地图的建立,最后指出了无人机视觉导航在实际应用中面临的主要问题。 展开更多
关键词 无人机 视觉导航 特征提取 数据融合
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基于应力波分析的状态监控与故障预测研究 被引量：26
5
作者 吴天舒 陈蜀宇 吴朋 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期3061-3070,共10页
随着先进的仪器测量与分析、物联网、云计算、数据挖掘、人工智能等科学技术的发展,设备状态监控和故障预测技术近年来在工业设备健康管理中起到越来越重要的作用。研究了一种基于应力波分析的状态监测与故障预测技术,通过应力波传感器... 随着先进的仪器测量与分析、物联网、云计算、数据挖掘、人工智能等科学技术的发展,设备状态监控和故障预测技术近年来在工业设备健康管理中起到越来越重要的作用。研究了一种基于应力波分析的状态监测与故障预测技术,通过应力波传感器对设备运动部件间的摩擦、机械冲击和动态荷载的电子信号进行检测和处理,采用专为应力波分析而开发的时域和频域特征提取软件和基于神经网络的数据融合技术,对设备状态进行定量分析,对设备故障进行准确预测,并提供设备健康诊断分析报告。运行试验表明,与振动分析等传统的状态监测方法相比,本系统能更好地实时监控设备运行情况,更早地预测故障,保证了生产安全性,降低了设备检维修成本,提高了生产效率。 展开更多
关键词 应力波分析 特征提取 神经网络 数据融合
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涡流检测的信号处理技术 被引量：14
6
作者 游凤荷 何福有 +1 位作者 魏莉 孙砚飞 《无损检测》 2003年第8期423-427,共5页
介绍涡流检测信号处理技术中特征值的提取方法 ,以及利用神经网络和信息融合技术进一步对信号进行分类、识别和评价的技术发展 。
关键词 涡流检验 信号处理 特征值提取 信息融合 神经网络
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多维度数据融合的输电线路故障智能诊断系统 被引量：11
7
作者 申元 林卿 +2 位作者 黄修乾 宋文波 王科 《电子设计工程》 2017年第22期62-64,68,共4页
针对当前输电线路故障诊断的需求,结合智能电网运行中产生的大量结构多样、来源复杂的数据,将这些大数据归类于不同的维度,设计了基于多维度数据融合的输电线路故障智能诊断系统。对多维度的诊断结果融合架构、融合方法等进行了设计,并... 针对当前输电线路故障诊断的需求,结合智能电网运行中产生的大量结构多样、来源复杂的数据,将这些大数据归类于不同的维度,设计了基于多维度数据融合的输电线路故障智能诊断系统。对多维度的诊断结果融合架构、融合方法等进行了设计,并给出了故障智能诊断系统的主要功能模块和整体结构。最后,通过该系统的运行,表明了多维度数据融合的诊断结果具有较高的诊断速度和准确度,在电力行业故障诊断方面具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 多维度 故障诊断 特征降维 数据融合 架构设计
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惯导融合特征匹配的小天体着陆导航算法 被引量：10
8
作者 邵巍 常晓华 +1 位作者 崔平远 崔祜涛 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1748-1755,共8页
针对探测器着陆小天体的过程提出了一种基于特征匹配结合惯导信息的探测器自主着陆导航算法。采用PCA-SIFT算法提取绕飞段拍摄小天体图像的特征点,建立特征点数据库,在下降段初期利用特征匹配算法,结合小天体三维模型确定探测器在小天... 针对探测器着陆小天体的过程提出了一种基于特征匹配结合惯导信息的探测器自主着陆导航算法。采用PCA-SIFT算法提取绕飞段拍摄小天体图像的特征点,建立特征点数据库,在下降段初期利用特征匹配算法,结合小天体三维模型确定探测器在小天体固连坐标系中的位置。着陆末端,利用拼接图像作为虚拟导航地图,并选择合适的导航特征点,采用光学/惯性的组合导航方式估计探测器相对着陆点坐标系的6自由度位姿。通过仿真分析了导航的精度及误差影响,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 自主着陆导航 PCA-SIFT 小天体探测 特征点匹配 信息融合
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基于多特征融合的医学图像识别研究 被引量：8
9
作者 宋余庆 陈健美 +1 位作者 郭依正 王春红 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第6期1750-1752,共3页
以医学图像为研究对象,针对任何一类特征都不能很好地表达医学图像的缺点以及进一步提高医学图像的识别率,提出了一种基于特征级数据融合与决策级数据融合相结合的分类方法。实验结果表明,采用特征级数据融合,融合后的特征可以较好地表... 以医学图像为研究对象,针对任何一类特征都不能很好地表达医学图像的缺点以及进一步提高医学图像的识别率,提出了一种基于特征级数据融合与决策级数据融合相结合的分类方法。实验结果表明,采用特征级数据融合,融合后的特征可以较好地表达医学图像,且减少了后期分类的计算量;采用决策级数据融合,取得了比单个分类器更高的识别率。 展开更多
关键词 特征提取 数据融合 图像识别 医学图像
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基于模糊密度分解的遥感图像光谱和纹理信息的融合 被引量：10
10
作者 林剑 鲍光淑 +1 位作者 王润生 王欣 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第12期2028-2030,共3页
根据遥感图像的纹理特征具有不确定性和各类别的分类精度有较大差异的特点 ,针对常用的表示分类器置信度的模糊密度 ,在信息融合过程中 ,存在削弱低置信度分类器中高精度类别对融合结果起作用的问题 ,提出了一种对模糊密度进行分解的模... 根据遥感图像的纹理特征具有不确定性和各类别的分类精度有较大差异的特点 ,针对常用的表示分类器置信度的模糊密度 ,在信息融合过程中 ,存在削弱低置信度分类器中高精度类别对融合结果起作用的问题 ,提出了一种对模糊密度进行分解的模糊积分方法 ,分解后的模糊密度表示分类器中各类别的置信度 ,从而突出了分类器中类别的分类精度对系统最终决策的重要程度 . 展开更多
关键词 遥感图像 信息融合 模糊积分 模糊密度分解
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采用颜色纹理及光谱特征的木材树种分类识别 被引量：9
11
作者 窦刚 陈广胜 赵鹏 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期147-154,共8页
针对木材分类特征的繁多,同科属木材种间差异小,单纯依靠一种特征分类易误识等特点,提出了一种基于模糊BP综合神经网络的新型木材树种分类识别方法.该方法使用分类特征的模糊化处理,充分考虑木材的分类特征本身存在的不确定性;同时使用... 针对木材分类特征的繁多,同科属木材种间差异小,单纯依靠一种特征分类易误识等特点,提出了一种基于模糊BP综合神经网络的新型木材树种分类识别方法.该方法使用分类特征的模糊化处理,充分考虑木材的分类特征本身存在的不确定性;同时使用一种特征级数据融合方法,该综合神经网络包括颜色特征、主要和次要纹理特征和光谱特征4个BP子网络;并用散度进行光谱特征波段的特征选择,还运用遗传算法对网络结构进行优化处理,提高了该综合神经网络的收敛性和稳定性.实验时针对东北地区常见的5种树种(白松、樟子松、落叶松、杨木和桦木)木材进行分类测试,实验结果表明,5种树种木材的混合识别率达到89%,具有较好的分类识别精度. 展开更多
关键词 模式识别 树种识别 特征选择 数据融合 光谱分析
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利用几何矩和叠置分析进行多尺度面要素自动匹配 被引量：8
12
作者 赵东保 盛业华 张卡 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期1371-1375,共5页
针对地图中重要的面要素的自动匹配问题进行了研究。由于在实际情况中,多尺度同名面要素在位置上可能偏差较大,又存在非一对一的匹配关系,现有的方法均难以进行有效匹配。为解决这个问题,首先提取面要素的全局形状特征,并给出了一种快... 针对地图中重要的面要素的自动匹配问题进行了研究。由于在实际情况中,多尺度同名面要素在位置上可能偏差较大,又存在非一对一的匹配关系,现有的方法均难以进行有效匹配。为解决这个问题,首先提取面要素的全局形状特征,并给出了一种快速获取候选匹配面要素组合的方法,然后利用几何矩获取面要素组合的质心,在将待匹配面要素与组合面要素的质心相互重合后,通过计算重叠相似度来判定多尺度面要素之间的匹配关系。实验表明,本文方法即使在同名面要素存在较大位置偏差,甚至非均匀位置偏差时,仍可有效地处理面要素的一对一和一对多两种匹配关系,从而拓展了面要素匹配方法的适用范围,降低了对外界条件的要求和限制。 展开更多
关键词 地图合并 面要素匹配 形状相似度 空间数据融合
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适用于组合特征识别的最近邻模糊分类器 被引量：6
13
作者 刘先康 高梅国 傅雄军 《电光与控制》 北大核心 2007年第5期127-129,135,共4页
在用多种特征进行简单的串联组合识别时,不同特征具有不同的特征类型和衡量尺寸,针对串联组合特征的这种特点,提出了一种最近邻模糊分类器。该分类器首先把待识别目标的组合特征与训练模板中的组合特征样本一一进行比较,从而得到了一个... 在用多种特征进行简单的串联组合识别时,不同特征具有不同的特征类型和衡量尺寸,针对串联组合特征的这种特点,提出了一种最近邻模糊分类器。该分类器首先把待识别目标的组合特征与训练模板中的组合特征样本一一进行比较,从而得到了一个特征差矩阵。提出用模糊分布函数在同类特征差之间进行处理,生成一个隶属度矩阵,然后用算术平均法对隶属度矩阵进行处理,并用最大隶属度准则来进行分类判决。识别框架表明最近邻模糊分类器对组合特征中的各种不同特征的特征类型和衡量尺寸没有一致性要求,也无需对串联组合特征矢量做任何预处理。最后,用外场实测数据进行验证,结果表明,最近邻模糊分类器能够有效地解决多种特征串联组合的雷达目标识别问题。 展开更多
关键词 最近邻模糊分类器 组合特征 模糊分布函数 雷达目标识别 数据融合
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多传感器目标特性测量及数据融合应用 被引量：8
14
作者 马秋华 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2007年第4期16-20,共5页
通过对单一探测模式的特点以及典型地面装甲的多种光电特性曲线及图像特征的分析,阐述了多模探测复合原则,以及多模复合回波数据融合结构,讨论了多传感器信息融合的模型和分析方法。基于多传感器信息融合技术有利用不同传感器工作方式... 通过对单一探测模式的特点以及典型地面装甲的多种光电特性曲线及图像特征的分析,阐述了多模探测复合原则,以及多模复合回波数据融合结构,讨论了多传感器信息融合的模型和分析方法。基于多传感器信息融合技术有利用不同传感器工作方式上的协同作用和所获取目标信息的互补性,提高对目标的识别能力达到改善系统性能的效果。 展开更多
关键词 多传感器 目标特性 数据融合
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基于特征级数据融合的遥感图像重构模式研究 被引量：5
15
作者 付炜 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期1143-1145,共3页
基于图像特征级数据融合的遥感图像重构是在突出目标地物的空间结构和纹理特征情况下的信息融合.本文在数字图像小波多分辨率分析理论基础上,采用小波变换方法对高分辨遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特... 基于图像特征级数据融合的遥感图像重构是在突出目标地物的空间结构和纹理特征情况下的信息融合.本文在数字图像小波多分辨率分析理论基础上,采用小波变换方法对高分辨遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合.在融合过程中,首先对多光谱图像中的R、G、B三个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,然后对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解,再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合,最后经RGB合成为彩色图像.该方法既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原图像的光谱信息.本文最后通过融合实验验证了上述结论. 展开更多
关键词 小波变换 特征融合 边缘增强
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D-S规则推广及其在飞机目标识别中的应用研究 被引量：5
16
作者 许红波 丁建江 胡伟稿 《雷达与对抗》 2006年第1期34-38,共5页
在多传感器特征信息融合算法中,D-S理论得到了广泛应用,但该理论在处理多特征冲突问题时识别效果不十分理想。针对这种情况,本文推广了D-S规则,得出了一种处理冲突信息的新方法。在分析推广规则受融合顺序影响的基础上,提出了最佳融合顺... 在多传感器特征信息融合算法中,D-S理论得到了广泛应用,但该理论在处理多特征冲突问题时识别效果不十分理想。针对这种情况,本文推广了D-S规则,得出了一种处理冲突信息的新方法。在分析推广规则受融合顺序影响的基础上,提出了最佳融合顺序,较好地利用了冲突信息,并通过仿真比较了D-S规则和推广规则应用于飞机目标识别的效果。结果表明:本文提出的D-S理论推广规则能有效解决多特征冲突的飞机目标识别难题。 展开更多
关键词 特征信息融合 D—S推广规则 融合顺序影响 目标识别
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基于数据挖掘的船用通信网络异常行为分类和识别研究方法 被引量：6
17
作者 李瑛 杨丽娟 朱蓬华 《舰船科学技术》 北大核心 2023年第21期181-184,共4页
为保证船用通信网络的安全,设计基于深度数据挖掘的船用通信网络异常行为分类和识别方法。该方法数据处理模块采用全局信息数据融合策略,融合网络的原始采集数据,特征选择模块通过平均不纯度减少特征重要度计算方法,选择有效特征并计算... 为保证船用通信网络的安全,设计基于深度数据挖掘的船用通信网络异常行为分类和识别方法。该方法数据处理模块采用全局信息数据融合策略,融合网络的原始采集数据,特征选择模块通过平均不纯度减少特征重要度计算方法,选择有效特征并计算该特征重要度后,形成特征集,将其输入分类识别模块的内外卷积网络深度学习网络模型中,通过模型的学习和训练,获取船用通信网络异常行为分类识别结果。测试结果显示:该方法可有效删除其中的无效特征,保留有效特征结果;可获取不同类别有效特征标签的重要度评分结果;分类识别的平均绝对误差均低于0.18,可完成不同流量变化下异常行为分类识别。 展开更多
关键词 深度数据挖掘 船用通信网络 异常行为 分类识别 特征重要度 数据融合
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基于多特征融合的室内场景识别 被引量：7
18
作者 马宁 陶亮 《控制工程》 CSCD 北大核心 2016年第11期1845-1850,共6页
针对室内场景识别,提出将全局特征与局部特征相结合,利用两类特征在空间尺度上的互补特性,获取更全面的场景图像特征。分别采用Gist算法和PHOG算法进行全局和局部的特征提取,并确定以Gist＋i＊PHOG形式进行特征融合。在获得场景图像特... 针对室内场景识别,提出将全局特征与局部特征相结合,利用两类特征在空间尺度上的互补特性,获取更全面的场景图像特征。分别采用Gist算法和PHOG算法进行全局和局部的特征提取,并确定以Gist＋i＊PHOG形式进行特征融合。在获得场景图像特征的基础上,引入支持向量机（SVM）进行室内场景图像的识别,利用1-a-1方法实现室内场景多分类。实验结果表明,该方法对于室内典型场景的识别率可以达到60-80%。 展开更多
关键词 场景识别 特征提取 数据融合 支持向量机 多分类
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融合光谱与纹理特征的龙井茶等级无损识别 被引量：6
19
作者 陆江明 范婷婷 +1 位作者 穆青爽 康志龙 《现代食品科技》 CAS 北大核心 2021年第3期301-307,249,共8页
龙井茶等级快速无损识别具有重要意义。本研究以六个等级龙井茶为实验对象,应用高光谱成像技术,分别建立基于光谱特征、纹理特征及融合特征的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)识别模型。首先采用标准正态变量变换(Standard Norma... 龙井茶等级快速无损识别具有重要意义。本研究以六个等级龙井茶为实验对象,应用高光谱成像技术,分别建立基于光谱特征、纹理特征及融合特征的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)识别模型。首先采用标准正态变量变换(Standard Normal Variate,SNV)对光谱进行归一化处理,提取光谱特征,建立SVM光谱模型;然后通过T分布和随机近邻嵌入(T-Distributed Stochastic Neighbour Embedding,T-SNE)算法将高维高光谱数据映射到低维空间,选取特征图像。应用灰度共生矩阵(Gray-Level Co-Occurrence Matrix,GLCM),提取纹理特征,建立SVM图像模型;最后将光谱特征和纹理特征进行数据级融合,建立SVM混合模型。数据显示,光谱模型预测集识别率为91.11%,图像模型预测集识别率为75.42%,混合模型预测集识别率为95.14%。结果表明,与仅使用光谱或纹理信息建模相比,结合光谱和纹理特征可以提高模型识别的准确率。为进一步提高混合模型精度,引入人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法,迭代优化SVM模型的惩罚因子C和核函数宽度g,得到最优模型,预测集准确率可达98.61%。本研究为改进龙井茶叶快速无损评估技术提供了一种可靠的方法。 展开更多
关键词 无损识别 高光谱成像 支持向量机 光谱特征 纹理特征 数据融合 模型优化
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大型回转体超声检测中缺陷类型的在线识别 被引量：6
20
作者 严寒冰 殷国富 刘小莹 《应用基础与工程科学学报》 EI CSCD 2008年第2期247-254,共8页
大型回转体超声探伤中由于需要实时处理大量数据,且全面的缺陷特征信息难以获得,导致缺陷类别在线识别困难.对多个超声波探头获取的同一缺陷的互补特征信息,利用BPNN的并行计算能力分别进行缺陷类别的局部决策,再采用D-S理论实现缺陷类... 大型回转体超声探伤中由于需要实时处理大量数据,且全面的缺陷特征信息难以获得,导致缺陷类别在线识别困难.对多个超声波探头获取的同一缺陷的互补特征信息,利用BPNN的并行计算能力分别进行缺陷类别的局部决策,再采用D-S理论实现缺陷类型的融合识别.为使神经网络更适合于在线数据处理和缺陷识别,对标准BP算法进行了改进,在不增加计算量和存储量的前提下,避免了网络陷入局部最小,提高了网络的收敛速度.将改进后的BP网络的非线性建模能力与D-S证据理论的不确定性推理能力进行有机结合,使论据理论的支持度的分配避免了主观性,从而提高了决策的确定度和识别的可靠性.采用已知缺陷的回转体工件进行在线融合识别机制进行测试,其结果说明了该方法的可行性及有效性. 展开更多
关键词 缺陷类别 在线 特征提取 改进算法 数据融合
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