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Petri网语言的同步交运算 被引量：15
1
作者 曾庆田 吴哲辉 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第2期216-219,共4页
Petri网语言是用于系统行为分析的有力工具 ,利用传统的语言运算并不能很好地刻画 Petri网的语言行为 .为此 ,本文给出一种新的 Petri网语言运算操作—同步交运算 ,并就网系统的分解和合成过程中的行为关系 ,分析了Petri网语言的同步交... Petri网语言是用于系统行为分析的有力工具 ,利用传统的语言运算并不能很好地刻画 Petri网的语言行为 .为此 ,本文给出一种新的 Petri网语言运算操作—同步交运算 ,并就网系统的分解和合成过程中的行为关系 ,分析了Petri网语言的同步交运算的作用和意义 . 展开更多
关键词 PETRI网 同步交 语言 分解 合成
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中文“非多字词错误”自动校对方法研究 被引量：15
2
作者 刘亮亮 曹存根 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第10期200-205,共6页
针对目前中文文本中的"非多字词错误"自动校对方法的不足,提出了一种模糊分词的"非多字词错误"自动查错和自动校对方法。首先利用精确匹配算法与中文串模糊相似度算法对中文文本进行精确切分和模糊全切分,建立词图... 针对目前中文文本中的"非多字词错误"自动校对方法的不足,提出了一种模糊分词的"非多字词错误"自动查错和自动校对方法。首先利用精确匹配算法与中文串模糊相似度算法对中文文本进行精确切分和模糊全切分,建立词图;然后利用改进的语言模型对词图进行最短路径求解,得到分词结果,实现"非多字词错误"的自动发现和自动纠正。实验测试集是由2万行领域问答系统日志语料构成,共包含664处"非多字词错误"。实验表明,所提方法能有效发现"非多字词错误",包括由于汉字替换、缺字、多字引起的"非多字词错误",该方法的查错召回率达到75.9%,查错精度达到85%。所提方法是一种将查错与纠错融于一体的方法。 展开更多
关键词 非词错误 非多字词错误 模糊匹配 词图
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基于深度神经网络的语义角色标注 被引量：10
3
作者 王明轩 刘群 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期50-57,共8页
该文提出了一个基于多层长短期记忆神经网络的语义角色标注方法,并装置了新颖的"直梯单元"(elevator unit,EU)。EU包含了对单元内部输入和输出的线性连接,使信息可以通畅地在不同层之间传播。通过EU,一个20层的LSTM网络可以... 该文提出了一个基于多层长短期记忆神经网络的语义角色标注方法,并装置了新颖的"直梯单元"(elevator unit,EU)。EU包含了对单元内部输入和输出的线性连接,使信息可以通畅地在不同层之间传播。通过EU,一个20层的LSTM网络可以得到比较充分的优化。重要的是,这个线性连接包含的"门"函数可以正则和控制信息在时间方向和空间方向上的传播。不同层次的抽象信息也可以被EU直接带到输出层进行语义角色标注。尽管这个模型非常简单,不需要任何额外的特征输入,但是它取得了理想的实验结果,在CoNLL-2005公开数据集上取得了F=81.56%的结果,在CoNLL-2012公开数据集上取得了F=82.53%的结果,比之前最好的结果分别提高了0.5%和1.26%。另外,在领域外的数据集上我们也取得了F值2.2%的显著提升,这是当前世界上最好的性能。该模型比较简洁,非常容易实现和并行,在单一的K40GPU上取得了每秒11.8K单词的解析速度,远远高于之前的方法。 展开更多
关键词 语义角色标注 深度学习
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基于局部上下文特征的组合的中文真词错误自动校对研究 被引量：8
4
作者 刘亮亮 曹存根 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第12期30-35,共6页
中文的真词错误类似于英文的真词错误,指一个中文词错成另一个词典中的词。提出一种基于混淆集的真词错误发现方法,通过对目标词的局部特征的提取,形成局部左邻接二元、右邻接二元及3个三元特征,然后通过和目标词对应的混淆集中的混淆... 中文的真词错误类似于英文的真词错误,指一个中文词错成另一个词典中的词。提出一种基于混淆集的真词错误发现方法,通过对目标词的局部特征的提取,形成局部左邻接二元、右邻接二元及3个三元特征,然后通过和目标词对应的混淆集中的混淆词来估计二元概率和三元概率。最后提出一种多特征融合的模型,然后利用规则来判断中文文本中的真词错误。将查错结果分为标记错误和更改错误两种类型,采用18组混淆集,构造2万行的测试语料进行实验。实验表明,该方法能有效地发现中文文本中的真词错误,并且能给出真词错误的修改建议。该方法是一种集自动查错和自动纠错于一体的中文文本自动校对方法。 展开更多
关键词 真词错误 混淆集 上下文特征 NGram模型
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基于多粒度的英汉人名音译 被引量：4
5
作者 于恒 凃兆鹏 +1 位作者 刘群 刘洋 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2013年第4期16-21,共6页
音译是解决人名翻译的重要方法。在英汉人名音译问题中,翻译粒度问题一直是研究的重点之一。该文提出一种基于多粒度的英汉人名音译方法。将多种粒度的英文切分通过词图进行融合,并使用层次短语模型进行解码,从而缓解了由于切分错误而... 音译是解决人名翻译的重要方法。在英汉人名音译问题中,翻译粒度问题一直是研究的重点之一。该文提出一种基于多粒度的英汉人名音译方法。将多种粒度的英文切分通过词图进行融合,并使用层次短语模型进行解码,从而缓解了由于切分错误而导致的音译错误,提高了系统的鲁棒性。实验结果表明基于多粒度的音译方法融合了基于各种粒度音译方法的优点,在准确率上提高了3.1%,在BLEU取得了2.2个点的显著提升。 展开更多
关键词 人名音译 多粒度 词图
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维吾尔语和韩语形态分析之模型构建 被引量：3
6
作者 徐春 蒋同海 +1 位作者 于凯 姜文斌 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期88-94,共7页
为维吾尔语和韩语形态分析建立了一种图状结构的判别式模型,该模型将语句的形态分析建模为形态成分的图状结构,通过灵活丰富的特征设计描述了词语内部形态成分之间以及分属相邻词语的形态成分之间的关联约束.相比传统的线性模型,图状模... 为维吾尔语和韩语形态分析建立了一种图状结构的判别式模型,该模型将语句的形态分析建模为形态成分的图状结构,通过灵活丰富的特征设计描述了词语内部形态成分之间以及分属相邻词语的形态成分之间的关联约束.相比传统的线性模型,图状模型更好地考虑了各形态成分之间的语言学关联,从而取得更高的整句分析性能.在维吾尔语和韩语上的实验结果表明,图状模型相比线性模型的性能有一定提升,形态分析词级准确率分别提升了4.4%和2.8%. 展开更多
关键词 形态分析 黏着语 图状模型 线性模型
原文传递
基于联合音变还原和形态切分的形态分析方法 被引量：3
7
作者 张海波 蔡洽吾 +2 位作者 姜文斌 吕雅娟 刘群 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2014年第6期9-17,共9页
传统的形态分析方法,一般是先进行音变还原工作,再进行形态切分工作。音变还原工作的好坏直接影响形态切分工作的优劣,两者之间存在错误传播的问题。鉴于传统形态分析方法存在的错误传播问题,该文提出了基于联合音变还原和形态切分的形... 传统的形态分析方法,一般是先进行音变还原工作,再进行形态切分工作。音变还原工作的好坏直接影响形态切分工作的优劣,两者之间存在错误传播的问题。鉴于传统形态分析方法存在的错误传播问题,该文提出了基于联合音变还原和形态切分的形态分析方法。该方法通过使用具有双重功能的联合标签,同时实现了音变还原及形态切分的功能。由于该方法不依赖于黏着语的特有的语言学规则,因此便于扩展到新的语言上。结果表明,联合音变还原和形态切分的形态分析方法要优于传统的先进行音变还原后形态切分的形态分析方法,能够很好地解决先音变还原后形态切分带来的错误传播问题。 展开更多
关键词 形态分析 音变还原 形态切分
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基于动态描述逻辑的Web自动化服务组合
8
作者 张建华 田东平 +1 位作者 岳金朋 张博 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期118-124,共7页
研究了动态描述逻辑(DDL)在Web服务组合中的应用。基于目标规划以及动态描述逻辑给出了Web服务组合算法。该算法考虑了客户的个人偏好,扩大了Web服务的应用范围。它使用DDL进行Web服务组合刻画,因为DDL将具有相似功能的服务划为一个动... 研究了动态描述逻辑(DDL)在Web服务组合中的应用。基于目标规划以及动态描述逻辑给出了Web服务组合算法。该算法考虑了客户的个人偏好,扩大了Web服务的应用范围。它使用DDL进行Web服务组合刻画,因为DDL将具有相似功能的服务划为一个动作集合,因而能够实现对语义Web中的动态知识和静态知识的统一描述,克服描述逻辑缺乏对动态知识描述的不足。该算法能够利用目标规划给出主体的动作执行序列,以有效实现Web服务的自动组合。最后通过具体实例验证了该算法的可行性。 展开更多
关键词 WEB服务组合 语义WEB 描述逻辑 动态描述逻辑(DDL)
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支持向量机理论与算法研究综述 被引量：908
9
作者 丁世飞 齐丙娟 谭红艳 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期2-10,共9页
统计学习理论(statistical learning theory,SLT)是一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质。支持向量机(support vector machinse,SVM)是一种基于SLT的新型的机器学习方法,由于其出色的学习性能,已经成为... 统计学习理论(statistical learning theory,SLT)是一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质。支持向量机(support vector machinse,SVM)是一种基于SLT的新型的机器学习方法,由于其出色的学习性能,已经成为当前机器学习界的研究热点。该文系统介绍了支持向量机的理论基础,综述了传统支持向量机的主流训练算法以及一些新型的学习模型和算法,最后指出了支持向量机的研究方向与发展前景。 展开更多
关键词 FSVM GSVM 统计学习理论 支持向量机 训练算法 TSVMs
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互联网推荐系统比较研究 被引量：542
10
作者 许海玲 吴潇 +1 位作者 李晓东 阎保平 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期350-362,共13页
全面地总结推荐系统的研究现状,旨在介绍网络推荐的算法思想、帮助读者了解这个研究领域.首先阐述了推荐系统研究的工业需求、主要研究机构和成果发表的期刊会议;在讨论了推荐问题的形式化和非形式化定义之后,对主流算法进行了分类和对... 全面地总结推荐系统的研究现状,旨在介绍网络推荐的算法思想、帮助读者了解这个研究领域.首先阐述了推荐系统研究的工业需求、主要研究机构和成果发表的期刊会议;在讨论了推荐问题的形式化和非形式化定义之后,对主流算法进行了分类和对比;最后总结了常用数据集和评测指标,领域的重难点问题和未来可能的研究热点. 展开更多
关键词 推荐系统 社会网络 信息过载 协同过滤 个性化
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Rough集高效算法的研究 被引量：271
11
作者 刘少辉 盛秋戬 +2 位作者 吴斌 史忠植 胡斐 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期524-529,共6页
深入分析了现有Rough集算法低效性的根源 ,围绕不可区分关系和正区域两个核心概念 ,研究了不可区分关系的性质 ,给出并证明了正区域的一种等价计算方法 ,从而得出高效的Rough集基本算法 ;随后 ,分析了正区域的渐增式计算 ,并给出了一种... 深入分析了现有Rough集算法低效性的根源 ,围绕不可区分关系和正区域两个核心概念 ,研究了不可区分关系的性质 ,给出并证明了正区域的一种等价计算方法 ,从而得出高效的Rough集基本算法 ;随后 ,分析了正区域的渐增式计算 ,并给出了一种完备的属性约简算法 .理论分析和实验结果表明 ,该约简算法在效率上较现有的算法有显著提高 . 展开更多
关键词 ROUGH集 高效算法 属性约简 人工智能
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大数据下的机器学习算法综述 被引量：324
12
作者 何清 李宁 +1 位作者 罗文娟 史忠植 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期327-336,共10页
随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注.由于大数据的海量、复杂多样、变化快的特性,对于大数据环境下的应用问题,传统的在小数据上的机器学习算法很多已不再适用.因此,研究大数据环境下的机器学习算法成为学术界... 随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注.由于大数据的海量、复杂多样、变化快的特性,对于大数据环境下的应用问题,传统的在小数据上的机器学习算法很多已不再适用.因此,研究大数据环境下的机器学习算法成为学术界和产业界共同关注的话题.文中主要分析和总结当前用于处理大数据的机器学习算法的研究现状.此外,并行是处理大数据的主流方法,因此介绍一些并行算法,并引出大数据环境下机器学习研究所面临的问题.最后指出大数据机器学习的研究趋势. 展开更多
关键词 大数据 机器学习 分类 聚类 并行算法
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深度学习研究进展 被引量：199
13
作者 郭丽丽 丁世飞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第5期28-33,共6页
深度学习(Deep Learning)是一个近几年备受关注的研究领域,在机器学习中起着重要的作用。如果说浅层学习是机器学习的一次浪潮,那么深度学习作为机器学习的一个新领域,将掀起机器学习的又一次浪潮。深度学习通过建立、模拟人脑的分层结... 深度学习(Deep Learning)是一个近几年备受关注的研究领域,在机器学习中起着重要的作用。如果说浅层学习是机器学习的一次浪潮,那么深度学习作为机器学习的一个新领域,将掀起机器学习的又一次浪潮。深度学习通过建立、模拟人脑的分层结构来实现对外部输入的数据进行从低级到高级的特征提取,从而能够解释外部数据。首先介绍了深度学习的由来,分析了浅层学习存在的弊端;其次列举了深度学习的经典方法,主要以监督学习和无监督学习来展开介绍;然后对深度学习的最新研究进展及其应用进行了综述;最后总结了深度学习发展所面临的问题。 展开更多
关键词 机器学习 浅层学习 深度学习 卷积神经网络 深度置信网
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图像分割的新理论和新方法 被引量：146
14
作者 许新征 丁世飞 +1 位作者 史忠植 贾伟宽 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第B02期76-82,共7页
图像分割是是计算机视觉研究中的一个经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点．本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了归纳总结．首先，简单介绍了图像分割的传统方法，包括基于区域的、基于边缘的和两者结合的图像分... 图像分割是是计算机视觉研究中的一个经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点．本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了归纳总结．首先，简单介绍了图像分割的传统方法，包括基于区域的、基于边缘的和两者结合的图像分割方法．然后，分别从数学形态学、模糊集、神经网络、支持向量机、免疫算法、图论和粒度计算等方面对图像分割方法进行了重点讨论，并对应用每一种理论的最新研究进展作了评述．最后，对图像分割方法的发展趋势进行了展望． 展开更多
关键词 图像分割 粒度 免疫算法 图论 神经网络 支持向量机
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一种基于向量空间模型的多层次文本分类方法 被引量：75
15
作者 刘少辉 董明楷 +2 位作者 张海俊 李蓉 史忠植 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2002年第3期8-14,26,共8页
本文研究和改进了经典的向量空间模型 (VSM )的词语权重计算方法 ,并在此基础上提出了一种基于向量空间模型的多层次文本分类方法。也就是把各类按照一定的层次关系组织成树状结构 ,并将一个类中的所有训练文档合并为一个类文档 ,在提... 本文研究和改进了经典的向量空间模型 (VSM )的词语权重计算方法 ,并在此基础上提出了一种基于向量空间模型的多层次文本分类方法。也就是把各类按照一定的层次关系组织成树状结构 ,并将一个类中的所有训练文档合并为一个类文档 ,在提取各类模型时只在同层同一结点下的类文档之间进行比较 ;而对文档进行自动分类时 ,首先从根结点开始找到对应的大类 ,然后递归往下直到找到对应的叶子子类。实验和实际系统表明 。 展开更多
关键词 多层次文本分类方法 向量空间模型 信息增益 特征提取 词语权重 层次关系 文档分类
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深度学习研究与进展 被引量：133
16
作者 孙志远 鲁成祥 +1 位作者 史忠植 马刚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第2期1-8,共8页
深度学习是机器学习领域一个新兴的研究方向,它通过模仿人脑结构,实现对复杂输入数据的高效处理,智能地学习不同的知识,而且能够有效地解决多类复杂的智能问题。近年来,随着深度学习高效学习算法的出现,机器学习界掀起了研究深度学习理... 深度学习是机器学习领域一个新兴的研究方向,它通过模仿人脑结构,实现对复杂输入数据的高效处理,智能地学习不同的知识,而且能够有效地解决多类复杂的智能问题。近年来,随着深度学习高效学习算法的出现,机器学习界掀起了研究深度学习理论及应用的热潮。实践表明,深度学习是一种高效的特征提取方法,它能够提取数据中更加抽象的特征,实现对数据更本质的刻画,同时深层模型具有更强的建模和推广能力。鉴于深度学习的优点及其广泛应用,对深度学习进行了较为系统的介绍,详细阐述了其产生背景、理论依据、典型的深度学习模型、具有代表性的快速学习算法、最新进展及实践应用,最后探讨了深度学习未来值得研究的方向。 展开更多
关键词 深度学习 机器学习 深层神经网络 图像识别 语音识别 自然语言处理
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支持向量机研究进展 被引量：123
17
作者 顾亚祥 丁世飞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第2期14-17,共4页
基于统计学习理论的支持向量机(Support vector machines,SVM)以其优秀的学习能力受到广泛的关注。但传统支持向量机在处理大规模二次规划问题时会出现训练时间长、效率低下等问题。对SVM训练算法的最新研究成果进行了综述,对主要算法... 基于统计学习理论的支持向量机(Support vector machines,SVM)以其优秀的学习能力受到广泛的关注。但传统支持向量机在处理大规模二次规划问题时会出现训练时间长、效率低下等问题。对SVM训练算法的最新研究成果进行了综述,对主要算法进行了比较深入的分析和比较,指出了各自的优点及其存在的问题,并且着重介绍了目前研究的新进展———模糊SVM和粒度SVM。接着论述了SVM主要的两方面应用———分类和回归。最后给出了今后SVM研究方向的预见。 展开更多
关键词 支持向量机 训练算法 模糊支持向量机 粒度支持向量机
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基于全局和局部特征集成的人脸识别 被引量：117
18
作者 苏煜 山世光 +1 位作者 陈熙霖 高文 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期1849-1862,共14页
提出利用一种串、并行结合的方式将全局和局部面部特征进行集成:首先利用全局特征进行粗略的匹配,然后再将全局和局部特征集成起来进行精细的确认.在该方法中,全局和局部特征分别采用傅里叶变换和Gabor小波变换进行提取.两个大规模的人... 提出利用一种串、并行结合的方式将全局和局部面部特征进行集成:首先利用全局特征进行粗略的匹配,然后再将全局和局部特征集成起来进行精细的确认.在该方法中,全局和局部特征分别采用傅里叶变换和Gabor小波变换进行提取.两个大规模的人脸库(FERET and FRGCv2.0)上的实验结果表明,此方法不仅可以显著提高系统的精度,而且可以提升系统的速度. 展开更多
关键词 人脸识别 傅里叶变换 GABOR小波 全局特征 局部特征 分类器集成
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语义Web的逻辑基础 被引量：71
19
作者 史忠植 董明楷 +1 位作者 蒋运承 张海俊 《中国科学（E辑）》 CSCD 北大核心 2004年第10期1123-1138,共16页
分析了目前语义Web理论的研究现状和存在的问题, 分析了用传统描述逻辑作为语义Web逻辑基础的不充分性, 根据语义Web的特点和需求, 提出了一种新的动态描述逻辑DDL, 该DDL将静态知识和动态知识表示与推理有机地整合在一起. 特别的是, ... 分析了目前语义Web理论的研究现状和存在的问题, 分析了用传统描述逻辑作为语义Web逻辑基础的不充分性, 根据语义Web的特点和需求, 提出了一种新的动态描述逻辑DDL, 该DDL将静态知识和动态知识表示与推理有机地整合在一起. 特别的是, 给出了具体的动作描述方法, 并按照传统描述逻辑的语义解释方法给出了动作的语义解释, 从而该DDL形成了一种能同时处理静态知识和动态知识的统一的形式化逻辑框架. 该DDL具有清晰的语义特征, 既提供了可判定的推理服务, 又能有效地对静态知识、动态过程和运行机制进行表示和推理(动作的可实现性和动作之间的包含关系), 因此, 提出的动态描述逻辑DDL可以为语义Web提供合理的逻辑基础, 弥补了传统描述逻辑作为语义Web逻辑基础的不足. 展开更多
关键词 语义WEB 描述逻辑 DDL 知识表示 推理 动态 形式化 逻辑基础 存在 传统
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一种增量贝叶斯分类模型 被引量：55
20
作者 宫秀军 刘少辉 史忠植 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期645-650,共6页
分类一直是机器学习、模式识别和数据挖掘研究的核心问题 .从海量数据中学习分类知识 ,尤其是当获得大量的带有类别标注的样本代价较高时 ,增量学习是解决该问题的有效途径 .该文将简单贝叶斯方法应用于增量分类中 ,提出了一种增量贝叶... 分类一直是机器学习、模式识别和数据挖掘研究的核心问题 .从海量数据中学习分类知识 ,尤其是当获得大量的带有类别标注的样本代价较高时 ,增量学习是解决该问题的有效途径 .该文将简单贝叶斯方法应用于增量分类中 ,提出了一种增量贝叶斯学习模型 ,给出了增量贝叶斯推理过程 ,包括增量地修正分类器参数和增量地分类测试样本 .实验结果表明 。 展开更多
关键词 增量贝叶斯分类模型 增量学习 数据挖掘 人工智能
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