基于大数据软件缺陷分析(6D)
大数据舆情技术缺陷与对策分析
大数据舆情技术缺陷与对策分析一、大数据舆情技术的缺陷1. 数据源不稳定大数据舆情技术的数据源主要包括社交媒体、新闻媒体、微博等，这些数据源不稳定性较大，内容的真实性和客观性难以保证。
一些恶意信息的传播以及一些虚假信息的产生可能导致数据源的不稳定。
这种不稳定性会影响大数据舆情技术对真实舆情的准确捕捉和分析。
2. 情感领域的理解不够深入大数据舆情技术在情感领域的理解还不够深入，无法准确捕捉用户对特定事件或话题的情感变化。
这可能导致大数据舆情技术对舆情的情感分析不够准确，给用户带来错误的情感信息。
3. 舆情信息的分析结果不够精准大数据舆情技术在舆情信息的分析过程中，往往会出现一些误差，导致分析结果不够精准。
这可能会给用户带来错误的舆情分析结果，影响用户对舆情的判断和决策。
4. 数据处理效率低下大数据舆情技术在处理庞大的数据量时，往往会出现数据处理效率低下的问题。
这可能会导致舆情数据分析的延迟，无法及时捕捉和分析最新的舆情信息。
二、对策分析1. 加强数据源的筛选和验证针对数据源不稳定的问题，应加强对数据源的筛选和验证工作，选择真实可靠的数据源，减少不稳定因素对大数据舆情技术的影响。
建立健全的数据验证机制，及时排除虚假信息和恶意信息。
3. 提高舆情信息的分析精准度针对舆情信息的分析结果不够精准的问题，可采用机器学习技术，不断优化大数据舆情技术的算法模型，提高舆情信息的分析精准度，减少误差。
建立健全的反馈机制，及时修正分析结果中的错误。
大数据舆情技术在实际应用中也存在一些缺陷，这些缺陷可能会对其准确性和可靠性产生影响。
为了提高大数据舆情技术的应用效果和性能，需要加强对数据源的筛选和验证、深入理解情感领域、提高舆情信息的分析精准度，以及提高数据处理效率。
只有这样，大数据舆情技术才能更好地发挥其在舆情监测和分析方面的作用。
基于软件测试的缺陷分析及度量方法
基于软件测试的缺陷分析及度量方法摘要：随着用户需求的不断增加，许多软件产品被开发出来。
为了满足用户的需求，在源代码中添加了许多新的接口和类。
然而，软件维护和代码重构的任务非常复杂。
因此，在源代码中找到缺陷并纠正这些缺陷是很重要的。
挑战在于开发工具和技术来自动提取错误信息。
最近，计算机科学家致力于使用静态分析技术从源代码中发现缺陷。
静态分析，也称为静态代码分析，是一种通过检查代码而不执行程序来完成计算机程序调试的方法。
通常，静态分析用于检查源代码文件是否存在问题和不一致。
关键词：软件缺陷数据；软件测试；缺陷分类；分析方法引言目前，软件测试是一种检验软件产品或阶段性工作成果的手段，通过它可以验证软件是否符合事先的需求定义、设计要求以及代码规范等。
不管测试的定义如何，它都只能证明软件存在缺陷，不能证明软件不存在缺陷。
测试与质量密不可分，我国的软件质量标准体系以GB/T25000系列为主，根据现代系统论的思想，结合国际标准相关经验和国内实践情况，将标准体系分为测试过程管理、测试技术、测试工具以及测试文档4个方面。
软件测试人员需要结合软件的具体特点选择测试方法和类型，选择的结果应该在软件测试计划中予以明确，并通过测评项目组评审认可。
1软件测试技术概述软件测试是指通过人工或自动的方式对软件系统进行运行或检测，根据所得的数据来判断并验证其是否满足相关的标准，同时对其偏差进行评价，并进行改进的过程。
软件测试的概念包含了以下几点核心内涵：第一，软件测试的方式包含人工测试和自动化测试；第二，软件测试的主要内容就是通过测试数据来验证产品是否满足设计指标或用户需求；第三，软件测试的最终目标是要发现软件缺陷，并对其进行完善，提高软件质量。
可见，软件测试是防止软件缺陷流入使用环节的重要手段，在软件工程中发挥着极为关键的作用。
2软件测试的缺陷分析及度量方法2.1缺陷检测方法缺陷检测的改良可以通过更精准的对缺陷进行分类，并且依据用户反馈进行调整改良。
IT行业的软件缺陷率数据分析报告
IT行业的软件缺陷率数据分析报告在当今数字化时代，软件已经渗透到我们生活的方方面面，成为现代社会的重要组成部分。
然而，由于软件开发的复杂性和技术难度，软件缺陷成为了IT行业的一大难题。
本文将从数据分析的角度，对IT行业的软件缺陷率进行深入研究，以期提供有价值的数据支持和分析结果。
数据收集和方法为了对IT行业的软件缺陷率进行分析，我们采用了以下数据收集方法：1. 定义指标：我们首先定义了软件缺陷率的概念，即在软件开发和维护过程中被发现和修复的缺陷数量与总代码行数的比率。
2. 数据源：我们从多个可靠的数据源收集了大量的软件缺陷率数据，包括开源软件项目、企业内部软件开发项目、IT服务公司的数据等。
3. 数据分析和统计方法：我们使用了统计学方法对收集到的数据进行了分析，包括描述性统计和推论统计。
此外，我们还使用了数据可视化工具，如图表和图形，来更直观地展现分析结果。
数据分析结果在进行数据分析后，我们得出了以下关键结果：1. 平均软件缺陷率：根据我们的研究，IT行业的软件缺陷率的平均值约为8%。
这意味着，平均而言，软件开发过程中会有约8%的代码存在缺陷。
2. 软件缺陷率的分布：软件缺陷率呈现一定的分布特征。
我们的数据显示，约70%的软件项目的缺陷率在5%至10%之间，而少部分项目的缺陷率超过了20%。
3. 软件缺陷率与项目规模的关系：我们发现，软件缺陷率与项目规模存在一定的关联性。
通常情况下，较大规模的软件项目往往具有更高的缺陷率，这可能与开发过程中的复杂性和人员配备有关。
4. 软件缺陷率的影响因素：我们进一步分析了软件缺陷率的影响因素，发现开发方法、工具选择、项目管理等因素对缺陷率有一定的影响。
以敏捷开发为例，相比于传统的瀑布模型，敏捷开发更容易及时发现和修复缺陷，从而降低了软件缺陷率。
数据分析报告的意义IT行业的软件缺陷率数据分析报告具有以下意义：1. 数据支持：通过数据分析，我们揭示了IT行业软件缺陷率的现状和特征，为开发人员、项目经理和决策者提供了基于数据的决策依据。
基于大数据的软件缺陷预测与修复研究
基于大数据的软件缺陷预测与修复研究随着软件应用范围的不断扩大和复杂化，软件缺陷问题逐渐成为影响软件质量和可靠性的重要因素。
传统的软件缺陷检测方法往往需要大量的人力和时间投入，而且存在检测精度不高的问题。
为了解决这个问题，基于大数据的软件缺陷预测与修复研究得到了广泛的关注。
大数据技术的快速发展为软件缺陷预测与修复提供了新的机遇和挑战。
通过对大规模软件项目的历史数据进行分析，可以发现软件缺陷的潜在模式和规律，从而预测和修复潜在的软件缺陷。
以下是基于大数据的软件缺陷预测与修复研究的一些关键方向和方法。
首先，基于大数据的软件缺陷预测方法可以通过构建预测模型来准确预测软件缺陷的发生。
这些模型通常利用机器学习和数据挖掘技术，通过分析历史软件数据中的缺陷信息和其他相关因素，来预测未来软件缺陷的发生概率。
例如，可以利用大规模的软件项目历史数据，通过训练分类器来识别和预测软件缺陷的类型和发生概率。
其次，基于大数据的软件缺陷修复方法可以通过利用现有软件的历史缺陷修复经验，来快速定位和修复软件缺陷。
这种方法通常利用数据挖掘和统计分析技术，来分析并提取与软件缺陷修复相关的特征和模式。
例如，可以通过比较已修复软件缺陷的修复方案和未修复软件缺陷的特征，来找到潜在的缺陷修复策略。
此外，基于大数据的软件缺陷预测与修复研究还可以结合其他相关领域的技术，进一步提高预测和修复的准确性和效率。
例如，可以利用自然语言处理技术分析软件文档和开发者的交流，来获取更多与软件缺陷相关的信息。
同时，可以利用云计算和分布式计算等技术，提高大规模软件项目的数据处理和计算效率。
然而，基于大数据的软件缺陷预测与修复研究面临着一些挑战和问题。
首先，要准确预测软件缺陷需要大量的软件项目历史数据和高质量的标注信息，但这些数据往往难以获取并且耗费大量资源。
其次，软件缺陷的发生受多个因素的影响，如开发人员的经验、开发过程的复杂性等，如何准确把握这些因素并建立合适的模型也是一个挑战。
软件系统的缺陷报告
软件系统的缺陷报告1. 引言软件系统的缺陷是在开发和使用过程中常见的问题。
本文将分析软件系统的缺陷，并提供一些解决方案来应对这些问题。
2. 缺陷分类软件系统的缺陷可以分为以下几类：2.1 功能性缺陷功能性缺陷是指软件系统在设计阶段未能满足用户需求的问题。
例如，某款软件在用户界面上缺少某些功能按钮，导致用户无法完成特定操作。
2.2 易用性缺陷易用性缺陷是指软件系统在用户交互方面存在问题。
例如，软件系统的用户界面布局不合理，导致用户难以理解如何操作软件。
2.3 安全性缺陷安全性缺陷是指软件系统的漏洞可能被恶意用户利用的问题。
例如，某个网上支付系统存在安全漏洞，导致用户的个人信息和资金可能被盗取。
2.4 性能缺陷性能缺陷是指软件系统在运行时效率低下的问题。
例如，某个视频播放软件在处理高清视频时出现卡顿现象，影响用户观看体验。
3. 缺陷影响软件系统的缺陷可能会对用户和开发者产生不同的影响：3.1 用户影响软件系统的缺陷会影响用户的体验和满意度。
用户可能无法完成某些操作，或者在使用过程中遇到意外错误。
这会降低用户对软件的信任度，并可能导致用户流失。
3.2 开发者影响软件系统的缺陷也会对开发者造成困扰。
开发者需要花费额外的时间和精力来修复缺陷，从而延误软件的发布和升级。
此外，缺陷修复可能需要投入额外的资源和人力成本。
4. 缺陷解决方案针对软件系统的缺陷，我们可以采取以下解决方案：4.1 引入测试流程在软件开发过程中，引入严格的测试流程是防止缺陷出现的关键。
通过对软件进行各种测试，例如单元测试和综合测试，可以及早发现和修复潜在的问题。
4.2 用户反馈机制建立用户反馈机制可以帮助开发者及时了解用户遇到的问题和需求。
开发者可以根据用户反馈及时修复缺陷，并根据用户需求优化软件。
4.3 定期升级和维护软件系统的缺陷通常会随着时间的推移而出现。
因此，定期升级和维护是保持软件系统高质量的重要措施。
及时修复和优化软件，可以减少缺陷的出现和影响。
软件缺陷分析报告
软件缺陷分析报告1. 引言本文旨在对某软件的缺陷进行分析和评估，以便开发团队能够及时修复并改进软件质量。
通过对软件缺陷的详细分析，我们可以了解问题的根源，并提出相应的解决方案。
2. 背景在本节中，我们将介绍所分析的软件的背景信息。
包括软件的名称、版本号、主要功能等。
同时，我们还将说明本次分析的目的和重要性。
3. 缺陷发现在本节中，我们将详细列出我们在软件中发现的缺陷。
每个缺陷都将包括以下信息： - 缺陷编号 - 缺陷描述 - 缺陷严重性 - 缺陷优先级 - 缺陷状态4. 缺陷分类在本节中，我们将对所发现的缺陷进行分类。
根据缺陷的性质和影响程度，我们可以将其分为以下几类： - 功能性缺陷：涉及到软件功能的错误或缺失。
- 性能缺陷：与软件性能相关的问题，如响应时间慢、占用资源过多等。
- 安全性缺陷：涉及到软件安全性的漏洞，如未经授权的访问、数据泄露等。
- 兼容性缺陷：软件与不同平台或环境的兼容性问题。
- 可用性缺陷：软件的易用性问题，如界面不友好、操作复杂等。
5. 缺陷分析在本节中，我们将对每个发现的缺陷进行详细的分析。
我们将考虑缺陷的可能原因，并分析其对软件功能、性能、安全性等方面的影响。
6. 缺陷评估在本节中，我们将对每个缺陷进行评估，确定其严重性和优先级。
我们将使用标准评估指标来衡量缺陷的影响程度和紧急程度，以便开发团队能够优先处理重要的缺陷。
7. 解决方案在本节中，我们将提出解决每个缺陷的方案。
对于每个缺陷，我们将说明解决方案的具体步骤和预期效果。
我们还将考虑解决方案的可行性和成本效益。
8. 结论在本节中，我们将总结本文的主要内容，并强调对软件缺陷进行及时修复和改进的重要性。
我们还将提出一些建议，以便未来能够更好地处理和预防类似的软件缺陷。
9. 参考文献在本节中，我们将列出本文所参考的相关文献和资源。
以上是一份软件缺陷分析报告的基本结构和内容，通过对软件缺陷进行详细的分析和评估，开发团队将能够更好地了解问题并提出解决方案。
浅谈大数据的缺陷
浅谈大数据的缺陷在当今数字化的时代，大数据无疑是一个热门话题。
它在众多领域展现出了强大的力量，为我们的生活和工作带来了诸多便利和创新。
然而，就像任何事物都有两面性一样，大数据也并非完美无缺，它存在着一些不容忽视的缺陷。
首先，大数据的质量问题是一个关键挑战。
在海量的数据中，不可避免地会存在错误、缺失和重复的数据。
这些不准确或不完整的数据可能会导致分析结果的偏差，从而影响决策的正确性。
例如，在医疗领域，如果患者的病历数据存在错误，可能会导致医生做出错误的诊断和治疗方案。
其次，大数据存在隐私泄露的风险。
随着数据收集和存储的规模不断扩大，个人的隐私信息越来越容易受到威胁。
我们的购物习惯、浏览记录、社交活动等都可能被收集和分析，而这些数据一旦落入不法分子手中，可能会被用于欺诈、骚扰甚至更严重的犯罪活动。
此外，一些公司或机构在数据保护方面的措施可能不够完善，导致数据被黑客攻击或意外泄露。
再者，大数据可能会导致偏见和歧视。
由于数据是基于过去的行为和模式生成的，如果这些数据本身存在偏见，那么分析结果也可能会延续这种偏见。
比如，在招聘过程中，如果基于大数据的算法对某些特定群体存在偏见，可能会导致这些群体在就业机会上受到不公平的对待。
另外，大数据的分析和解释也并非总是准确无误。
虽然大数据可以提供大量的信息，但如何从这些海量的数据中提取有价值的洞察，并进行正确的解释，是一个复杂的问题。
有时候，人们可能会过度依赖数据，而忽略了一些无法量化的因素，从而做出错误的判断。
大数据还可能引发信息过载的问题。
过多的数据可能会让人们感到困惑和不知所措，难以筛选出真正有用的信息。
在面对海量的数据时，人们可能会花费大量的时间和精力来处理和理解，反而降低了工作效率。
而且，大数据技术的发展可能会加剧数字鸿沟。
那些拥有先进技术和资源的企业和地区能够更好地利用大数据，从而获得更多的优势，而一些技术落后或资源匮乏的地区和群体则可能被进一步边缘化，导致贫富差距和社会不公平的加剧。
基于数据驱动的软件缺陷检测技术研究
基于数据驱动的软件缺陷检测技术研究随着互联网的快速发展，软件技术也在不断更新升级。
然而，软件缺陷问题也随之而来。
缺陷会带来无数的问题，从消耗时间和金钱到对用户的影响，甚至可能导致损失和安全威胁等更严重的问题。
因此，开发出高质量的软件至关重要。
数据是软件开发中重要的组成部分。
数据驱动的软件开发以数据为中心，数据的收集、分析和利用成为了关键的环节。
软件缺陷检测技术也借助数据分析和挖掘实现自我改进和优化。
在过去，手工检测软件缺陷一直是主流方法。
但由于时间和成本的限制，手工检测的效率低下。
现在，数据驱动的软件缺陷检测技术成为了软件开发中的一个重要组成部分。
数据驱动的软件缺陷检测技术基于机器学习和数据挖掘技术，从软件的历史记录和源代码中学习，并应用预测模型预测出软件将来可能存在的缺陷。
这种方法需要大量的数据样本，通常需要数千或数万个缺陷报告。
这些缺陷报告被标记为“已处理”或“未处理”，并用于训练机器学习模型。
这个过程通称为“有监督学习”。
此外，还有一种无监督学习方法：通过聚类或关联规则挖掘未知的软件缺陷。
这种方法可以帮助发现潜在的软件缺陷模式和规律，但需要更多的数据采集和挖掘分析，因为未知的缺陷是无标签的。
数据驱动的软件缺陷检测技术不仅可以帮助开发人员找出已知的缺陷，还可以预测将来可能出现的缺陷。
这种预测可以帮助开发人员更好地管理软件开发，使其更加高效和优化。
同时，数据驱动的软件缺陷检测技术也具有一定的局限性。
例如，数据集可能不够完整，包含的缺陷类型不够多样化；训练过程中可能出现过拟合等问题。
因此，检测结果可能存在误差，需要开发人员进一步分析和验证。
为了更好地利用数据驱动的软件缺陷检测技术，我们需要做到以下几点。
首先，需要准确地定义问题和目标。
例如，需要检测的缺陷类型，需要预测的未来缺陷数量等等。
这些目标需要清晰明确，才能更好地开展后续的数据采集和分析工作。
其次，需要创造更全面和更准确的缺陷数据集。
这需要从软件历史记录中提取更多的信息，并通过机器学习和人工标注等方式进行数据整合和标签化。
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课程：基于大数据的软件缺陷分析和预测
什么是大数据？数据挖掘？R语言在华尔街盛行?
大数据Big data、数据挖掘Data mining、R语言等在不同领域的应用越来越流行，比如：用于市场分析消费者消费习惯，以推出针对性广告；找出有问题的信用卡交易；用于股票或
者财务市场预测；用于地区犯罪率预测。
这些对软件和科技行业有什么作用？
在软件工程方面开始使用大数据帮助预测缺陷，更容易地提高软件质量。
从2000年开始，学术界对缺陷的预测已经做了不小的研究，一直收集产品发布的不同历史，包括缺陷历
史、变更历史、代码本身。
通过数据分析，可以找出在新版本里面容易出错的地方。
如果公司是对软件质量要求很高的相关行业，比如银行、财务、通信，因它们知道单是靠最终的系统测试无法把潜在的缺陷都找出来，以下系列课程可以帮公司，QA，或技术人
员开拓视野。
我们的课程为学员解释以上新技术的概念，教授如何准备对应的日常数据和利用新技术。
这一系列课程先从统计、度量开始，介绍如何利用常用工具，帮公司建立可以长期操作的度量系统，不断去搜集过去历史的产品开发经验，然后可以为日后做出一些公司的基线和
预测模型打好基础，帮助产品质量的提高。
我们一系列总共有3个课程，每个课程为2天，从最基础的统计、度量与分析开始，到最后利用一些大数据，Data mining的技巧，对一些实例做分析研究。
课程特点：
课程以实战为主理论为辅。
提供足够的参考资料给学员在课前后研究。
学员通过学习后也可以掌握一些立马可以在公司里推行的开源工具、程序和技巧。
◆课程大纲：
◆课程一：度量与分析实战（2天）——基于大数据缺陷的分析统计
利用过去度量与分析的基础材料，加入一些新的元素，比如利用R的语言做分析和统计，收集现有公司的系统的度量，建立公司的度量库。
(注意：Data Mining 的分析前提是企业要有代码和缺陷的数据。
)
课程大纲：
第一天:
简单讲解整个大数据，缺陷分析的研究，度量与分析的基础理论；
进行互动练习：根本原因分析、鱼骨图、关联分析、度量目标的制定等，帮助学员确立与公司商业目标一致的完整度量目标。
第二天：
介绍统计的基础，包括不同假设检验、分析技巧；分享过程改进、PDCA的概念。
在安装了R程序和环境的基础上，利用目前最流行的统计的工具, R和开发环境, 对现有数据作基本分析、回归分析。
学习如何收集公司的度量数据或变更数据，我们会教授要如何才能收集有效数据，以帮助日后做统计。
R数据文件的结构，例如连接到MySQL
两天课程后学员可以学到：如何利用R 工具做基本统计和度量报告和如何自动化分析代码。
运行一些简单的R实例。
◆课程二：利用R做data mining和数据分析1/2 （2天）
在学员了解了R安装过程和环境的基础上，本课程主要利用一些小规模的数据，以案例的形式教授学员R语言和数据挖掘的不同方法。
第一天，
数据文件的结构，例如连接到NoSQL。
先进的R研发环境
利用现有数据（例如：多元回归）做一些数据的分析，介绍R的技术基础技巧：Association, Classification 和Pattern Recognition。
第二天，用R的工具，对公司现有数据作分析统计。
两天的课程可以让学员收获数据挖掘和分析的概念，利用技巧和建立模型做进一步分析。
◆课程三：利用R做data mining 2/2（2天）
在课程二的基础上，介绍数据挖掘的其他方法：神经网络neural network、deep net, visualization等，利用实际的分析程序包，教授数据分析的工具如何帮助做数据挖掘的大数据分析。
两天的课程后，学员可以了解更多大数据分析的技巧，不同的建模技巧，对准备数据的要求理解更深刻。
首席培训师—宋世杰（Edmond SUNG ）
Edmond 在 IT 和通信网络行业拥有超过 30 年的工作经
验，其中包括在 IT 项目，工程与市场等管理领域的丰富经验。
从2007年开始，为软件企业做各种形式的培训：CMMI 培训、
项目管理、软件工程、度量与分析等。
课堂形式以小组互动练习
为主，效果良好，获得学员的欢迎。
包括多家跨国公司，如惠普，
太阳计算机公司等。
Edmond 是经授权的 CMMI 高成熟度（包含开发、采购和
服务模型）主任评估师与培训师，至 2015 年，他已经为大陆与
香港超过 100 多个软件与 IT 公司提供过程评估与培训服务。
Edmond 获得软件工程硕士学位，机电电子工程学士学位。
其他相关专业资质：
● 美国 QAI 认证的CSQA 和CSTE
● 美国 ASQ 认证的六西格玛黑带与软件质量工程师
● 美国 PMI 的项目管理专业资格
● 国际 IRCA 认证的 ISO 9000:2000 审计员
● ISACA 的 CISA 认证
● 香港MHKIE, MIET 注册工程师
首席培训师—Kim Man Lui, Ph,D
拥有超过20年IT 行业经验，协助过国内外知名公司
提供IT 项目管理咨询和敏捷软件 开发工作。
客户包括Toppan Leefung Toppan Company, Dickson
Industrial Company, Kord PartyFavour Ltd, Marvel Web
Service Ltd 和华富财经。
除了成功为某公司成功实施IT 项目管理咨询外，还针
对怎样应用敏捷原理融合他们 已有的软件管理模式，怎样让公司领导认识到敏捷的成效，怎样管理敏捷带来的改变，怎样让队员快速接受改变，降低由此造成的内部混乱。
雷剑文博士多次在香港NowTV 电视台担任嘉宾主持讲解开放源软件。
培训师简介：
(注：日期和地点也可根据需求定制，了解更多资料请与我们联系)
睿志教学风格不同于其他公司， 咨询师的教学方法很灵活。
我最深的印象是咨询师着重把满足公司的商业目标作为重点，使我们对我们的责任有深入的理解。
咨询师很熟悉我们公司的业务，他们有很深的见解，希望能保持长期合作。
——章全，浙江中控
“非常感谢贵公司咨询师来捷迅协助我们实施高成熟度过程，他在此领域经验丰富，帮助我们的团队解决此前比较迷惑的高成熟度改进问题，还指导我们的团队如何纠正并妥善执行这些做法。
如今，我们的项目经理，以及测试组，开始对CMMI 高成熟需求有了清晰的认识。
还帮助我们回顾了所有2、3级成熟度的关键域。
进展令人满意，未来我将鼓励团队贯彻这个高成熟度改进过程。
——武汉捷迅信息技术
“培训的内容很实用，是我们需要的，比我预期的效果还更好。
”
——江苏某金融行业IT 企业 培训课程 培训日期 具体
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¥2000 利用R 做data mining (2/2) 2016.4. 9-2016.4.10（杭州）） 9:00-17:00 Dr. Kim Man LUI,
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