浅谈深度学习..
浅谈语文阅读教学深度学习不足剖析及对策
浅谈语文阅读教学深度学习不足剖析及对策语文阅读是学生学习语文的一个重要环节，也是提升学生语文素养的关键。
在当前的语文阅读教学中，存在着深度学习不足的问题，这也制约了学生在语文阅读方面的提高。
本文将从深度学习不足的原因及对策进行剖析，希望能够为语文教学提供一些可行的解决方案。
一、深度学习不足的原因1. 教材选择单一目前，教育部颁布的教材都是统一的，无论是小学还是初中高中，教材内容都是差不多的。
这就导致了学生在阅读材料时，难以接触到不同类型、不同难度的文章。
而深度学习需要多样性的内容来激发学生的思考和探索。
2. 教学方法单一当前的语文阅读教学方法比较单一，主要以讲解和理解为主，缺乏引导学生进行深度思考和分析的环节。
缺乏启发式的教学方式，限制了学生的深入理解和思考能力。
3. 学生学习态度不端正随着社会的快节奏发展，学生的学习态度也出现了问题，对于语文阅读这一块，很多学生都是应付了事，缺乏深度钻研和思考。
二、对策探讨1. 多样化的教材选择针对教材的单一化问题，可以在教学中引入一些多样性的内容，比如一些经典文学作品、科学技术类的文章等，这样可以拓宽学生的阅读范围，培养学生喜欢阅读、愿意深入阅读的兴趣。
2. 多元化的教学方式在教学中，可以引入一些多元化的教学方式，比如小组合作讨论、问题解决式学习等，这样有助于激发学生的深度思考和探索欲望，培养他们的分析能力和思考能力。
3. 学生学习态度引导对学生的学习态度，学校和家庭都应该给予关注。
学校可以通过一些课外阅读、讲座等活动来引导学生对语文阅读的兴趣，培养他们主动学习的态度。
家庭方面，家长也需要多一些关心和引导，让孩子明白阅读的重要性，增强他们的求知欲和学习欲望。
三、建议为了解决语文阅读教学深度学习不足的问题，需要教师、学校、家长和学生共同努力。
教师要不断提高自身的教学水平，引入更多的多元教学方式，激发学生学习的热情。
学校要通过丰富多彩的课外活动、读书分享会等形式，培养学生的阅读兴趣。
浅谈“深度学习”的有效策略
浅谈“深度学习”的有效策略在当今信息爆炸的时代，数据的规模和复杂度不断增加，传统的机器学习方法在处理这些庞大的数据集和复杂的任务上往往表现不佳。
而深度学习作为一种新兴的机器学习方法，通过利用多层的神经网络模型，可以从大规模的数据集中自动学习并提取特征，从而实现对复杂任务的高效处理。
本文将从几个方面浅谈深度学习的有效策略。
首先，选择合适的网络结构。
深度学习的核心在于多层的神经网络模型，不同的任务对网络结构的要求是不同的。
因此，在设计网络结构时，需要综合考虑任务的复杂度、数据的规模和特点、计算资源的限制等因素，选择合适的网络结构。
常用的网络结构包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等，这些网络结构在不同领域和任务上都取得了很好的效果。
其次，进行适当的数据预处理。
数据的质量和多样性是深度学习算法的关键。
在深度学习之前，需要对原始数据进行预处理，以提高数据的质量和鲁棒性。
常见的数据预处理方法包括标准化、归一化、缺失值处理、数据增强等。
数据预处理的目的是消除噪声、减小冗余，保留有用的信息，为深度学习算法提供高质量的输入。
第三，合理选择损失函数和优化算法。
在深度学习中，损失函数用于衡量模型的预测结果与真实值之间的差距，而优化算法用于调整模型的参数，使得损失函数的值最小化。
合理选择损失函数和优化算法对于模型的训练和收敛至关重要。
常用的损失函数包括均方差损失函数、交叉熵损失函数等，常用的优化算法包括梯度下降、Adam优化算法等。
选择合适的损失函数和优化算法可以加速模型的训练和提高模型的性能。
第四，进行合适的超参数调节。
在深度学习中，除了网络结构、损失函数和优化算法外，还有一些超参数需要调节，例如学习率、批次大小、激活函数等。
超参数的选择往往会对模型的训练和性能产生重要影响。
因此，需要通过交叉验证等方法对超参数进行调节，找到最优的超参数组合。
浅谈语文阅读教学深度学习不足剖析及对策
浅谈语文阅读教学深度学习不足剖析及对策1. 引言1.1 背景介绍语文阅读教学一直是学校教育中的重要组成部分，是学生掌握语言能力和文学素养的重要途径。
在当前的语文阅读教学中，存在着深度学习不足的问题，即师生没有深入挖掘文本背后的意义和内涵，较少思考和探究。
这种现象不仅影响了学生的阅读能力和文学修养，也影响了学生对语文学科的态度和兴趣。
背景介绍部分旨在进一步阐述当前语文阅读教学深度学习不足的现状，对于探讨影响因素和提出对策具有重要意义。
面对当今社会信息爆炸的局面，学生仅仅停留在阅读表面，不能深入思考、理解和感悟，导致了他们的思维停滞和能力退化。
而深度学习不足还可能引发学生对语文学科的厌恶和抵触，这对培养学生的创造力和文学素养有着不可忽视的负面影响。
引言中的背景介绍部分将着重阐述当前语文阅读教学中存在的深度学习不足问题，以引起人们的关注和警惕。
希望通过对这一问题的深入剖析和思考，能够更好地促进语文教育的全面发展，在学生的思维、文学修养和综合素质方面取得更好的效果。
【字数：284】1.2 研究意义研究语文阅读教学深度学习不足的意义在于发现当前教学存在的问题，深入分析影响因素，提出有效的对策建议，从而促进语文阅读教学质量的提升。
通过深入研究语文阅读教学中深度学习不足的现状和问题，可以帮助教师和教育部门更好地把握教学方向，针对问题有针对性地调整教学策略，提高学生的语文阅读能力和水平。
研究语文阅读教学深度学习不足也有助于教育界更深入地认识语文阅读教学中存在的挑战和难点，激发教育改革的动力，推动语文阅读教学不断向更高水平迈进。
对当前语文阅读教学深度学习不足进行剖析和探讨具有非常重要的意义，对提升我国语文教育质量和学生语文阅读能力水平具有重要的现实意义和长远意义。
2. 正文2.1 当前语文阅读教学存在的深度学习不足当前语文阅读教学存在的深度学习不足主要表现在以下几个方面：教师缺乏对学生深度思维的引导和培养，过分注重课本知识的传授，忽视学生对文本的深层理解和拓展；学生缺乏自主阅读的习惯和兴趣，对于阅读理解、分析和思考能力的培养不够，只是机械式地进行表面性的阅读和记忆；教学方法单一，缺乏多样化的阅读指导和启发，没有针对不同学生的个性化教学需求进行调整和提升。
浅谈初中数学深度学习
浅谈初中数学深度学习摘要：深度学习是让初中生在对基础知识进行理解与记忆的同时，将新旧知识与新知识的联系结合起来，并在新的情况下，将其应用到新的问题上，从而解决相应的问题。
随着社会和经济的发展，人们对教育的需求也在日益提高，初中数学不仅要注重基础知识的传授，还要不断地为学生创造更好的学习环境，使他们获得更多的知识，使他们逐步形成更高层次的思维，进而实现更好的学习。
在深度学习的基础上，逐步建立自己的核心素质，这是许多老师所面临的一个问题。
关键词：深度学习；初中数学；高效学习；现如今是个信息生产大爆炸、人才专业分工越来越精细的年代,社会上对人的素养提出了越来越高的要求,对人的自我学习力量提出了史无前例的巨大挑战。
被动、封闭、机械的"浅层学习"只能获取不具备实际效用的"惰性知识",早已无法满足社会的需求了。
素质教育要培养学生开展自主、紧密联系、有趣的"深度学习",以帮助学生具备处理现实情景下的复杂问题的能力。
一、深度学习的内涵1.深度学习的意义深度学习主要指在了解学习的前提下,学生需要通过对新的认知和思维进行批判论性的掌握。
从现有的认知系统中,将新的认知和思维整合进来,将现有的认知系统转化至全新的情景中,并使之形成决策或者解决新问题的一种高效学习方式。
由此可知,深度学习主要是关注学生学习的过程与整体状况，关注学生对认知核心概念与基本原理是否可以更进一步掌握,关注学生本身对学习意义与认识过程是否可以彼此融通。
对于深度学习的新定义,其重点是以一种全新的视角对教学过程进行考察和解析。
2.深度学习环境的建立在初中教学中,教师需要形成比较公平与民主的和谐气氛,与学生维持公平而持续的沟通交流方式。
老师们应该冲破自身的传统文化角色定位,把其等级观念完全抛弃,学会对学生加以考察和分类,对学生进行理解,从而让学生们在上课与平时的日常生活中,都可以与老师们进行最真诚的沟通和互动。
教学研究：浅谈深度学习的内涵
浅谈深度学习的内涵一、深度学习针对什么？要想更好地理解深度学习的内涵，首先要知道我们为什么提深度学习。
一谈到深度学习，我们就会想到机器的深度学习和心理学上的深度学习，深度学习其实是为立德树人根本任务服务的。
简单讲一下教育学上的深度学习和心理学意义上的深度学习的区别。
心理学也反对所谓的“浅层学习”：机械记忆、死记硬背、鹦鹉学舌、心不在焉。
和教育学一样，心理学也强调主动理解，强调内容的相互联系及结构的建立，强调对基本原理的追求、对相关证据的权衡，以及对高阶思维的培养。
但是心理学在谈深度学习的时候，是价值无涉的，它所谈的个体是抽象的、偶然的。
无论你是中国人还是美国人，是古代人还是现代人，只要你的大脑和神经突触是正常的，你大概都可以进行我们说的深度学习一定是建立在心理学的基础上的，也强调主动理解，但是谈到高阶思维的时候，我们知道低阶思维同样重要，我们承认学生是从低到高发展的，承认学生在学习的过程中也可能会犯错误。
二、深度学习的定义在这个过程中，学生在素养导向学习目标的引领下，聚焦引领性学习主题，展开有挑战性的学习任务与活动，掌握学科基础知识与基本方法，体会学科基本思想，构建知识结构，理解并评判学习内容与过程；能够综合运用知识和方法创造性地解决问题，形成积极的内在学习动机、高级的社会性情感和正确的价值观；成为既有扎实学识基础、又有独立思考能力，善于合作、有社会责任感、具备创新精神和实践能力、能够创造美好未来的社会实践的主人。
前半部分是深度学习的任务，后半部分是深度学习的目的。
其中，“素养导向学习目标”“引领性学习主题”“有挑战性的学习任务与活动”都是实践模型里涉及的要素。
三、深度学习定义的阐释第一，我们在讲深度学习的时候，一定要强调教与学是不能分离的，教是为了学，学生的学习一定是在教师指导下进行的，不是自学。
第二，深度学习主要指学生要学得彻底。
在近400年前，夸美纽斯就说过，好的教学是迅捷、愉悦和彻底都能做到。
浅谈小学生深度学习的重要性
浅谈小学生深度学习的重要性
小学阶段孩子的脑部发育非常重要，一定要培养孩子的深度学习能力，注重小学生深度学习的重要性。
1、深度学习是指以学科、学习内容为核心由深入浅出，根据孩子的兴
趣特长，逐步加深、丰富学习内容，以提高孩子的认知能力。
2、孩子可以通过深度学习对一个专业知识体系进行深入式研究，掌握
该知识体系，提升孩子的认知能力，增强孩子的数学和分析思考能力。
3、通过深度学习可以培养孩子的独立思考能力，培养孩子更加系统的
学习习惯，让孩子不断发现已学和未学的知识，收集信息，制定学习
策略，寻求学习路径，培养孩子的自主学习能力，提高孩子的学习效果。
4、也可以促进小学生团队合作的精神，激发孩子的学习兴趣，让孩子
在学习中充分发挥自己的价值，享受探究性学习的乐趣，全面提升孩
子的学习能力，实现较大的提高。
总之，小学生深度学习的重要性，对于小学生的各方面发展都有着重
要作用，是未来成功的基础，所以家长应该积极鼓励孩子学习，使孩
子在小学阶段活跃深度学习能力，才能确保小学生未来能够更快走到
成功的顶峰。
浅谈语文阅读教学深度学习不足剖析及对策
浅谈语文阅读教学深度学习不足剖析及对策语文阅读是学生学习语文的重要环节，也是培养学生综合能力的重要途径。
在当前的教学实践中，我们不难发现，语文阅读教学存在着许多深度学习不足的问题。
这些问题严重影响了学生的阅读能力和语文素养的提高，因此我们有必要深入剖析这些问题并提出相应的对策。
一、浅谈语文阅读深度学习不足的表现1. 阅读量不足。
在当前的学校教学中，学生的课外阅读量普遍偏低，大部分学生缺乏自主阅读的习惯。
他们对于课外阅读缺乏兴趣，不愿意主动去阅读各类文学作品，以至于阅读能力无法得到有效锻炼。
2. 阅读能力单一。
在教学中，我们往往只注重学生对文字表层意义的理解和识记，忽略了对文章深层次意义的探究和思考。
学生在阅读过程中缺乏主动思考的能力，只是被动接受信息，无法真正理解文章的内涵和深层含义。
3. 缺乏阅读策略。
许多学生在阅读过程中缺乏有效的阅读策略，无法准确把握文章的重心和要义，导致阅读效果不佳。
而教师在教学中往往也未能有效指导学生掌握阅读策略，使得学生对阅读的方式和方法缺乏系统性的认识和掌握。
1. 提高学生的阅读量。
学校和家庭应共同努力，为学生提供更多的阅读机会和资源，培养他们的阅读兴趣和习惯。
学校可以开设课外阅读课，引导学生广泛阅读各类文学作品；家长也应多关注孩子的阅读情况，给予必要的支持和鼓励，营造良好的阅读氛围。
2. 注重培养学生的阅读思维。
在教学过程中要注重激发学生的阅读兴趣，引导他们自主思考和理解文章的意义，帮助他们克服被动接受信息的局限，提高他们对文章深层次意义的理解和把握能力。
可以通过提问、讨论、写作等方式培养学生的阅读思维，帮助他们真正理解文章的内涵。
当前语文阅读教学存在深度学习不足的问题，需要引起学校、家庭和教师的高度重视。
只有通过共同的努力，提高学生的阅读量、培养学生的阅读思维、教授学生阅读策略，才能有效解决这些问题，促进学生的阅读能力和语文素养的全面提高。
相信在不久的将来，学生的阅读能力一定会有一个明显的飞跃。
浅谈深度学习在初中历史课堂中的应用
教育新探浅谈深度学习在初中历史课堂中的应用■程春霞摘要：教育改革的不断深入，促使教师探索教学新途径、新方法。
深度学习的开展，能促使学生发挥课堂主体作用和教师的引导作用，教师的引导作用在于如何提高课堂效率，学生的主体作用表现在主动学习、学会学习。
关键词：历史；深度学习；方法；途径随着教育改革的不断深入，作为一名一线历史教师，我一直在学习新理念，探索新方法。
深度学习强调在深度理解的基础上，将课程内容整合，重新建构，进行知识迁移应用，是一种有利于发展学生核心素养的高品质学习方式。
下面是我浅谈深度学习在初中历史课堂的应用。
一、细研课标，精编导学案是促进学生深度学习的前提目前初中历史课本知识繁杂，学生不喜欢历史课。
这就要求我们历史老师要在备课上多下功夫，准确把握教情和学情，学会取舍。
首先，教师要仔细研读课程标准，精准掌握重难点。
在教学中做到精讲精练。
其次，课堂的主体是学生，在日常教学中会出现很多生成性问题，这就要求教师要有随机应变的能力和提前预设的能力。
只有教师提前做了大量的阅读储备，以及对问题提前预判的准备，才能在课堂上应对自如。
比如，历史教师案头要常备常读书籍《简明中国古代史》《中国近代史常识》，等等。
最后，教师课前编写导学案，引导学生主动学习探究。
导学案的编写要依据课文特点，知识结构的不同，分类编写，如可以分为政治史、经济史、文化史、科技史、国别史等等。
讲授新课的导学案必须注重基础知识，可以用表格式或提纲式，针对课文中较简单的内容直接写出来，对学生难掌握的、易错的部分可以编成“填空”；对于理论较多的部分可以用详解的方式表现，如“点拨精讲”；对于课标重点考查的知识点，在导学案后面附上练习题，当堂检测教学效果。
练习题的设计应精练，注意梯度，这样才能起到事半功倍的效果。
二、精选活用史料，能提升学生深度学习历史的能力依据新课标要求，历史学科要培养学生五大核心素养，培养学生“史料史证”能力便是重要素养之一。
初中历史教学的重要任务是培养学生史料实证能力，形成历史唯物价值观。
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四、怎么来的？
从机器学习的模型结构层次来分，机器学习经历了两次浪潮：
1、浅层学习（Shallow Learning）：机器学习第一次浪潮 2、深度学习（Deep Learning）：机器学习第二次浪潮
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1、浅层学习
20 世纪 80 年代末期，由于人工神经网络的反向传播算 法（BP算法）的发明，给机器学习带来了希望，掀起了基 于统计模型的机器学习热潮。这个热潮一直持续到今天。
基于统计的机器学习方法可以让一个人工神经网络模 型从大量训练样本中学习统计规律，从而对未知事件做预 测。 这个时候的人工神经网络，虽也被称作多层感知机 （Multi-layer Perceptron），但实际是一种只含有一层 隐层节点的浅层模型。
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1、浅层学习
20世纪90年代，各种各样的浅层机器学习模型相继被 提出，例如支撑向量机（SVM）、 Boosting、最大熵方法 （LR）等。 这些模型的结构基本上可以看成带有一层隐层节点 （如 SVM 、Boosting ），或没有隐层节点（如LR）。这些 模型无论是在理论分析还是应用中都获得了巨大的成功。 相比之下，由于理论分析的难度大，训练方法又需要 很多经验和技巧，这个时期深度人工神经网络反而相对沉 寂。
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2、深度学习
当前多数分类、回归等学习方法为浅层结构算法，其 局限性在于有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表示 能力有限，针对复杂分类问题其泛化能力受到一定制约。 深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构，实现 复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现了强大 的从少数样本中集中学习数据集本质特征的能力。（多层 的好处是可以用较少的参数表示复杂的函数）
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2、深度学习
Байду номын сангаас2006 年，加拿大多伦多大学教授、机器学习领域的泰斗 Geoffrey Hinton 等在《Science》上发表了一篇文章 [1] ， 开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。 这篇文章有两个主要观点： 1 ）多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力，学习 得到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化或 分类。 2 ）深度神经网络在训练上的难度，可以通过“逐层初始化” 来有效克服，在这篇文章中，逐层初始化是通过无监督学 习实现的。
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一、机器学习
机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机怎 样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新 组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。 简单的说，机器学习就是通过算法，使得机器能从大量的 历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或预测未来。 1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个 程序具有学习能力，它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。4 年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜 了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展 示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学 问题。 这种程序水平达到一定程度很容易，但再进一步就不容易了。 深蓝是90年代机器学习理论有了突破之后才出来的。
[1] Hinton, Geoffrey;Osindero, Simon;Welling, Max;Teh, Yee-Whye . Unsupervised Discovery of Nonlinear Structure Using Contrastive Backpropagation. Science.2006(30)4: 725-732.
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深度学习的训练过程
1）自下而上的非监督学习:从底层开始，一层一层的往顶层 训练，分别得到各层参数。 采用无标签数据分层训练各层参数（可以看作是feature learning过程）
2）自上而下的监督学习：通过带标签的数据去训练，误差 自上向下传输，对网络进行微调。 基于第一步得到的各层参数进一步调整整个多层模型的 参数，这一步是一个有监督训练过程
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不同点：采用了不同的训练机制。 传统神经网络中，采用的是反向传播（ BP ）的方式进 行。即采用迭代的算法来训练整个网络，随机设定初值， 计算当前网络的输出，然后根据当前计算的输出值和实际 的标记值之间的差去改变前面各层的参数，直到收敛（整 体是一个梯度下降法）。 BP算法不适合深度神经网络：如果对所有层同时训练， 时间复杂度会太高；如果每次训练一层，偏差就会逐层传 递，出现过拟合。 深度学习整体上是一个逐层的训练机制。
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四、深度学习与神经网络的异同
深度学习与传统的神经网络之间有相同的地方也有很 多不同。 相同点：深度学习采用了神经网络相似的分层结构，系 统由包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络， 只有相邻层节点之间有连接，同一层以及跨层节点之间相 互无连接，每一层可以看作是一个逻辑回归模型；这种分 层结构，是比较接近人类大脑的结构的。
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3、浅层学习与深度学习的不同
深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学 习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最 终提升分类或预测的准确性。因此，“深度模型”是手段， “特征学习”是目的。
区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于： 1）强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层 的隐层节点； 2）明确突出了特征学习的重要性，也就是说，通过逐层特 征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空 间，从而使分类或预测更加容易。利用大数据来学习特征， 更能够刻画数据的丰富内在信息。
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Input
Feature Representation
三、What？
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在 于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的 机制来解释数据，例如图像，声音和文本。 深度学习是无监督学习的一种。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的 多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层 特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据 的分布式特征表示。
浅谈深度学习（Deep Learning）
制作者：刘红敬 专 业：计算机技术
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主要内容
2006年以来，机器学习领域中一个叫“深度学习”的 课题开始受到学术界广泛关注，如今拥有大数据的互联网 公司争相投入大量资源研发深度学习技术。 一、机器学习 二、为什么有 Deep learning？Why? 三、什么是 Deep learning？What? 四、怎么来的？ 五、Deep learning与神经网络的异同
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二、Why?
机器学习虽然发展了几十年，但还是存在很多没有良好解决的 问题。例如以视觉感知为例，通过机器学习去解决这些问题的 思路：
Learning Algorithm 手工选取特征不太好，那么能不能自动地学习一些特征呢？ 答案是能！Deep Learning就是用来干这个事情的，它有一个别 名Unsupervised Feature Learning。 Why？ 答案：让机器自动学习良好的特征，而免去人工选取过程。
Thank you！
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