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EI期刊论文属于第二级A类学术论文，学术论文共分为六级，所以说，EI期刊论文属于高级别的学术论文，仅次于第一级T类学术论文，与SCI、ISTP、SSCI以及A&HCI同属于第二级A类学术论文。
EI期刊论文在国内有着较高的认可度，虽说与sci相比要稍显逊色，但在国内教授副教授或者其他科研人员的职称晋升中也能发挥明显作用，EI期刊论文同样需要英文写作，发表难度虽说不及sci，但也是有一定难度的，EI期刊论文还需要注意期刊论文和会议论文的区别，二者有一定区别，发表会议论文需要特别注意会议的选择，水分比较大的会议最好不要选择。
EI期刊是衡量学术水平的重要检索工具，EI会议论文是被EI收录的会议论文，学术等级很高，在会议论文是指在会议上宣读首次发表的论文，一般正式的学术交流会议都会出版会议论文集，这样发表的论文一般也会作为职称评定等考核内容给予加分的，会议论文发表流程比一般的期刊论文要复杂些，论文一般会现在会议上宣读，会议结束后会出版论文集予以出版。
《人工智能与机器人研究》是一本关于人工智能的期刊，该期刊杂志上发表的文章包含这些领域：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人工智能其他学科等等。另外，这本期刊就是一本开源期刊，与传统期刊相比，采用了同行评审的方法审稿，具体开源期刊的特点可以百度了解更多；而且发表了的文章传播范围更广，受众更多，文章的影响力也更大。
人工智能这把火已经烧到了国家战略层面，连美国总统和政府机构也卷了进来。上周四，奥巴马主持白宫前沿峰会，展望美国在未来50年的发展。峰会中，白宫发布报告《国家人工智能研究与发展策略规划》。
这两天，自媒体没少炒作这个报告；我自己呢，倒是特别地对这个报告中的两张趋势图感兴趣。报告中说，从2013年到2015年，SCI收录的论文里，提到“深度学习”的文章增长了约六倍，同时强调，“按文章数计算，美国已不再是世界第一了。”
美国不是世界第一？谁是世界第一呢？来看报告中的两张趋势图：
1.
上图是每年SCI收录的文章里，提到“深度学习”或“深度神经网络”的文章数量变化趋势，同时按国家做了区分。数据本身是从Web of Science核心数据库里查询得到的。
2.
第二张图和第一张图其他条件一样，只是增加了一个“文章必须至少被引用一次”的附加条件。也就是说，第二张图统计的文章数，是被引用过的“有效文章数”，相对来说更合理一些。
两张图里，中国都在2014年和2015年超过了美国（以及其他所有第二梯队的国家），居于领跑者的位置。
问题来了，在AI研究领域，中国人真有这么强吗？
从这些年的直觉看，中国人/华人在人工智能领域里的大牛比比皆是，吴恩达、孙剑、杨强、黄广斌、马毅、张大鹏 ……随口可以说出一大串，我自己在Google的研究团队，微软研究院等地亲眼看到的，也到处是中国人、华人的面孔。但这只是直观感受。整体来看，中国人/华人所做的科研贡献到底有多重要，对人工智能的推动作用到底有多大？白宫报告里的统计是不是科学、合理？
其实，对美国国家战略规划里的统计，我自己是有几个疑问的，主要包括：
直接搜索关键字“深度学习”、“深度神经网络”，真的能涵盖这些年人工智能领域的所有科学研究进展？像机器人、智能控制、机器视觉、无人驾驶等领域里，没有提及深度学习的文章眼见还有不少。严格按关键词匹配会漏掉多少相关文章？是否影响统计结果？
“文章至少被引用一次”，比较科学，但好像还远远不够。这种统计，真的不需要考虑SCI的影响因子吗？不考虑的话，会混进多少较差期刊上发表的比较水的论文？这些数据会不会被国内研究机构靠SCI引用数来评职称的风气污染？
在全球化时代，按国家统计，会不会有明显偏差？白宫报告没有提到被统计的文章是如何归入不同国家的。如果按作者发表文章时的所在机构，那大量在国外机构访问的中国学者会不会被算成外国人？中国人和外国人合写的文章该如何统计？如果按期刊所属国家和地区，那不同国家间的期刊水平（影响因子）差异是不是会让统计结果带有偏见？
基于此，我也想自己去做个统计。
统计前，给自己设了几条原则：
从期刊的影响因子出发，只统计影响因子高的顶尖期刊。
从Web of Science主题词出发，涵盖人工智能相关的所有科研领域，而不仅是深度学习方面的文章。
关注对象是华人，而不是用国家分类的办法去比较中国和外国——这个是我自己的选择，因为今天的学术界，国家间的合作和交流已不可忽视。类似吴恩达这样的外籍华人，其实也在为中国的人工智能发展做贡献。与其限定国家，不如从整体上看一看，地球上的华人科学家、研究者群体，到底有多厉害。
关注时间范围是2006到2016年，跨度10年左右——因为许多人说，这一波人工智能大潮是从2006后的几年时间里，才开始真正兴起的。
我的统计结果
来看下2006到2016年间华人作者的平均贡献：
3.
在2006到2016年的时间段里，近两万篇最顶级的人工智能文章中，由华人贡献的文章数和被引用数，分别占全部数字的和。近十年，华人用五分之一左右的作者人数，平均贡献了三成的顶级AI研究文章和被引用数。统计角度，这已经是超出平均水平的科研贡献了。
但平均数并不能看出华人科学家、研究者在最近几年的发力程度。来看2006到2015年间，华人贡献的文章数和被引用数的变化趋势：
4.
2006到2015年间，华人作者参与的顶级AI论文，占全部顶级AI论文数量的比例，从逐年递增到。而华人作者参与的顶级AI论文被引用次数，占全部顶级AI论文被引用次数的比例从逐年递增到（2016 年数据较少，未用于趋势比较）。
也就是说，即便只统计顶级出版物里的顶级文章，中国人/华人在人工智能领域的贡献，在发展趋势上也和白宫报告中揭示的规律如出一辙——无论从哪个角度来说，中国人/华人正在人工智能领域里发挥举足轻重的作用，而且，从2014年，2015年开始，中国人/华人已经处于人工智能研究的领先地位，占据了人工智能科研世界的半壁江山！
个案分析
会有人觉得这个统计很不可思议吗？这个结果会出乎很多人意料吗？我们还可以拿一个更具体的例子，来深入分析一下。
在顶级人工智能期刊和会议录里，我来举个大名鼎鼎的例子吧：IEEE模式分析与机器智能汇刊（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，简称PAMI），2015年影响因子，高到没朋友，想往这里投稿的同学可能都知道被接受和发表的难度有多恐怖。
我从《IEEE模式分析与机器智能汇刊》里按引用数选出2006到2016年间的前500篇论文，下面是这500篇论文的引用数分布情况：
5.
其实很恐怖的，前500篇文章最高引用数2715，最低引用数41——真顶级期刊！普通期刊难以望其项背呀。
那么，这500篇最顶级的人工智能论文里，华人科学家、研究者的贡献如何呢？先说几个数字：500篇顶级文章的作者一共1220人，其中华人科学家、研究者316人，占。所有作者单独累加计算的被引用数总和是231361次，其中，华人科学家、研究者被引用数总和是63846 次，占。如果单看2014年（当年华人的文章数、引用数均较高）的数据，华人科学家、研究者被引用数占，超过了半数。
6.
如果只看《IEEE模式分析与机器智能汇刊》在2006到2016年间，引用数最多的10位华人作者和10位非华人作者的具体情况，也是一个很有趣的表格：
7.
《IEEE模式分析与机器智能汇刊》的华人前10位大牛，与非华人前10位大牛，在每个人的总引用数上几乎不相上下。的确，最顶尖的人工智能科学家里，中国人/华人的贡献丝毫不亚于其他科学家。
另外，如果对人工智能特别是模式识别的研究领域不熟悉，那么，记住表中这20位顶尖科学家的名字吧。有兴趣的话，大家可以去搜一搜他们的简历，看看他们都在哪里工作，在哪里做研究，他们的学生、同事都是谁，相信会有很多发现。
人工智能包括很多方面， 机器学习是其中一种， 你的方向正是可以理解人在学习过程中的一些微妙的逻辑， 如果你把这个过程模拟到计算机的程序里面去运行， 你就可以实现机器学习的功能了。 机器学习， 人工智能领域的，一般大公司才会有这方面的需求， 腾讯，百度我看到有招这方面的人才。
三年硕士? 不是顶尖学校的话, 人工智能专业对口的工作不是太好找, 但是人工智能的应用也挺广的, 说不定什么时候工作中就用上了. 所以一般学校的话, 作为过来人, 我靠谱的说一下, 练练编程或者别的什么工作技能, 然后把人工智能的概念和名词搞熟了, 具体专精到什么程度其实无所谓啦, 毕业就好. 找工作的话那就是能找到啥公司, 就去做哪一行, 学校的专业就不要太看中了.
aaai论文属于世界顶级会议论文。
AAAI的英文全称是the Association for the Advance of Artificial Intelligence，中文意思是国际先进人工智能协会。
国际先进人工智能协会（American Association for Artificial Intelligence）国际先进人工智能协会是人工智能领域的主要学术组织之一。该协会主办的年会（AAAI，The National Conference on Artificial Intelligence）是一个主要的人工智能学术会议。
协会来源：
AAAI是1979年成立的世界范围的人工智能组织。这一协会在早期由计算机科学和人工智能的创始人Allen Newell，Marvin Minsky 和John McCarthy等人首创的，也是人工智能顶级会议AAAI的组织者， 现在在全球有超过6000名会员。
AAAI是具有重要影响力的国际学术组织，由计算机科学和人工智能领域奠基人Allen Newell、Marvin Minsky、John McCarthy等学者于1979年共同创立，旨在推动智能思维与行为机制的科学理解及机器实现，并促进人工智能的科学研究和规范应用。
AAAI是国际顶级学术会议——AAAI人工智能大会（AAAI Conference on Artificial Intelligence）的组织者。
IJCAI 2019 奖项全部出炉！中国接收论文居首2019年08月14日 · 优质科技领域创作者8月10日-16日，第28届国际人工智能联合会议IJCAI在中国澳门隆重召开。来自全球各国3000 余名 AI 研究人员和专家齐聚中国澳门，共同探讨人工智能的现状和未来。IJCAI 2019 奖项全部出炉！中国接收论文居首会议现场IJCAI作为AI领域的首个国际性的学术会议，一直以来都被该领域的研究者们视为发表论文和参加会议的重要殿堂。本届大会共收到4752篇有效提交论文，最终收录论文850篇，接收率为。虽然，今年的论文提交量和录取量都创历史新高，但录取比率却是近10年最低。今年IJCAI的投稿总数相较于去年增加了约37%（去年论文投稿量3470篇、收录量710篇），而录取数仅比去年多了141篇。可以看出，一方面AI正受到越来越多研究者的关注，另一方面论文被接受的难度也在不断加大，但论文的含金量也得到了大大提高。IJCAI 2019 奖项全部出炉！中国接收论文居首大会历年来接收论文数量从通讯作者来看，来自中国的研究人员为本届IJCAI贡献了主要力量。据大会官方统计，今年的接收论文中，38%的论文来自中国，48%的论文来自亚洲。IJCAI 2019 奖项全部出炉！中国接收论文居首根据通讯作者所在地区划分：中国327篇（38%）中国香港15篇美国169篇（20%）欧盟152篇（其中包括英国32，法国29，意大利19，德国28）澳大利亚37篇加拿大14篇其他亚洲国家：日本18篇，新加坡18篇，印度20篇，以色列8根据论文主题划分，机器学习投稿2516篇，接收438篇，依旧是最热门的子领域。其次是计算机视觉，提交833篇，接受117篇；机器学习应用提交785篇论文，收录144篇论文。多智能体系统、自然语言处理、人类和AL、Al中的不确定性等都成为此次热门投稿论文。IJCAI 2019奖项全部出炉在13日上午的开幕致辞中，IJCAI2019理事会主席、香港科技大学计算机科学与工程学系主任杨强教授为各位获奖者颁发了奖项。
人工智能领域发展到今天，哪些学术会议和期刊称得上顶级？清华大学刚刚提出的「计算机科学推荐学术会议和期刊列表」对于这些论文投稿目标有了新的评级。更为重要的是——它直接与清华学生的毕业产生了关联。对于研究生和博士来说，国际会议和期刊的评级可谓关键指标，清华计算机系的新规定和评级迅速引发了校内师生的广泛关注，讨论也很快扩展到了整个学术圈。最近，清华大学计算机学位评定分委员会针对其负责的计算机科学与技术、软件工程、网络空间安全三个一级学科，制定了「研究生学位创新成果要求」。与此同时，同时分委员会还发布了最新版《清华大学计算机学科推荐学术会议和期刊列表》。在我们比较关注的人工智能方向上，清华大学的列表就引来了不少议论。大幅减少会议期刊数量简单说来，与目前国内最为通用的中国计算机学会（CCF）版国际会议和期刊目录不同，清华大学新推出的分级标准只分 A、B 两类期刊，而且列表上的期刊数量也变少了。以往，B 类被认为是大神文章和普通文章的分水岭，而没有了 C 类则很可能让研究生们的毕业难度有所提高。此外，被清华评定为 A 类的期刊和会议与 CCF 有所不同。仅看 AI 领域：清华把 CCF 定为 B 类的 ECCV 、COLT、EMNLP 、ICRA 评定为 A 类，同时新增了 ICLR 、RSS 为 A 类会议。也就是说，由深度学习三大巨头之二的 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头创办、短短成立 6 年的国际学习表征会议（ICLR)，此次被清华大学列为 A 类顶会。在期刊方面，清华新增了 TR、TASLP 为 A 类期刊。当然也有从 A 类「降级」到 B 类的学术会议：它就是 AI 领域的首个国际性的学术会议 IJCAI。香港科技大学教授、微众银行首席 AI 官杨强评论说：「不知道清华大学这个排名用目标函数是不是『引用数』，如果只用引用数的话，排名的结果和我们所期望的影响力不一样。影响力的目标函数应该是（连接度+权威度），所谓『Hub and Authority』，参考 Jon Kleinberg。否则很容易被小圈子所利用。」另外，在数量上，与 CCF 的列表相比，清华给出的人工智能方向列表在期刊和会议数目上都有所减少，大大增加了投稿的难度。清华大学的文件还对于申请计算机相关学科的博士、硕士学位设置了标准，学生需要根据《研究生申请学位创新成果计分办法》至少获得 6 分才有资格申请博士学位；而申请硕士学位，则至少需要 2 分。而根据推荐会议和期刊列表，一篇 A 类得 4 分，一篇 B 类得 2 分。国际会议论文只认可长文，以及做口头报告的不少于 6 页的短文。若 B 类论文获得最佳论文或最佳学生论文奖，则等同于 A 类论文。这份规定从今年 9 月入学的新生开始执行，以往的高年级学生依然按照过去的考评标准。清华版 AI 顶会和期刊列表据《学术头条》报道，《清华大学计算机学科推荐学术会议和期刊列表》将计算机学科划分为 10 个方向，分别是高性能计算、计算机网络、网络与信息安全、系统软件与软件工程、数据库与数据挖掘、理论计算机科学、计算机图形学与多媒体、人工智能与模式识别、人机交互与普适计算、综合与交叉。在人工智能与模式识别方向，清华推荐了 12 个 A 类会议，17 个 B 类会议；A 类期刊 6 个，B 类期刊 33 个。A 类会议B 类会议A 类期刊B 类期刊CCF 版 AI 顶会和期刊列表清华大学发布的 CS 会议期刊列表和中国计算机学会的有哪些不同呢？2018 年 12 月，CCF 启动了新一轮《目录》的更新工作，并于今年 4 月发布了最新版的目录。对于计算机相关专业的学生们来说，CCF 目录是论文投稿的重要指标。不过 CCF 表示，该目录是值得计算机界研究者们发表研究成果的推荐列表，其目的不是作为学术评价的唯一根据，而仅作为 CCF 的推荐建议业界参考。与清华版人工智能与模式识别方向对应的是 CCF 人工智能方向。CCF 人工智能方向 A 类会议 7 个，B 类会议 12 个；C 类会议 21 个；A 类期刊 4 个，B 类期刊 21 个，C 类期刊 36 个。目前在最新版的目录中，人工智能领域的 A 类期刊为：而 A 类学术会议为：可以看出，CCF 版的七大人工智能学术会议基本早已成为大多数人认知中的「AI 顶会」。自 2010 年 CCF 发布计算机国际会议和期刊目录后，计算机科学领域内的国际会议重要性被人们逐渐确立起来，这改变了过去国内计算机科学领域仅依靠 SCI 影响因子评价的情况，让国内学界逐渐与国际发展接轨。不过在中国计算机学会版《目录》出现的 9 年之后，清华大学似乎已对未来计算机科学的学术评价有了新的思路。据悉，清华的学术期刊和会议标准，是根据论文引用的中位数、10H、H5 指数等指标进行量化后，再以人工（专家）意见为辅经过细微调整后得出的。随着学术和领域的发展，我们正在看到更加符合目前发展规律的评价方式不断出现，清华大学的新标准是否会业内带来变化？我们还需拭目以待。
IJCAI作为AI领域的首个国际性的学术会议，一直以来都被该领域的研究者们视为发表论文和参加会议的重要殿堂。本届大会共收到4752篇有效提交论文，最终收录论文850篇，接收率为。虽然，今年的论文提交量和录取量都创历史新高，但录取比率却是近10年最低。今年IJCAI的投稿总数相较于去年增加了约37%（去年论文投稿量3470篇、收录量710篇），而录取数仅比去年多了141篇。可以看出，一方面AI正受到越来越多研究者的关注，另一方面论文被接受的难度也在不断加大，但论文的含金量也得到了大大提高。大会历年来接收论文数量从通讯作者来看，来自中国的研究人员为本届IJCAI贡献了主要力量。据大会官方统计，今年的接收论文中，38%的论文来自中国，48%的论文来自亚洲。根据通讯作者所在地区划分：中国327篇（38%）中国香港15篇美国169篇（20%）欧盟152篇（其中包括英国32，法国29，意大利19，德国28）澳大利亚37篇加拿大14篇其他亚洲国家：日本18篇，新加坡18篇，印度20篇，以色列8根据论文主题划分，机器学习投稿2516篇，接收438篇，依旧是最热门的子领域。其次是计算机视觉，提交833篇，接受117篇；机器学习应用提交785篇论文，收录144篇论文。多智能体系统、自然语言处理、人类和AL、Al中的不确定性等都成为此次热门投稿论文。IJCAI 2019奖项全部出炉在13日上午的开幕致辞中，IJCAI2019理事会主席、香港科技大学计算机科学与工程学系主任杨强教授为各位获奖者颁发了奖项。
《自然》（英语：Nature）是世界上最早的科学期刊之一，也是全世界最权威及最有名望的学术杂志之一，首版于1869年11月4日。虽然今天大多数科学期刊都专一于一个特殊的领域，《自然》是少数（其它类似期刊有《科学》和《美国国家科学院院刊》等）依然发表来自很多科学领域的一手研究论文的期刊。在许多科学研究领域中，每年最重要、最前沿的研究结果是在《自然》中以短文章的形式发表的。
青梨ai查重安全。根据查询相关公开信息显示：青梨AI的查重结果是由机器自动生成的，并不涉及任何人的个人信息或敏感数据，因此在保障用户信息安全和隐私方面应该没有大问题。青梨AI是一款基于人工智能技术的文本查重和论文检测工具，主要用于帮助用户检测论文、作业等文本内容的原创性和相似度。用户可以将自己的文本上传到青梨AI平台，通过系统的检测和分析，获取文本的抄袭率和相似度等数据，并提供详细的查重报告和改进建议。
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论文降重技巧：
技巧1，插入符号新词法。
注意知网的查重阈值以及连续字符重复超过13字符时，会触发知网查重阈值，所以大家可以在适当的位置加上标点符号和新词。以此来化解连续字符重复的问题！
技巧2，增加文章总体字数。
有些文章全文已经进行了彻底的修改，如果继续修改的话会使文章五花八门，但是重复率依然不达标。这时候我们可以通过增加文章篇幅，合理增加全文总字数来稀释总重复率。例如：法律条文，是绝对不可以随意修改的，这种情况可以删除或者增加字数以化解重复比。
技巧3，AI智能降重。
目前部分查重系统已把AI技术用于论文降重辅助中，实战效果不错。要知道查重本身就是一个数据比对的过程，而对于降重来说互联网大数据，AI技术有绝对优势，在结合其他有效的降重技巧，效果就更不错。也是很多学长们常用的方法之一。
智能降重的特点是速度快，操作简单，性价比高。
选择论文查重系统误区所谓的“严格”不等于“准”！要明白我们追求是"准”，不是所谓的“严格”。同学们认为所谓的“严格”，简单理解就是可以把所有抄袭的内容几乎都可以查出来，不会漏掉抄袭的内容，查的的会更全。实际上是一个误解！
误解一：“严格”就是准。“准”实际是相对的，用的和学校要求一样的查重系统最准，可以学校要求选择，如果你们学校用的维普，Paperbye，万方，或知网等查重系统，那么你选择其中一样的肯定是最准的，他们这些查重系统的数据和算法是不完全一样的，抛开学校要求的查重系统，没有“准不准”一说，更不能说哪个“严格”。
误解二：“严格”就是查的全。市场上好多查重软件，论文数据比对库是不全的，为了体现所谓的“严格”，虚假标红糊弄人，本来没有抄袭的会标为抄袭，论文降重浪费大量时间和精力，这样的结果是做了好多无用功。所以我们论文查重追求的不是所谓的“严格”，而是查重“准确”，可以查出所有抄袭才最好。
Paperbye论文查重软件自建库查重可以查出所有抄袭内容，这样不易担心任何查重软件。
优秀功能1、自动降重，根据论文重复率情况，自己选择性软件自动降重辅助提高论文修改效率；2、自动排版，根据各校论文要求格式会自动进行格式排版，一键生成，快速便捷；3、同步改重，在查重报告里实现一边修改文章，一边进行查重，及时反馈修改结果。4、自建库，自建上传参考过的文章进行单独比对，可以查出所有抄袭内容。5、自动纠错，AI识别文档中的错别字和标点误用，提示错误位置并提供修改建议。
总结了五种修改论文方法，感觉是降重必备的。
1、变换表达。先理解原句的意思，用自己的话复述一遍。
2、词语替换，在变换表达方式的基础上结合同义词替换，效果更好。
3、变换句式，通过拆分合并语句的方式进行修改，把长句变短句，短句变长句，。
4、图片法，针对专业性太强不好修改的语句或段落（比如计算机代码，法律条款，原理理论等），可以适当把文字写在图片上展现，但是这种方法不宜用的太多。
5、翻译法，用百度翻译或谷歌翻译，中文翻译成英文，英文翻译成日语或其他语种，再从日语翻译成中文，这种看似不错，感觉效果还是不好。
论文查重的操作步骤如下：
1、选择论文查重系统：登录系统界面，确定查重板块，输入论文作者姓名等信息，按照查重系统的要求上传论文。
2、上传完后等待查重结束，查重结束后下载论文查重报告即可。
论文查重的注意事项：
1、上传论文前请确保论文内容完整，论文格式排版整齐。上传论文时请不要更改论文题目、摘要等基本信息。
2、上传论文后请不要在论文中随意添加非论文相关信息。
论文查重前请尽量不要撤回论文，以免影响论文查重结果。以上就是论文查重的操作步骤和注意事项，希望对你有所帮助。
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AI小微智能论文是一种自动化论文生成工具，可以帮助用户自动生成论文。但是，根据目前的技术水平，自动生成的论文往往存在一些问题。首先，自动生成的论文中往往存在语言调整和逻辑不连贯等问题，这会给读者带来困扰，也严重影响论文的质量。其次，自动生成的论文往往与实际情况不太相符，这会导致论文的实际应用价值很低，也不利于读者对相关问题的理解。因此，虽然AI小微智能论文可以节省论文写作的时间和精力，但建议在撰写科研论文时，仍应该独立思考、主动查阅相关资料和模板，认真分析和总结数据，以确保论文的学术可信度。
一丶Get写作
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