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人工智能7大應(yīng)用領(lǐng)域（人工智能7大應(yīng)用領(lǐng)域例子）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-24 03:26:45 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 111

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于人工智能7大應(yīng)用領(lǐng)域的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些
人工智能都有哪些應(yīng)用領(lǐng)域？
人工智能應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？
人工智能有哪些具體應(yīng)用
人工智能7大應(yīng)用領(lǐng)域？

人工智能7大應(yīng)用領(lǐng)域（人工智能7大應(yīng)用領(lǐng)域例子）

人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些

人工智能（AI）已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各種不同的領(lǐng)域。以下是一些常見(jiàn)的應(yīng)用領(lǐng)域：

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)：AI的核心是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，這些技術(shù)可以用于許多不同的應(yīng)用程序，例如自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別和預(yù)測(cè)分析等。

自然語(yǔ)言處理（NLP）：NLP是一種使計(jì)算機(jī)能夠理解、解釋和生成人類語(yǔ)言的技術(shù)。NLP應(yīng)用包括語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、機(jī)器翻譯、自動(dòng)摘要、情感分析和問(wèn)答系統(tǒng)等。

機(jī)器視覺(jué)：機(jī)器視覺(jué)技術(shù)用于圖像和視頻的處理和分析，如圖像分類、對(duì)象檢測(cè)、人臉識(shí)別、圖像分割和視覺(jué)搜索等。

機(jī)器人技術(shù)：機(jī)器人技術(shù)可以應(yīng)用于各種不同的領(lǐng)域，如工業(yè)自動(dòng)化、醫(yī)療保健、軍事、航空航天和家庭服務(wù)等。

自動(dòng)駕駛：自動(dòng)駕駛技術(shù)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)駕駛汽車、飛機(jī)和其他交通工具，以減少事故和提高效率。

醫(yī)療保?。篈I在醫(yī)療保健領(lǐng)域的應(yīng)用包括疾病診斷、藥物研發(fā)、醫(yī)療影像分析和個(gè)性化醫(yī)療等。

金融服務(wù)：AI可用于預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)、信用評(píng)估、欺詐檢測(cè)、客戶服務(wù)和智能投資等。

游戲開發(fā)：游戲開發(fā)人員可以利用AI技術(shù)來(lái)創(chuàng)建更智能的敵人和更逼真的游戲場(chǎng)景。

社交媒體：社交媒體公司可以利用AI來(lái)增強(qiáng)用戶體驗(yàn)、分析用戶行為和內(nèi)容，以及自動(dòng)化廣告投放等。

以上僅是一些常見(jiàn)的應(yīng)用領(lǐng)域，AI技術(shù)在不斷地演進(jìn)和發(fā)展，未來(lái)還有許多新的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?huì)涌現(xiàn)。

人工智能都有哪些應(yīng)用領(lǐng)域？

人工智能大致有10個(gè)方向的應(yīng)用：1、個(gè)性化推薦；2、人臉識(shí)別；3、無(wú)人駕駛汽車；4、智能客服聊天機(jī)器人；5、機(jī)器翻譯；6、醫(yī)學(xué)圖像處理；7、圖像搜索；8、聲紋識(shí)別；9、智能外呼機(jī)器人；10、智能音箱。

1、個(gè)性化推薦：基于聚類與協(xié)同過(guò)濾技術(shù)的人工智能應(yīng)用，它建立在海量數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上，通過(guò)分析用戶的歷史行為建立推薦模型，主動(dòng)給用戶提供匹配他們的需求與興趣的信息，既可以為用戶快速定位需求產(chǎn)品，弱化用戶被動(dòng)消費(fèi)意識(shí)，提升用戶興致和留存黏性，又可以幫助商家快速引流，找準(zhǔn)用戶群體與定位，做好產(chǎn)品營(yíng)銷。

2、人臉識(shí)別：基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。人臉識(shí)別涉及的技術(shù)主要包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理等。

3、無(wú)人駕駛汽車：智能汽車的一種，主要依靠車內(nèi)以計(jì)算機(jī)系統(tǒng)為主的智能駕駛控制器來(lái)實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛。

4、教育

iFlytek和普通教育等公司已經(jīng)開始探索人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用。通過(guò)圖像識(shí)別，可以通過(guò)機(jī)器對(duì)試卷進(jìn)行校正和答題，通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別提高發(fā)音，人機(jī)交互可以在線答題。人工智能與教育的結(jié)合可以在一定程度上改善教育部門教師分布的不平衡和高成本，從工具層面為教師和學(xué)生提供更有效的學(xué)習(xí)方法。然而，它不能對(duì)教育內(nèi)容產(chǎn)生更實(shí)質(zhì)性的影響。

人工智能應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？

人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域有：1、強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域；2、生成模型領(lǐng)域；3、記憶網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域；4、數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域；5、仿真環(huán)境領(lǐng)域；6、醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域；7、教育領(lǐng)域；8、物流管理領(lǐng)域。
1、強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)實(shí)驗(yàn)和錯(cuò)誤來(lái)學(xué)習(xí)的方法，它受人類學(xué)習(xí)新技能的過(guò)程啟發(fā)。在典型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)案例中，我們讓試驗(yàn)者通過(guò)觀察當(dāng)前所處的狀態(tài)，進(jìn)而采取行動(dòng)使得反饋結(jié)果最大化。每執(zhí)行一次動(dòng)作，試驗(yàn)者都會(huì)收到來(lái)自環(huán)境的反饋信息，因此它能判斷這次動(dòng)作帶來(lái)的效果是積極的還是消極的。
2、生成模型領(lǐng)域
人工智能通過(guò)對(duì)眾多樣本的采集，生成的模型具有很強(qiáng)的相似性。這就是說(shuō)，若訓(xùn)練數(shù)據(jù)是臉部的圖像，那么訓(xùn)練后得到的模型也是類似于臉的合成圖片。
人工智能頂級(jí)專家 Ian Goodfellow為我們提出兩種新思路：一個(gè)是生成器，它負(fù)責(zé)將輸入的數(shù)據(jù)合成為新的內(nèi)容；另一個(gè)是判別器，負(fù)責(zé)判斷生成器生成內(nèi)容的真假。這樣一來(lái)，生成器必須反復(fù)學(xué)習(xí)合成的內(nèi)容，直到判別器無(wú)法區(qū)分生成器內(nèi)容的真?zhèn)巍?br/>3、記憶網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域
為了讓人工智能系統(tǒng)像人類一樣適應(yīng)各式各樣的環(huán)境，它們必須持續(xù)不斷地掌握新技能，并且學(xué)會(huì)應(yīng)用這些技能。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難做到這些要求。比如，當(dāng)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)A任務(wù)完成訓(xùn)練后，若是再訓(xùn)練它解決B任務(wù)，則網(wǎng)絡(luò)模型就不再適用于A了。
目前，有一些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠讓模型具備不同程度的記憶能力。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)可以處理和預(yù)測(cè)時(shí)間序列；漸進(jìn)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它學(xué)習(xí)各個(gè)獨(dú)立模型之間的橫向聯(lián)系并提取共同的特征，以此來(lái)完成新的任務(wù)。
4、數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域
一直以來(lái)，深度學(xué)習(xí)模型都是我們需要用大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能達(dá)到最佳的效果。離開大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)模型就不會(huì)達(dá)到最理想的效果。比如，當(dāng)我們用人工智能系統(tǒng)解決數(shù)據(jù)缺乏的任務(wù)時(shí)，這時(shí)就會(huì)出現(xiàn)各種各樣的問(wèn)題。有種被稱為遷移學(xué)習(xí)的方法，就是把訓(xùn)練好的模型遷移到新的任務(wù)中，這樣問(wèn)題就迎刃而解了。
5、仿真環(huán)境領(lǐng)域
若要將人工智能系統(tǒng)應(yīng)用到實(shí)際生活中，那么人工智能必須具有適用性的特點(diǎn)。因此，開發(fā)數(shù)字環(huán)境來(lái)模擬真實(shí)的物理世界和行為，將為我們提供測(cè)試人工智能的機(jī)會(huì)。在這些模擬環(huán)境中的訓(xùn)練可以幫助我們很好的了解人工智能系統(tǒng)的學(xué)習(xí)原理，如何改進(jìn)系統(tǒng)，也為我們提供了可以應(yīng)用于真實(shí)環(huán)境的模型。
6、醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域
目前，在垂直領(lǐng)域的圖像算法和自然語(yǔ)言處理技術(shù)已可基本滿足醫(yī)療行業(yè)的需求，市場(chǎng)上出現(xiàn)了眾多技術(shù)服務(wù)商，例如提供智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的德尚韻興，研發(fā)人工智能細(xì)胞識(shí)別醫(yī)學(xué)診斷系統(tǒng)的智微信科，提供智能輔助診斷服務(wù)平臺(tái)的若水醫(yī)療，統(tǒng)計(jì)及處理醫(yī)療數(shù)據(jù)的易通天下等。盡管智能醫(yī)療在輔助診療、疾病預(yù)測(cè)、醫(yī)療影像輔助診斷、藥物開發(fā)等方面發(fā)揮重要作用，但由于各醫(yī)院之間醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)、電子病歷等不流通，導(dǎo)致企業(yè)與醫(yī)院之間合作不透明等問(wèn)題，使得技術(shù)發(fā)展與數(shù)據(jù)供給之間存在矛盾。
7、教育領(lǐng)域
科大訊飛、乂學(xué)教育等企業(yè)早已開始探索人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用。通過(guò)圖像識(shí)別，可以進(jìn)行機(jī)器批改試卷、識(shí)題答題等；通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別可以糾正、改進(jìn)發(fā)音；而人機(jī)交互可以進(jìn)行在線答疑解惑等。AI 和教育的結(jié)合一定程度上可以改善教育行業(yè)師資分布不均衡、費(fèi)用高昂等問(wèn)題，從工具層面給師生提供更有效率的學(xué)習(xí)方式，但還不能對(duì)教育內(nèi)容產(chǎn)生較多實(shí)質(zhì)性的影響。
8、物流管理領(lǐng)域
物流行業(yè)通過(guò)利用智能搜索、推理規(guī)劃、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及智能機(jī)器人等技術(shù)在運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、配送裝卸等流程上已經(jīng)進(jìn)行了自動(dòng)化改造，能夠基本實(shí)現(xiàn)無(wú)人操作。比如利用大數(shù)據(jù)對(duì)商品進(jìn)行智能配送規(guī)劃，優(yōu)化配置物流供給、需求匹配、物流資源等。目前物流行業(yè)大部分人力分布在“最后一公里”的配送環(huán)節(jié)，京東、蘇寧、菜鳥爭(zhēng)先研發(fā)無(wú)人車、無(wú)人機(jī)，力求搶占市場(chǎng)機(jī)會(huì)。

人工智能7大應(yīng)用領(lǐng)域（人工智能7大應(yīng)用領(lǐng)域例子）

人工智能有哪些具體應(yīng)用

人工智能具體應(yīng)用如下：

人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域有：1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域；2.生成模型字段；3.內(nèi)存網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域；4.數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域；5.模擬環(huán)境領(lǐng)域；6.醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域；7.教育領(lǐng)域；8.物流管理領(lǐng)域。

1.加強(qiáng)學(xué)習(xí)領(lǐng)域

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)實(shí)驗(yàn)和錯(cuò)誤進(jìn)行學(xué)習(xí)的方法，它受到人類學(xué)習(xí)新技能過(guò)程的啟發(fā)。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的典型案例中，我們要求參與者采取行動(dòng)，通過(guò)觀察當(dāng)前情況來(lái)最大化反饋結(jié)果。

每次你執(zhí)行一個(gè)動(dòng)作，實(shí)驗(yàn)者都會(huì)收到環(huán)境的反饋，所以它可以判斷這個(gè)動(dòng)作的效果是積極的還是消極的。

2.生成模型字段

通過(guò)大量樣本的收集，人工智能生成的模型具有很強(qiáng)的相似性。也就是說(shuō)，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)是人臉的圖像，那么訓(xùn)練后得到的模型也是類似人臉的合成圖像。

人工智能頂級(jí)專家Ian Goodfellow為我們提出了兩個(gè)新思路：一個(gè)是生成器，負(fù)責(zé)將輸入的數(shù)據(jù)合成新的內(nèi)容；另一個(gè)是鑒別器，負(fù)責(zé)判斷生成器生成的內(nèi)容是真是假。這樣，生成器必須反復(fù)學(xué)習(xí)合成的內(nèi)容，直到鑒別器無(wú)法辨別生成器內(nèi)容的真實(shí)性。

3.存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)字段

人工智能系統(tǒng)要像人類一樣適應(yīng)各種環(huán)境，就必須不斷掌握新的技能并學(xué)會(huì)應(yīng)用。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難滿足這些要求。比如一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完A任務(wù)后，如果訓(xùn)練它去解決B任務(wù)，那么這個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型就不再適合A了。

目前有一些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以使模型具有不同程度的記憶能力。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)可以處理和預(yù)測(cè)時(shí)間序列；漸進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)獨(dú)立模型之間的水平關(guān)系，提取共同特征，可以完成新的任務(wù)。

人工智能7大應(yīng)用領(lǐng)域？

虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)課程討論的主題思想包括常識(shí)表達(dá)、自動(dòng)邏輯問(wèn)題和檢索方式、深入學(xué)習(xí)和常識(shí)獲得、常識(shí)解決體系、自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、服務(wù)機(jī)器人、自動(dòng)編程設(shè)計(jì)等水平.虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)有著廣闊的未來(lái)，迄今為止AI已經(jīng)成為企業(yè)，變革至今為止，以下是2019人工智能技術(shù)更普遍的5個(gè)場(chǎng)景.接下來(lái)，金投小編將介紹人工智能的七個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域？

家具

智能家電關(guān)鍵是應(yīng)用場(chǎng)景云計(jì)算技術(shù)性，根據(jù)智能化產(chǎn)品、系統(tǒng)軟件、云計(jì)算平臺(tái)構(gòu)一整套詳盡的家俱生態(tài)鏈.客戶可以開展遠(yuǎn)程操作設(shè)施，分享設(shè)施之間的數(shù)據(jù)，開展自己的學(xué)習(xí)等，整體提高家庭環(huán)境的安全系數(shù)、節(jié)電性、便利性等.值得注意的是，近年來(lái)隨著語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的變革，智能音響成為了暴發(fā)點(diǎn).紅米、淘寶、Rokid等公司競(jìng)爭(zhēng)發(fā)布自己的智能音響，不僅完成了家庭建材市場(chǎng)的開放，還為未來(lái)的大量智能家電產(chǎn)品創(chuàng)造了顧客的壞習(xí)慣.但是，現(xiàn)階段家庭建材市場(chǎng)智能家庭產(chǎn)品類型復(fù)雜，如何連接這種商品之間的聯(lián)系要塞，創(chuàng)造可靠的智能家電業(yè)務(wù)惡劣，是該制造業(yè)下一階段的發(fā)展點(diǎn).

零售

虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在零售領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常普遍，無(wú)人便利店、智能物流信息系統(tǒng)、客流統(tǒng)計(jì)、無(wú)人倉(cāng)/無(wú)人車等都是人氣方向.蘇寧易購(gòu)獨(dú)立開發(fā)的無(wú)人倉(cāng)庫(kù)采用多種自動(dòng)物流機(jī)器人協(xié)作和協(xié)調(diào)，通過(guò)虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖像自動(dòng)識(shí)別、大數(shù)據(jù)應(yīng)用等技術(shù)，工業(yè)機(jī)器人可以開展獨(dú)立的識(shí)別和行為，進(jìn)行各種復(fù)雜的任務(wù)圖普科學(xué)技術(shù)將人工智能應(yīng)用于客流統(tǒng)計(jì)，根據(jù)臉部識(shí)別客流統(tǒng)計(jì)作用，店鋪可以從性別、年齡、表情、新老消費(fèi)者、逗留時(shí)間等水平創(chuàng)建店鋪流量客戶圖像，為調(diào)節(jié)經(jīng)營(yíng)對(duì)策提供數(shù)據(jù)基本，協(xié)助店鋪經(jīng)營(yíng)從配對(duì)真實(shí)到店鋪流量

路網(wǎng)

智能交通系統(tǒng)是通信、新聞和控制系統(tǒng)在交通系統(tǒng)中模塊化運(yùn)用的物質(zhì).ITS運(yùn)用最普遍的地區(qū)是韓國(guó)，其次是英國(guó)、歐洲等地區(qū).現(xiàn)階段，中國(guó)在ITS水平上的運(yùn)用關(guān)鍵是收集和分析路網(wǎng)中的汽車數(shù)量、運(yùn)行速度，對(duì)路網(wǎng)進(jìn)行監(jiān)控和調(diào)度，合理提高通行能力，簡(jiǎn)化路政管理，減少空氣污染等.

診療

現(xiàn)階段，垂直行業(yè)的圖像計(jì)算方法和自然語(yǔ)言理解技術(shù)可以基礎(chǔ)考慮醫(yī)療器械行業(yè)的要求，市場(chǎng)上出現(xiàn)了很多技術(shù)服務(wù)提供商.例如，展示自動(dòng)化醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的德尚韻興，開發(fā)虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的精細(xì)鑒別醫(yī)學(xué)診斷器的智徽信科，展示自動(dòng)化輔助診斷服務(wù)管理平臺(tái)的若水診斷治療，數(shù)據(jù)分析和診斷數(shù)劇的易通環(huán)宇等.智能醫(yī)療在輔助診療、疾病分折、診療圖像輔助診療、藥品設(shè)計(jì)計(jì)劃等層面確立了重要效果，但由于各診所中間醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)、電子病歷等不零售，公司與診所之間的合作不透明等問(wèn)題，技術(shù)變革與數(shù)劇供求平衡之間存在分歧.

教育

科大通信、學(xué)校教育等公司已經(jīng)開始探索虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用.根據(jù)圖像識(shí)別，可以開展設(shè)備審查卷、問(wèn)題解決等語(yǔ)音識(shí)別，可以改正、改善發(fā)音的人機(jī)交流可以進(jìn)行再線問(wèn)答等.AI和教育的融合必須在水平上改善教育訓(xùn)練行業(yè)教師隊(duì)伍的不平衡、費(fèi)用高等問(wèn)題，從工具方面向教師學(xué)生提供更高效的教育方式，但不能給教育內(nèi)容帶來(lái)更多的實(shí)際危害.

貨運(yùn)

物流企業(yè)運(yùn)用自動(dòng)檢索、邏輯問(wèn)題歸劃、計(jì)算機(jī)視覺(jué)及其服務(wù)機(jī)器人等技術(shù)在運(yùn)輸、倉(cāng)庫(kù)、卸貨車等步驟中已經(jīng)進(jìn)行了智能改建，基礎(chǔ)上誰(shuí)也不能使用.例如，運(yùn)用云計(jì)算對(duì)商品進(jìn)行自動(dòng)配送計(jì)劃，提高配置貨物供求平衡、要求配對(duì)、貨物資源等.現(xiàn)階段，物流企業(yè)大部分人才分布在網(wǎng)絡(luò)加的配送階段，蘇寧易購(gòu)、蘇寧、萊鳥爭(zhēng)先開發(fā)無(wú)人車、無(wú)人飛機(jī)，尋求占領(lǐng)市場(chǎng)機(jī)會(huì).

安全

近年來(lái)，我國(guó)監(jiān)視安全制造業(yè)變革迅速，視頻監(jiān)視總數(shù)持續(xù)增加，公眾和本人情景監(jiān)視攝像頭設(shè)置數(shù)量已超過(guò)億人.此外，在一些大城市，視頻監(jiān)控已經(jīng)完全覆蓋.只是，在海外，中國(guó)的監(jiān)視安全行業(yè)還有很大的才能空間.

迄今為止，監(jiān)視安全制造業(yè)的變革經(jīng)過(guò)了4個(gè)變革環(huán)節(jié)，分別是模擬監(jiān)視器、數(shù)字監(jiān)視器、互聯(lián)網(wǎng)超清晰度和視頻監(jiān)視系統(tǒng)時(shí)期.每一次制造行業(yè)轉(zhuǎn)型，都?xì)w功于計(jì)算方法、集成化ic和零部件的技術(shù)創(chuàng)新及其推動(dòng)的利潤(rùn)降低.因此，產(chǎn)業(yè)發(fā)展上下游的技術(shù)創(chuàng)新和成本管理成為安全監(jiān)視系統(tǒng)作用升級(jí)、制造業(yè)產(chǎn)值提高的重要性，也成為制造業(yè)綠色發(fā)展的重要基礎(chǔ).

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