物联网工程有前途的。
物联网这个词,起源于传媒领域,是国内外普遍公认的是MITAuto-ID中心Ashton教授1999年在研究RFID时最早提出来的。2005年国际电信联盟(ITU)发布的同名报告中,物联网的定义和范围已经发生了变化,覆盖范围有了较大的拓展,不再只是指基于RFID技术的物联网。
物联网是基于互联网、广播电视网、传统电信网等信息承载体,让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络又称为物联网域名。
物联网工程专业就业前景:
物联网被认为是当前国家重点发展的战略性新兴产业之一,同时物联网专业也是教育部允许高校增设新专业之后,高校申请较多的学校,这一现象也说明了国家对物联网经济的重视和人才培养的迫切性。
据统计,物联网产业规模比互联网产业大20倍以上,当然物联网技术领域需要的人才每年也将会在百万人的量级。因为物联网是交叉学科,涉及通信技术、传感技术、网络技术以及嵌入式系统技术等多项知识,学好这一专业还是有一定难度的。
物联网工程专业就业方向:
物联网工程专业毕业生可以选择在政府管理部门、科学研究机构、设计院。咨询公司、建筑工程公司、物业以及能源管理、建筑节能设备以及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作。
到今年2016年,我国物联网将攻克一批关键核心技术,初步构建较为完善的标准体系,将在核心技术研究与产业化,培养一批具有国际竞争力的物联网骨干企业,由此来看,物联网专业人才的就业前景及就业方向是广阔的。
C |
试题分析:大众传媒是现代文化传播的主要手段,商业贸易、人口迁徙、教育等是文化传播的主要途径,A说法错误;B“主导”说法错误;D“取决于”夸大了科学技术对文化发展的作用,说法错误;物联网的出现和发展表明大众传媒的发展给我们的生活带来可喜变化,C说法正确。 |
关键词:物联网 射频识别 M2M
中图分类号:TN91 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)05(b)-0023-01所谓物联网,就是利用射频自动识别技术,实现物体和物体之间能够识别的网络。EPC global的Auto-ID中心的提出的定义是:把所有物品通过射频识别等信息窗设备与互联网连接起来,实现智能化识别与管理。从本质上来说物联网是互联网技术的一种延伸,涵盖信息主要包含了射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等传感设备。设备之间按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。其中主要包括了两种概念:第一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;第二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通讯。
1 物联网涉及关键技术
11射频识别技术(RFID)
RFID射频识别技术是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签, *** 作快捷方便。在物联网中重要起“使能”(Enable)作用。
射频识别技术应用非常广泛,目前产品:RFID读写器、RFID标签等已经广泛应用了,典型应用范围:门禁控制、航空包裹识别、文档追踪管理、包裹追踪识别、畜牧业、产品防伪、票证管理、汽车晶片防盗器、停车场管制、生产线自动化等。
12传感器技术
传感器是一种物理装置或生物器官,能够探测、感受外界的信号、物理条件(如光、热、湿度)或化学组成(如烟雾),并将探知的信息传递给其他装置或器官。因此可以说,传感器是人类五官的延长,又称之为电五官。在我们生活中声控灯、自动门、遥控器等都是传感器的典型应用。
传感器的特点包括:微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化,它不仅促进了传统产业的改造和更新换代,而且还可能建立新型工业,从而成为21世纪新的经济增长点。
13M2M
M2M是机器对机器(machine-to-machine)通信的简称。是多种不同类型的通信技术有机的结合在一起实现机器之间通信、机器控制通信、人机交互通信以及移动互联通信等。M2M让机器、设备、应用处理过程与后台信息系统共享信息,并与 *** 作者共享信息;它提供了设备实时的在系统之间、远程设备之间或和个人之间建立无线连接,实现数据传输。
14其他技术
物联网还包含了其他如纳米技术、智能潜入技术以及工业化和信息化的融合技术等等在此就不一一详述了。
2 物联网应用领域
21城市管理
通过物联网可以实现智能交通,物联网技术可以自动检测并报告公路、桥梁的“健康状况”,还可以避免过载的车辆经过桥梁。在交通控制方面,可以通过检测设备,在道路拥堵或特殊情况时,系统自动调配红绿灯,并可以向车主预告拥堵路段、推荐行驶最佳路线。
22公共安全
通过物联网与摄录技术综合起来,我们可以实现人脸自动识别技术、车牌自动识别技术、指纹识别技术等可以有效增加公安机关的办案效率,增强社会安全保障。
23家电行业
将家庭所有家电家具实现物联网连接,可以实现真正的智能化家庭。典型的例子是海尔曾经通过物联网网桥(WSNBridge),实现了用户通过手机、互联网、固话与家中灯光、窗帘、报警器、电视、空调、热水器等电器设备的沟通,将物联概念与用户的生活实际紧密联系起来,使之成为了一种像水、电、气一样的用户居家生活的基础应用服务;海尔的全球首款“物联网冰箱”具有网络可视电话功能、浏览资讯、播放视频等多项生活与娱乐功能,让原本属于生活电器的冰箱成为一个娱乐中心。
24医护行业
医护领域的物联网应用主要在人体的监护和生理参数的测量等方面,利用传感器可以对人体的各种状况进行监控,将数据传送到各种通信终端上。在美国曾经实现了在鞋垫上设置传感器对有特殊病情老人通过物联网进行监控,最终获得有效数据实现最佳治疗效果。
25物流行业
物流行业是使用物联网技术比较早的行业,由RFID等技术和移动手持设备组成物联网后,基于感知的货物数据便可在全球范围内监控货物的流通状态,可以提供全面的货物信息以及物流跟踪信息,能够实时的获得货物以及航运信息,降低物流风险并提高风险的控制能力。
3 物联网技术存在问题
31物联网跟风较多,应用较小
物联网的价值不是一个可传感的网络,而是必须各个行业参与进来进行应用,不同行业,会有不同的应用,也会有各自不同的要求,这些必须根据行业的特点,进行深入的研究和有价值的开发。现阶段的物联网同样现处于跟风这一种现象,很多的企业盲目的炒作物联网,而没有形成具体的应用。物联网的体系基本形成需要一些应用形成示范,更多的传统行业感受到物联网的价值,这样才能有更多企业看清楚物联网的意义。
32物联网标准难以统一
互联网能够快速发展很大原因取决于互联网标准的成功,现阶段的物联网没有形成统一的标准,很难形成产业的规模的应用,对于推动物联网的普及起到很大的阻碍。因此,标准的建立至关重要。
33大规模应用普及需要较长时间
没有标准,整个行业的发展就要受到制约,同样,对于物联网的普及也需要经过很长的时间,而时间的成本,对于快速发展的企业来讲还是有非常大的影响。
34物联网大企业部署较快
从现状来看,提到物联网都是比较高端的人群或者是企业,对于物联网的部署,只有具有一定的实力的企业能做或者承接物联网项目,如中电信、中移动等,对于小企业来讲,物联网的应用还没有具体的涉及到,以至于出现可望可及的现象。
35技术环境不成熟
虽然互联网的发展为物联网迈进了重要的一步,物联网不仅仅需要互联网的支撑,还需要许多如通信、企业应用软硬件的支撑,对于如何实现这些网络的融合,从技术的角度来讲,需要涉及到大量跨行业、跨企业的协条,导致了物联网在技术方面还存在很大方面的缺
36全社会对物联网的内涵尚未取得共识
虽然物联网受到全社会的普遍关注,但目前物联网的概念和技术架构缺乏统一的清晰描述,全社会对物联网的内涵尚未取得共识。物联网从广义上认为是深度信息化,狭义上认为是此深度信息化的承载网络,这其中的“深度还需要业内人士共同探讨,不断发展完善。
1、智能家电占据智能家居最大比重
智能家电是智能家居设备的一个重要细分产品,根据IDC的2020年度第三、四季度智能家居市场报告数据测算,2020年第四季度,智能家电市场出货量在中国智能家居设备市场中的占比约35%以上,是智能家居市场出货量占比最大的细分产品。
注:占比根据2020年第四季度数据计算。
2、智能大家电市场发展较为成熟
——彩电及空调智能化产品需求旺盛
从整体市场需求情况来看,根据奥维云网(AVC)统计数据显示,2020年中国智能家电设备市场零售量整体呈现增长,其中,智能电视的零售额最大为3306万台;智能空调的零售量紧跟其后为3303万台;热水器、厨电和厨小电的零售量增长较快;而智能洗衣机和智能净化器的零售量同比下降。
——彩电和空调智能化渗透率均超60%
从智能家电普及程度来看,得益于联网设备从PC、平板等智能计算设备向传统家电拓展,我国各类型家电智能化渗透率逐年提高。根据奥维云网《中国智能家居产业发展报告》,2019年智能电视零售量渗透率首次超过智能空调,2020年空调智能化渗透率达643%,仅次于彩电。
注:智能化渗透率为智能家电在该家电品类中的零售量占比。
——传统家电厂商深受用户信赖
从智能家电设备供应格局情况来看,中国传统家电厂商在智能家电领域具备显著竞争优势,无论是线上渠道还是线下渠道,美的、格力、海尔三家企业均占据较高的市场份额。2020年,中国智能家电线上市场中,前五大品牌依次为美的、格力、海尔、奥克斯和海信,分别占据367%、274%、117%、116%和28%的市场份额;线下渠道格力为市场份额最大的品牌,占比达366%,美的以353%的市场占比紧随其后。
3、智能小家电为未来主要增长点
从未来发展前景来看,IDC预测数据显示,2021年中国智能家电设备出货量增长率预计在33%左右,2020-2025年出货量复合增长率预计在22%左右,而2021年中国智能电视销售额的增长率将放缓至41%,中国智能家电设备未来出货量的增长主要是基于智能小家电领域的市场需求增加。
—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国智能家电行业市场调研与投资预测分析报告》
2018年中国物联网行业发展现状与2019年前景预测 边缘计算+AI推动行业新一轮增长LoRa“涅槃”:与NB-IoT各撑“半边天”
纵观2018年,物联网行业最热闹的就是NB-IoT与LoRa技术之争,NB-IoT与LoRa都适用于低速率、低成本、低功耗、广覆盖、大连接的物联网应用场景。
不同的是,NB-IOT有国家政策支持,国内三大运营商都积极部署;而LoRa属于企业私有技术,工作在未授权频段上,存在被清频的风险。
在NB-IoT的建设上,近年来,我国物联网政策频频出台,《关于全面推进移动物联网(NB-IOT)建设发展通知》指出,到2020年,NB-IoT网络实现全国普遍覆盖,基站规模达到150万个,因此,三大运营商各显神通全力部署NB-IOT建设。
据悉,中国电信发力物联网较早,率先率先建成了全球最大的NB-IoT网络,实现城乡全覆盖,NB-IoT基站规模超过40余万个;中国联通紧随其后,在2018年5月实现物联网全国覆盖,完成30万个NB-IoT基站升级工作;中国移动也已实现了348个城市NB-IoT连续覆盖和全面商用,物联网连接数突破5亿。
值得一提的是,在模组采集方面,中国联通与中国移动在去年分别开出300万片与500万片NB-IoT通信模块项目大单,加速布局物联网。
2019年NB-IoT模组将出现大爆发,届时NB-IoT模组价格会进一步下调,随着模组市场的成本压力增大,利润空间越来越小,预计模组行业会重新洗牌,落后产能、落后规模模组厂商会被淘汰,模组厂家会进行一次大洗牌。
而对于LoRa来说,2018年像是坐了一次“过山车”。
2017年年底,工信部无线电管理局发布《微功率短距离无线电发射设备技术要求(征求意见稿)》,一时给耕耘LoRa技术的企业泼了盆“冷水”,引起了市场的极大反响,转年11月,工信部无线电管理局在认真梳理分析反馈意见建议,并与相关单位协调和沟通基础上,参考微功率短距离无线电发射设备国际使用和管理情况,对征求意见稿进行了完善和修改,让LoRa获得了“重生”。
与NB-IoT不同,LoRa凭借其网络结构简单,实现成本较低,可以按需部署的优势获得了大量企业的青睐,阿里、谷歌、腾讯、京东等互联网巨头纷纷加入LoRa联盟则是一个代表。
近年来,互联网企业纷纷将物联网作为未来重要方向进行布局,以阿里巴巴为例,曾公开表示互联网的下半场是将整个物理世界数字化,并且宣布阿里巴巴将正式进军IoT,同年阿里巴巴获得Semtech的LoRa
IP授权,在各地展开了智慧小镇园区等项目的实施,在互联网企业强势推进物联网业务和国内低功耗广域网络快速发展背景下,这一IP授权合作在很大程度上将加速国内LoRa产业链的完善。
总的来看,一年以来,NB-IoT由于政策、运营商招标及补贴等原因在表类、烟感等市场取得了不错的成绩,占据大量市场份额,没有政策支持的LoRa,凭借其网络结构简单,实现成本较低,可以按需部署的优势也从险些出局到获得业内巨头站台,实现了“涅槃重生”,日前艾瑞咨询发布报告中指出,从应用场景需求角度分析,预计到2025年NB-IoT与LoRa在国内的发展将趋于6:4的格局。
专家预测,2019年,随着技术的成熟、NB-IoT与LoRa技术优势的不断凸显,将会有根据技术特点设计的实际应用落地,其中,NB-IoT具备了规模爆发的必要条件,预计2019年将会以移动物联网为突破口,产业加速转型升级,引爆新的经济增长点。
2019年物联网行业将迎来新一轮增长
2018无疑是物联网应用落地的一年,作为这个时代下最伟大的科技产物,物联网正在取代移动互联网成为信息产业的主要驱动,统观市场,近年我国物联网市场持续保持高速增长。据前瞻产业研究院发布的《2019-2024年中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》统计数据显示,2015年我国物联网链接数量为639亿个,截止至到2017年我国物联网链接数量达到了1535亿个,相比2016年增长了698%。初步预计2018年我国物联网链接数量突破20亿个,在2019年我国物联网链接数量将达3125亿个,同比增长3852%。并预测在2020年我国物联网链接数量将达到40亿个。可以说,2019年将是物联网真正由示范到实际应用转化的起始年,诸多物联网环节领域都将在今年迎来新一轮增长。
2015-2020年我国物联网链接数量统计及增长情况预测
数据来源:前瞻产业研究院整理
物联网的下一赛道:边缘计算+AI
2018年物联网产业所表现的最大特征是市场格局基本形成,核心技术区域成熟,目前最重要的是要解决各种碎片化的物联网应用和相应的智能传感器采集终端产品的技术突破和产业化问题,如何把AI和IoT紧密结合,把边缘计算和物联网融合发展正成为物联网的下一个赛道。
物联网正在从万物互联走向万物智能的阶段,像消费、医疗等众多行业数据都将在边缘进行处理,强大的边缘计算将是物联网发展的必备能力。
据悉,随着5G临近,行业转型以及敏捷连接、智能应用等方面的需求剧增,数据量的增长速度已超过网络带宽的增长速度。预计到2020年,50%数据需要在网络边缘进行处理,以BAT为首的互联网巨头也已纷纷布局AI+边缘计算这一环节。
以百度为例,2018年百度发布智能边缘产品智能边缘BIE、智能家居云平台度家DuHome等产品,用边缘计算+AI的能力在各产业落地,腾讯则是在2018年提出人+物联网+智能网的“三张网”概念,以“一云两端”模式,打通物联网全生态链路,构筑设备、云、应用一体化应用体系。
边缘计算将作为物联网设备与远端云设备的桥梁,将数据处理、存储、应用在靠近实物的边缘上,为物联网设备提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷连接,实时业务,数据优化,应用智能等方面的关键需求,使得用户可以获得更快的响应,解决设备与云端的数据传输问题,2019年,边缘计算将逐渐渗透于物联网各主要领域,根据各领域物联网技术的不同发展状态,边缘计算呈现不同的渗透率。
数据增长也大幅提升了实时性数据处理需求,因此数据在边缘进行处理将成为刚需,物联网将按照物联、智能到自主三个阶段发展。随着人工智能技术被越来越多地运用到物联网领域,AI在边缘计算领域的重要性也将越来越大。
工业物联网与智慧城市:落地爆发场景
物联网一直被视作互联网的延伸,但与商业模式极度成熟的互联网不同,物联网商业落地难、盈利路径不清晰等问题一直影响物联网的发展,随着移动互联网人口红利消耗殆尽,传统制造业瓶颈等问题日益严重,智慧城市与工业物联网正成为下一个重要的流量入口。
智慧城市正成为全球国家发展的大趋势,智慧小镇作为智慧城市建设理念的延伸和拓展,物联网智慧小镇的投入和建设、管理和运维相比于智慧城市更具优势,而且可以更好的与地方特色文化、产业相融合,更加充分的运用物联网技术,2019年随着物联网智慧小镇投入和建设的不断推进,物联网智慧小镇将实现应用和推广。
传统行业在寒冬之下,必然寻找新的出路,而网联化,一定是给传统行业提供了新的发展契机。企业普遍渴望通过新技术解放生产力,降本增效,加快转型升级,工业物联网云平台无疑成为他们转型发展的主要抓手。
2019年,随着工业物联网平台大规模的使用,平台建设将日渐成熟完善。工业物联网时代客户的个性化需求信息更加透明,以网络为主的工业物联网平台则将分布式、模块化、开放式的微服务架构,与第三方公有云或者私有云进行对接、部署和开发,将数据、软件、平台、服务等资料都聚集在平台做资源整合。
伴随着工业互联网创新发展工程示范带动,工业互联网平台设备管理能力、工业机理模型封装能力、应用服务开发能力以及跨平台服务调用能力将会大大提高,推动工业互联网平台性能优化、兼容适配和规模应用,加速技术产业成熟、打造协同创新生态。
物联网的应用领域涉及到方方面面,在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用,有效的推动了这些方面的智能化发展,使得有限的资源更加合理的使用分配,从而提高了行业效率、效益。
在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用,从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进,大大的提高了人们的生活质量;
在涉及国防军事领域方面,虽然还处在研究探索阶段,但物联网应用带来的影响也不可小觑,大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统,小到单兵作战装备,物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化,极大提升了军事战斗力,是未来军事变革的关键。
一、智能交通
物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及,交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人,让驾驶人及时作出出行调整,有效缓解了交通压力;
高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC),免去进出口取卡、还卡的时间,提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统,能及时了解公交车行驶路线及到站时间,乘客可以根据搭乘路线确定出行,免去不必要的时间浪费。
社会车辆增多,除了会带来交通压力外,停车难也日益成为一个突出问题,不少城市推出了智慧路边停车管理系统,该系统基于云计算平台,结合物联网技术与移动支付技术,共享车位资源,提高车位利用率和用户的方便程度。
该系统可以兼容手机模式和射频识别模式,通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置,提前做好预定并实现交费等等 *** 作,很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。
二、智能家居
智能家居就是物联网在家庭中的基础应用,随着宽带业务的普及,智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人,可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调,调节室温,甚者还可以学习用户的使用习惯,从而实现全自动的温控 *** 作,使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意;
通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi,可实现遥控插座定时通断电流,甚者可以监测设备用电情况,生成用电图表让你对用电情况一目了然,安排资源使用及开支预算;
智能体重秤,监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器,内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连,供刷牙时间、刷牙位置提醒,可根据刷牙的数据生产图表,口腔的健康状况;
智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备,你及时出门在外,以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况,任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。
三、公共安全
近年来全球气候异常情况频发,灾害的突发性和危害性进一步加大,互联网可以实时监测环境的不安全性情况,提前预防、实时预警、及时采取应对措施,降低灾害对人类生命财产的威胁。
美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目,通过特殊处理的感应装置置于深海处,分析水下相关情况,海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验,获得成功,为进一步扩大使用范围提供了基础。
利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据,对于改善人类生活环境发挥巨大作用。
趋势和特征
物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同,但大多数人都具有基本特征。
物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会,从而提高了效率、经济效益和减少了人力。
物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿,预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。
环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而,(英特尔等公司)的研究发生了转变,将物联网和自主控制的概念结合起来,初步成果朝着这个方向发展,将物体视为自主物联网的驱动力。
在这种情况下,一种有前途的方法是深度强化学习,其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理(即 IoT 设备)在这样的环境中表现得更聪明,无法通过传统的机器学习算法(例如监督学习)来解决。
通过强化学习方法,学习代理可以感知环境状态(例如,感知家庭温度),执行 *** 作(例如,打开或关闭暖通空调)并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。
可以在三个级别提供物联网智能:物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如,自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。
通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆,这种快速决策是不可能的。相反,所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法,包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域,使智能对象更接近现实。
此外,通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策,可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术,从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。
未来,物联网可能是一个非确定性和开放的网络,其中自动组织或智能的实体(Web 服务、SOA组件)和虚拟对象(化身)将可互 *** 作并能够独立行动(追求自己的目标)目标或共享目标)取决于上下文、情况或环境。
通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化(影响传感器的故障)并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势,显然需要为物联网技术提供可信度。
市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化,但需要更复杂的智能形式,以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。
以上内容参考 百度百科-物联网
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