Este documento presenta la biografía y experiencia de Jean-Paul Calbimonte, un investigador suizo. Incluye su formación académica en Bolivia, Suiza y España, así como su experiencia como investigador y desarrollador de software. Su área de investigación se centra en el procesamiento de streams, ontologías e inteligencia artificial aplicada a la salud.
Graphics path is surely an image editing service Provider Company which provides any type of image editing service such as background remove, color correction, jewelry image editing, neck joint, reflection shadow, banner design service etc. Within short while as client constraint
For more info please visit our website: http://www.graphicspath.com/
With Best Regards ,Mg Rabbani
Skype : graphicspath
email : info@graphicspath.com
A data fusión system is designed using Kalman filtering. The signals from three noisy sensors are fused to improve the estimation of a measured variable.
This is a slide for the invited talk at The 4th Workshop on Naturalistic Driving Data Analytics,
IEEE IV2017, Los Angeles, 11th June, 2017.
This talk summarizes a series of work on a symbolization approach toward naturalistic driving behavior data.
Most of the works are conducted by collaboration between DESNO co. and Ritsumeikan university
Este documento presenta una introducción a Scala, un lenguaje de programación funcional y orientado a objetos creado en 2003 por Martin Odersky. Scala compila a la máquina virtual de Java y tiene influencias de lenguajes como Java y Haskell. El documento describe características clave de Scala como su tipado estático, inferencia de tipos, sintaxis, objetos, clases, herencia, estructuras de control y funciones.
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Procesamiento de datos a gran escala con Apache SparkSoftware Guru
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Scala es un lenguaje de programación funcional y orientado a objetos que se ejecuta en la JVM. Aunque comparte similitudes con Java, Scala evita la mutabilidad de datos, asignaciones y bucles imperativos para favorecer la escalabilidad, legibilidad del código y programación paralela. Aprender la programación funcional requiere adaptarse a un nuevo paradigma y siempre tendrá un coste asociado. Scala proporciona características potentes como funciones de alto orden, pattern matching, case classes y colecciones inmutables que reducen
El documento presenta código en tres lenguajes de programación (Visual Basic, C y Java) para invertir cadenas de caracteres e imprimir el código ASCII de cada carácter. En Visual Basic se utiliza un bucle While para ingresar palabras, invertirlas y mostrar el código ASCII caracter por caracter. En C se usan arrays bidimensionales y funciones como gets_s y strlen para almacenar cadenas originales e invertidas y mostrarlas. En Java también se usan arrays bidimensionales para almacenar cadenas, se pide el número de palabras con Scanner y se invierten las caden
UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR CAMILA ESCOBAR LOPEZ GETCHARSCamiEscobar1995
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Diapositivas correspondientes a la parte de la plataforma de desarrollo Ruby del curso de extensión universitaria "Desarrollo Web Avanzado", celebrado en la Escuela Universitaria de Ingeniería Informática de Oviedo
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Este documento presenta una guía para estudiantes sobre el uso de laboratorios de PHP. El objetivo es comprender el manejo, configuración y estructura del entorno gráfico de PHP realizando ejercicios con el lenguaje. Las actividades incluyen crear un array para ingresar un valor numérico y visualizarlo en letras como un cheque. El desarrollo incluye crear el código en PHP usando Visual Studio Code e imprimir los resultados.
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El documento describe las funciones de cadenas de caracteres en PHP, incluyendo funciones para contar, buscar, reemplazar, encriptar, formatear y manipular cadenas. Se explican funciones como addcslashes(), chr(), similar_text(), sprintf(), str_replace() y más de 30 funciones en total.
El documento proporciona una guía rápida de referencia sobre los principales tipos de datos y operaciones en Python. Resume los tipos de datos básicos como números, cadenas, listas, tuplas, diccionarios y conjuntos, así como operaciones comunes sobre ellos. También cubre declaraciones, funciones y control de flujo en Python.
Este documento introduce los conceptos básicos del lenguaje PHP, incluyendo su sintaxis, tipos de datos, variables, constantes, expresiones, estructuras de control, funciones, tablas y bibliotecas de funciones. Explica cada uno de estos conceptos a través de ejemplos y comparaciones con C, con el objetivo de proporcionar una introducción general al lenguaje PHP.
Perl (practical extraction and report language)Oliver Centeno
El documento proporciona una introducción al lenguaje de programación Perl. Explica que Perl es un lenguaje interpretado creado por Larry Wall en 1987 para procesar texto y administrar sistemas UNIX. Describe los tipos básicos de datos en Perl como escalares, arrays y hashes, y cubre conceptos como variables, operadores, control de flujo, subrutinas y funciones.
Este documento introduce el lenguaje de programación Python. Explica que Python es un lenguaje interpretado, de tipado dinámico y multiparadigma. También describe las características básicas del lenguaje como su sintaxis, tipos de datos incorporados, estructuras de control y algunas herramientas como el intérprete y el editor IDLE.
El documento describe cadenas (strings) en C. Explica que las cadenas en C son arrays de caracteres terminados en '\0'. Detalla cómo declarar, inicializar y asignar cadenas, y describe funciones comunes para manipular cadenas como strcpy(), strcmp(), strlen(), gets(), puts() y más. También incluye ejemplos de programas que usan estas funciones con cadenas.
A Platform for Difficulty Assessment andRecommendation of Hiking TrailsJean-Paul Calbimonte
Syris is a platform that assesses the difficulty of hiking trails and provides personalized recommendations to hikers. It uses a multidimensional data model to evaluate the effort, technique, and risk levels of trails, and collects data through apps, volunteers, and a collaborative platform. Hikers can self-assess their physical capabilities and have the trails filtered and visualized based on their preferences and constraints. The fully deployed Syris prototype has assessed 70 trails in Val d'Anniviers, demonstrating its methodology for difficulty assessment and potential to aid hikers in choosing appropriate trails.
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This document discusses stream reasoning agents, which are intelligent collaborative entities with stream reasoning capabilities and autonomous reactive behavior. Such agents could process heterogeneous streaming data on the semantic web by cooperating, negotiating, and sharing streams. Key challenges include discovering and reusing data streams, publishing streams on the web, and stream reasoners cooperating. Opportunities exist to build a web of decentralized stream processing engines and use semantic vocabularies and multi-agent systems. Realizing a system of intelligent stream reasoning agents that collaborate to fulfill goals will require standards for data exchange, federation of stream reasoning engines, negotiation capabilities, and ensuring privacy.
Decentralized Management of Patient Profiles and Trajectories through Semanti...Jean-Paul Calbimonte
This document discusses managing patient health trajectories through decentralized semantic web agents. It addresses the challenges of modeling dynamic patient trajectories from heterogeneous data sources while ensuring data privacy and integration. An ontology is proposed to semantically represent medical concepts within patient trajectories. Agents would cooperate to acquire, aggregate, analyze and predict trajectory data in a decentralized manner. Future work involves further developing the trajectory modeling and validating the agent-based approach through implementation.
The document provides an overview of validation of RDF data using the SHACL (Shapes Constraint Language) recommendation. It begins with background on RDF and then discusses why validation of RDF data is important. It introduces key SHACL concepts like shapes, constraints, targets, and property shapes. Examples are provided to illustrate node shapes, value type constraints, cardinality constraints, logical constraints, and property pair constraints. The document serves as an introduction to validating RDF data using the SHACL language.
Multi-agent interactions on the Web through Linked Data NotificationsJean-Paul Calbimonte
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The MedRed Ontology for Representing Clinical Data Acquisition MetadataJean-Paul Calbimonte
The document describes the MedRed Ontology for representing clinical data acquisition metadata. The ontology was developed to address challenges with paper-based clinical data collection such as errors, missing data, and slow data acquisition. MedRed provides a platform for the lifecycle of medical research data instruments based on the REDCap system. It defines core concepts for instruments, sections, questions, events, and arms. MedRed also captures provenance and defines dependencies between different elements to support standardized, reusable, and validated clinical data collection. The ontology is available online and has been evaluated using existing clinical research instruments from various institutions.
This document discusses using Linked Data Notifications (LDN) for RDF data streams. It proposes modeling RDF streams as identified Web resources with input and output endpoints. Streams can be discovered and their endpoints retrieved. Data can be sent to input endpoints and retrieved from output endpoints. Queries can be registered against streams to generate output streams. The approach uses existing standards like LDP and aims to provide a simple, generic protocol for decentralized communication between heterogeneous RDF stream processors and consumers.
This document summarizes Jean-Paul Calbimonte's presentation on connecting stream reasoners on the web. It discusses representing data streams as RDF and using RDF stream processing systems. Key points include:
- RDF streams can be represented as sequences of timestamped RDF graphs.
- The W3C RSP community group is working to standardize RDF stream models and query languages.
- Producing RDF streams involves mapping live data sources to RDF and adding timestamps.
- Consuming RDF streams involves discovering stream metadata and endpoints to access the streams.
- Systems like TripleWave demonstrate approaches for spreading RDF streams on the web.
This document provides an overview of RDF stream processing and existing RDF stream processing engines. It discusses RDF streams and how sensor data can be represented as RDF streams. It also summarizes some existing RDF stream processing query languages and systems, including C-SPARQL, and the features they support like continuous execution, operators, and time-based windows. The document is intended as a tutorial for developers on working with RDF stream processing.
This document discusses query rewriting in RDF stream processing. It presents StreamQR, a system that incorporates query rewriting techniques with an RDF stream processor (RSP) to answer queries over ontologies in streams. StreamQR rewrites queries using an ontology and registers the rewritten queries with an RSP. It achieves throughput comparable to no rewriting even for queries with many rewritings. StreamQR performance is evaluated under different workloads and compared to an approach using incremental reasoning. Query rewriting allows efficient query answering over ontologies in RSPs.
This document discusses semantic sensor data archives and challenges in making sensor data discoverable, reusable, accessible, and interoperable. It proposes using semantic web technologies like RDF, SSN ontology, and DCAT to describe sensor metadata, observations, and datasets. Key points include:
- Describing sensors, observations, properties, units, locations and timestamps using ontologies like SSN
- Organizing sensor data into datasets described using DCAT
- Storing observations in CSV files and generating RDF representations on demand using R2RML mappings
- This allows querying and analyzing sensor data while reducing storage size compared to storing all data in RDF triples
This document proposes a non-invasive method to detect hypoglycemic events in patients with type 1 diabetes using wearable sensors. The method involves collecting physiological and activity data from sensors like ECG, accelerometers and breathing monitors. Machine learning models analyze the data to detect glycemic events, which are then represented semantically and used to generate alerts. Preliminary tests show the physiological model can accurately detect hypoglycemic events based on continuous glucose monitor data. The system aims to help patients and practitioners monitor insulin levels without invasive blood glucose testing.
This document discusses RDF stream processing and the role of semantics. It begins by outlining common sources of streaming data on the internet of things. It then discusses challenges of querying streaming data and existing approaches like CQL. Existing RDF stream processing systems are classified based on their query capabilities and use of time windows and reasoning. The role of linked data principles and HTTP URIs for representing streaming sensor data is discussed. Finally, requirements for reactive stream processing systems are outlined, including keeping data moving, integrating stored and streaming data, and responding instantaneously. The document argues that building relevant RDF stream processing systems requires going beyond existing requirements to address data heterogeneity, stream reasoning, and optimization.
The document describes the Schema Editor tool within the OpenIoT platform for managing semantic sensor network schemas and metadata. The Schema Editor allows users to define sensor types, observed properties, and generate RDF instances for new sensor descriptions without requiring expertise in ontologies or RDF syntax. It provides an integrated interface for working with the SSN ontology and extending schemas directly within the OpenIoT platform.
Scala Programming for Semantic Web Developers ESWC Semdev2015Jean-Paul Calbimonte
Scalable and Reactive Programming for Semantic Web Developers discusses using Scala for semantic web development. Key points include:
- Scala allows for more concise RDF code compared to Java through features like type inference and implicit parameters.
- The actor model and futures in Scala enable asynchronous and reactive programming for RDF streams and SPARQL queries.
- OWL API reasoning with ontologies can be done more clearly in Scala through implicit classes that simplify common operations.
This document discusses reactive processing of RDF streams. It begins by introducing events and semantics on the web. It then discusses why streams are important due to the internet of things, sensor networks, and social media. The document outlines challenges in processing raw streams semantically and provides an example using the SSN ontology. It proposes a common RDF stream model and discusses RDF stream processing, producers, consumers, and implementations. The rest of the document discusses reactive systems, scaling challenges, using the actor model, dynamic push-pull processing, and evaluation of throughput. It concludes by discussing the reactive RDF stream processing community and opportunities for future work.
The document discusses requirements and approaches for RDF stream processing (RSP). It covers the following key points in 3 sentences:
RSP aims to process continuous RDF streams to address scenarios like sensor data and social media. It involves querying streaming data, integrating streams with static data, and handling issues like imperfections. The document reviews existing RSP systems and languages, actor-based approaches, and the 8 requirements for real-time stream processing including keeping data moving, generating predictable outcomes, and responding instantaneously.
SOPRA STERIA presenta una aplicació destinada a persones amb discapacitat intel·lectual que busca millorar la seva integració laboral i digital. Permet crear currículums de manera senzilla i intuitiva, facilitant així la seva participació en el mercat laboral i la seva independència econòmica. Aquesta iniciativa no només aborda la bretxa digital, sinó que també contribueix a reduir la desigualtat proporcionant eines accessibles i inclusives. A més, "inCV" està alineat amb els Objectius de Desenvolupament Sostenible de l'Agenda 2030, especialment els relacionats amb el treball decent i la reducció de desigualtats.
Catalogo general tarifas 2024 Vaillant. Amado Salvador Distribuidor Oficial e...AMADO SALVADOR
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Todo sobre la tarjeta de video (Bienvenidos a mi blog personal)AbrahamCastillo42
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KAWARU CONSULTING presenta el projecte amb l'objectiu de permetre als ciutadans realitzar tràmits administratius de manera telemàtica, des de qualsevol lloc i dispositiu, amb seguretat jurídica. Aquesta plataforma redueix els desplaçaments físics i el temps invertit en tràmits, ja que es pot fer tot en línia. A més, proporciona evidències de la correcta realització dels tràmits, garantint-ne la validesa davant d'un jutge si cal. Inicialment concebuda per al Ministeri de Justícia, la plataforma s'ha expandit per adaptar-se a diverses organitzacions i països, oferint una solució flexible i fàcil de desplegar.
para programadores y desarrolladores de inteligencia artificial y machine learning, como se automatiza una cadena de valor o cadena de valor gracias a la teoría por Manuel Diaz @manuelmakemoney
La inteligencia artificial sigue evolucionando rápidamente, prometiendo transformar múltiples aspectos de la sociedad mientras plantea importantes cuestiones que requieren una cuidadosa consideración y regulación.
Fundamentos de Scala (Scala Basics) (español) Catecbol
1. Capacitación Tecnológica
Científica para BoliviaCatecbol
La unión es la fuerza
facebook.com/catecbol @catecbol catecbol@gmail.comwww.catecbol.com
Fundamentos de Scala
University of Applied Sciences and Arts Western
Switzerland, HES-SO
Jean-Paul Calbimonte
2. Jean-Paul Calbimonte
Formación académica:
• Ingeniería de Sistemas: Universidad Católica Boliviana, Bolivia
• Master en Informática: École Polytechnique Fédérale de Lausanne EPFL, Suiza
• Doctorado en Inteligencia Artificial: Universidad Politécnica de Madrid, España
Experiencia:
• Investigador adjunto, University of Applied Sciences and Arts Western Switzerland
• Postdoctorado, École Polytechnique Fédérale de Lausanne EPFL, Suiza
• Software dev: pirAMide informatik, medspazio, Cochabamba
Área de Investigación:
• Procesamiento de streams, RDF streams, ingeniería ontológica, e-Health
http://jeanpi.org
3. Fundamentos de Scala
¿Qué es Scala?
lenguaje escalable
tipos estáticos
orientado objetos
+
funcional
sintaxis concisa
corre en JVM
compatible con Java
abstracción
concurrencia, multi-hilos
ecosistema Scala
4. Scala: ideas básicas
2. toda funcion es un valor
1. todo valor es un objeto
Scala combina ambos paradigmas
9. val num=3 //> num : Int = 3
println(num) //> 3
val texto="catecbol" //> texto : String = catecbol
val num2:Int=3 //> num2 : Int = 3
val mix="texto"+34+true //> mix : String = texto34true
var num3=3
num3 = 5
// no se puede reasignar un val
num2 = 5
// no se puede reasignar con otro tipo
num3 = "texto"
Scala: valores y variables
se infiere
el tipo
❌
declaración
explícita
❌
10. (s:String) => "cadena" + s //> res0: String => String = <function1>
val sumarPi = (num:Int) => Pi+num //> sumarPi : Int => Double = <function1>
sumarPi(23) //> res1: Double = 26.141592653589793
val calcular=(n1:Int,n2:Double) => {
val n3=n1*n2
n3*5
} //> calcular : (Int,Double) => Double = <function2>
calcular(3,4.5) //> res2: Double = 67.5
Scala: funciones
parámetro
función anónima
cuerpo de la
función
val puede ser una función
15. Scala: cadenas
val s1="cadena" //> s1 : String = cadena
s1.split('a') //> res0: Array[String] = Array(c, den)
val s2=s"$s1 es un string" //> s2 : String = cadena es un string
val num=34.56 //> num : Double = 34.56
val s3=f"$s1 y un valor de $num%2.1f" //> s3 : String = cadena y un valor de 34.6
val s4="""cadena de
varias
líneas""" //> s4 : String = cadena de
//| varias
//| líneas
16. Scala: cadenas
"ab,cd,ef;gh;ij".split(",|;")
//> res1: Array[String] = Array(ab, cd, ef, gh, ij)
val r="[a-z]+".r
//> r : scala.util.matching.Regex = [a-z]+
r.findFirstIn("2653abc7878") match {
case Some(patron)=>patron } //> res2: String =
abc
17. Scala: clases
class Banda(nombre:String,genero:String)
val kjarkas=new Banda("Kjarkas","folclore")
class Musico(val nombre:String,banda:Banda) {
def cantar(cancion:String)={
println(s"♫♫ $cancion ♫♫")
}
}
val elmer=new Musico("Elmer Hermosa",kjarkas)
elmer.cantar("bolivia") //> ♫♫ bolivia ♫♫
println(elmer.nombre) //> Elmer Hermosa
println(elmer.banda)
19. Scala: traits
trait Artista{
val nombre:String
val edad:Int
}
class Cantante(val nombre:String, val edad:Int, val discos:Int)
extends Artista
class Actor(val nombre:String,val edad:Int,val peilculas:Int)
extends Artista
val luzmila=new Cantante("Luzmila Carpio",50,30
val jenny=new Actor("Jenny Serrano",40,2)
val artistas=Seq(luzmila,jenny)
artistas.foreach(artista=>println(artista.nombre))
//> Luzmila Carpio
//| Jenny Serrano
20. Scala: clases
class Cancion(val titulo:String)
trait Cantante{
def cantar(cancion:Cancion)
}
trait Compositor{
def componer(titulo:String):Cancion
}
class Cantautor extends Cantante with Compositor{
def componer(titulo:String)={
new Cancion(titulo)
}
def cantar(cancion:Cancion)=
println(s"♫♫ ${cancion.titulo} ♫♫")
}
val matilde=new Cantautor
val regreso=matilde.componer("Regreso")
matilde.cantar(regreso) //> ♫♫ Regreso ♫♫
22. Scala: clases case
case class PlatoTipico(nombre:String,departamento:String)
val majao=PlatoTipico("majadito","Santa Cruz")
val fricase=PlatoTipico("fricase","La Paz")
println(majao.departamento)
//> Santa Cruz
val majadito=PlatoTipico("majadito","Santa Cruz")
majao == majadito
//> res0: Boolean = true
val sonso=majao.copy(nombre="sonso")
println(sonso)
//> PlatoTipico(sonso,Santa Cruz)
23. Scala: match case
def evaluar(nota:String)={
nota match {
case "A" => 70
case "B" => 50
case "F" => 30
case _ => 0
}
} //> evaluar: (nota: String)Int
evaluar("B") //> res0: Int = 50
evaluar("h") //> res1: Int = 0
def verificar(a:Any)=a match{
case "A" => "una letra A"
case 4 => "un int 45"
case 4.5 => "un double 4.5"
} //> verificar: (a: Any)String
verificar("A") //> res2: String = una letra A
// match error
verificar("a")
24. Scala: match case
def verificar2(a:Any)=a match {
case s:String => "string"
case d:Double => "double"
case i:Int => "int"
case _ => "otro"
}
//> verificar2: (a: Any)String
Seq("ab",5,3.4,"2",List).map(verificar2)
//> res3: Seq[String] = List(string, int, double, string, otro)
25. Scala: match case
trait Region{
val nombre:String
}
case class Departamento(nombre:String) extends Region
case class Provincia(nombre:String,dpto:Departamento) extends Region
case class Municipio(nombre:String,prov:Provincia) extends Region
val cocha=Departamento("Cochabamba")
val cercado=Provincia("Cercado",cocha)
val chuqui=Departamento("Chuquisaca")
val oropeza=Provincia("Oropeza",chuqui)
val sucre=Municipio("Sucre",oropeza)
val list:Seq[Region]=Seq(cocha,cercado,oropeza,sucre)
26. Scala: match case
val list:Seq[Region]=Seq(cocha,cercado,oropeza,sucre)
list map {
case Departamento(nom) => s"Depto $nom"
case Provincia(nom,dpto) => s"prov $nom en ${dpto.nombre}"
case Municipio(nom,prov) => s"muni $nom en ${prov.nombre}, dpto ${prov.dpto.nombre}"
}
//> res4: Seq[String] = List(Depto Cochabamba, prov Cercado en Cochabamba, prov
//| Oropeza en Chuquisaca, muni Sucre en Oropeza, dpto Chuquisaca)
list map {
case d:Departamento => s"Depto ${d.nombre}"
case p:Provincia => s"prov ${p.nombre} en ${p.dpto.nombre}"
case m:Municipio => s"muni ${m.nombre} en ${m.prov.nombre}, dpto ${m.prov.dpto.nombre}"
}
//> res5: Seq[String] = List(Depto Cochabamba, prov Cercado en Cochabamba, prov
//| Oropeza en Chuquisaca, muni Sucre en Oropeza, dpto Chuquisaca)
27. Scala: opciones
val equipos=Map("lp"->"The Strongest",
"scz"->"Oriente",
"cocha"->"Wilster",
"oru"->"San Jose")
def obtenerEquipo(dpto:String):Option[String]={
equipos.get(dpto)
}
def hayEquipo(dpto:String)=equipos.get(dpto) match {
case Some(eq) => println(s"el equipo es $eq")
case None => println("no hay equipo")
}
hayEquipo("scz") //> el equipo es Oriente
hayEquipo("abc") //> no hay equipo
28. Scala: opciones
case class Persona(nombre:String,email:Option[String])
Persona("felix",Some("felix@home.org"))
Persona("lucas",None)
35. Scala: java interop
import org.joda.time.DateTime
import collection.JavaConversions._
"esta cadena".getClass //> res0: Class[?0] = class java.lang.String
val fecha=DateTime.now //> fecha:org.joda.time.DateTime=2017-05-26T21:44:14.778+02:00
fecha.toTimeOfDay() //> res1: org.joda.time.TimeOfDay = T21:44:14.778
val javaLista=new java.util.ArrayList[String]
javaLista.add("a")
javaLista.add("b")
javaLista.add("c")
javaLista.foreach(println) //> a
//| b
//| c
javaLista.map(_.toUpperCase) //> res5: ArrayBuffer(A, B, C)
36. Scala: scalatest
class DemoTest extends FlatSpec with Matchers {
"Una cadena " should "cumplir" in{
val s="cadena"
s should not be (null)
s.length shouldBe (6)
s should startWith ("c")
s should contain ('d')
}
}
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Jean-Paul Calbimonte
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