擺設的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括賽程、直播線上看和比分戰績懶人包

The Pastry Chef Handbook: La Patisserie de Reference

為了解決擺設的問題，作者Zeiher, Pierre Paul,Truchelut, Jean Michel 這樣論述：

Pierre-Paul Zeiher trained at the hotel school in Strasbourg and in the most beautiful Parisian houses. He taught in Biarritz and Monaco before returning to Strasbourg. Jean-Michel Truchelut is a cooking and pastry teacher specializing in dietetics and nutrition.

擺設進入發燒排行的影片

探討體驗旅程對顧客的影響-以百貨零售業為例

為了解決擺設的問題，作者游家瑞 這樣論述：

在這個資訊取得日趨容易的近20年來，市場上的消費者態度有所轉變，比起商家單方面地說他們賣的產品好吃、好用。消費者更偏好尋找是否有試吃品、試用品，最終衍伸出體驗經濟。各行各業都會進行體驗，其中百貨零售業更是處處充滿體驗。百貨零售業在近期營收被連鎖商店業超過，因此，百貨零售業需要進行部分經營策略的擬定與加強，包含櫃位擺設、動線設計、公共設施、甚至是申訴與退換等，這些都屬於顧客體驗的範疇，百貨公司的經營者們會站在顧客的立場去思考他們所看、所聽、所想，並且改善。為的就是加強與顧客的關係。而加強顧客的關係的目的為的就是促使原本的顧客能夠持續光顧，並且邀請他們周遭的潛在顧客來到百貨公司成為他們的新顧客。

本研究的目的就是為了探討體驗旅程是否會對顧客再購意願以及口碑推薦產生正向顯著影響。本次是採用量化研究，先根據學者Anton Siebert 等人在2020所提出的平穩體驗旅程與粘性體驗旅程為理論基礎，根據其定義延伸百貨公司細項體驗，並且將這些細項體驗搭配口碑推薦及再購意願的相關問項制定成問卷，通過網際網路進行發放，並且順利回收問卷共365份後，根據因素分類法將百貨公司細項體驗分成四類，分別為外部形象、服務流程、行銷活動以及內部管理等四大類，並且作為自變項探討他們與再購意願以及口碑推薦相關性，並以此架設出研究假說，接著用相關係數及迴歸分析法進行假說驗證。驗證結果顯示行銷活動與內部管理相關細項體驗

對口碑推薦與再購意願產生正向的顯著影響，而外部形象則是只對再購意願產生正向顯著的影響，最後服務流程的相關體驗細項無論是口碑推薦還是再購意願都無法產生顯著影響。

日式庭園茶室設計套書(共五冊)：住宅植栽+日式茶室設計+明治初期日本住屋文化+日式竹圍籬+日式自然風庭園

為了解決擺設的問題，作者YamazakiMasako 這樣論述：

單書介紹 第一冊：住宅植栽：110個栽植重點與主題設計╳植栽選用規劃全圖解   提升居住品質、親近自然生態， 打造會呼吸的綠色美宅！ 不只是美觀，根據植栽的不同特質， 能夠有防止土壤流失、遮斷視線等功能， 甚至有掌握微氣候、調節日照、溫度與風速以及防煙隔音等效果！ 從環境條件、設計預算等初步規劃，本書涵蓋住宅與植栽設計的基礎必備概念，扼要地介紹植栽相關知識 並依適合的環境、優點特色與主題風格加以分類，將植物與建築物有規劃地組合搭配，此外也將常見的特 殊植栽如竹子、苔蘚、椰子等彙整起來獨立說明，並重點解說植栽工程的注意要點與後續的長期管理。帶 領讀者了解植物特性，全面掌握住宅植栽的挑選

種植與養護管理方法原則，美化建築體的視覺印象，打造 出生意盎然的居家生活！ ●依照各種需求清楚分類，具體提出適宜樹種，幫助實務上選擇使用 ●全彩印刷，精美插圖，迅速建構專業知識 ●中英日專有詞彙對照表，查找資料方便又省時 原來植栽還有那麼多功能： [ 活化水土 ] ⊙樹木往下扎根可強化建築周邊的水土保持，預防山坡地的土石鬆落。 [ 綠化景觀 ] ⊙無論是屋頂、牆面、車棚，還是狹窄的庭院，都可依照需求搭配不同的植栽配置，營造出多彩的風景綠意。 [ 維持居住環境的品質 ] ⊙樹木的蒸散作用可調節周遭環境的溫度變化。 ⊙依照配植的位置、樹種的不同，植栽還能發揮防盜、防煙、隔音等功能。

⊙植栽能遮斷、轉移視覺焦點，可強化住宅隱私。 ⊙植栽量的多寡及顏色的搭配，能改變建築物本身所呈現出的印象。  [ 意想不到的功能 ] ⊙植栽能吸引蝴蝶、鳥類來訪，讓生活更加愜意。 ⊙開闢菜園、香草花園，在觀賞、聞香之餘，還能拿來烹煮或調味。 ⊙栽種會結果的植物，可享受採果、豐收的樂趣。 ⊙依個人喜好，可將庭院營造成北歐風、地中海風等主題，或將庭木修剪成特殊的造景，皆能為庭院增添風情。     第二冊：日式茶室設計最新版：飽覽茶道珍貴史料、茶室設計表現手法，領略名茶室的空間意匠   「在器物、格局配置中展現謙虛及待客之心」，是日式茶室設計的根本 ★百張精美平面設計圖、細部圖、繪製圖和史料圖 ★格

局‧道具之材料種類、工法與施工全圖解 ★細說茶室茶道歷史‧剖析名茶室重要之作   茶室是為茶事特別設計的空間，也是茶道精神的具體展現。日式茶室並非講究形式、而是看重形式內的豐富精神意涵，只有實際了解才能應用形式，又不受形式侷限。 作者師事茶室權威中村昌生門下，長年專研茶室、茶道文化等，是現代數一數二的茶室專家。本書從茶道茶室的脈絡發展、茶室空間配置形式、構成要件、茶庭構造、材料種類，至現代茶室，帶領讀者細細追尋茶道文化精隨、茶室設計要領，窺探日式茶室的堂奧。 ●115個茶室專門知識與實務設計施工要領，迅速建構茶室設計專業 ●深度解說豐臣秀吉「黃金茶屋」、日本國寶「如庵」、千利休「待庵」、小堀

遠州「擁翠亭」、北大路魯人「星岡茶寮」……古今18座名茶室的空間配置 ●茶道歷史精華和茶室演變簡史 ●中日專有詞彙對照表，方便快查資料     第三冊：明治初期日本住屋文化：建築結構風格、空間配置擺設、庭園造景布局及周邊環境   總結日本西化前住屋建築的最後紀實經典 307張手繪圖、詳實記述，再現消逝的時代   明治維新後日本歷經西化洗禮，一方面發展成今日所見的高質量現代化社會，另一方面，用心維護的傳統則日益精緻化。西化前，那些從日本土地上一點一滴型塑而成的住屋文化，猶如過去漫長歷史歲月中的時代總結，然後大舉消逝、變形（融合），或者特殊化，不再是生活日常。  一百五十年前，日本在美國人眼中還是

個貧窮的國度。木造、屋瓦、榻榻米、緣廊、庭園、茶道、跪坐，看似質樸卻又在細微處雕琢，對剎那殞落之美的追尋銘刻於工藝和儀式的職人技法，卻又與今日日本若符一契。  本書作者以民族學研究方法，耗時三年的田野調查，輔以栩栩如生的手繪圖，讓西化前、明治初期建築風格和裝飾配置的獨特樣貌躍然紙上，並記述、闡釋、比較這個時代的生活、美學和工藝技術，留給後人正宗日本文化的最後身影。   本書特色： 作者用細膩生動的文字敘述搭配猶如照片般真實的手繪圖，復刻出明治初期日本的都市和鄉村的各種住宅類型及當時工藝發展樣貌： 【建築技術】屋頂、天花板、隔間和牆壁、隔扇、紙拉門、大門等各式類型和構造，精準解析其建築結構、工法

、外觀、機能。 【空間配置】床之間的構成、榻榻米房屋的結構、室內裝潢、庭院造景、緣廊和陽台等，呈現留白和彈性調整的空間配置手法。 【職人手法】木造建築的榫接手法、木材紋理的拼接、工藝品的設計和雕刻技法，茶道的器皿配件等，解析工序或步驟的講究。 【文化生活】蠟燭與燭台、燈具、屏風、畫軸、門扣、門簾、手洗缽、盆栽等小物，窺見當時不同階層間的生活脈絡和搭配巧思。   第四冊：日式竹圍籬：竹材結構╳特性應用╳編織美學，解構14種經典竹圍籬實務工藝技法   領略日本特有的美學意識與匠人精神 日常竹籬變身為高級精緻工藝的技藝之道   本書編者吉河功先生是日本竹籬大師，將數十年的實務經驗透過圖片輔以文字說

明，鉅細靡遺傳授竹籬製作的竅門，涵蓋了日本各式竹圍籬的代表、共14種經典竹籬樣式。掌握其法、觀其用心，既可做為初入門的實用工具書籍，另一方面亦可領略美學意識、與匠人精神，進一步深化或重新思考工藝之道。   從各項設計、製作時必備的基礎知識和技法教起，徹底學會14種經典竹圍籬： ‧建仁寺籬－基本型，具平衡和諧的美感。 ‧清水籬－表裡相同，輕盈高雅無厚重感。 ‧御簾籬－模仿貴族的簾子，有格調又瀟灑有趣。 ‧大津籬－編竹代表，圖樣特殊，源自江戶時代。 ‧鐵砲籬－京都禪寺之作，氣勢孤然傲岸。 ‧木賊籬－簡而有味，展現竹節與綁繩之美。。 ‧竹穗籬－分長白穗或短黑穗，散發質樸氛圍。 ‧蓑籬－狀似蓑衣，帶有

懷念的田園寂靜感。 ‧創作籬－依庭園需求創作，具原創獨特性。 ‧四目籬－簡單但技術高，茶室庭園必備。 ‧金閤寺籬－全以粗竹構成，可穿透卻深具分量。 ‧矢來籬－只靠繩結不用釘子，具男子印象。 ‧龍安寺籬－京都風代表，細部凝聚諸多巧思。 ‧光悅籬－獨特圓弧造型，呈現神聖寧靜感。   第五冊：圖解日式自然風庭園：向昭和紀念公園造園名家小形研三學小庭園美學和造園手法   住家的庭園應該是一個美麗、讓人沈靜舒暢的空間 ──小形研三 　　小形研三是日本現代雜木林庭園最受推崇的名家之一，代表作品包括國營昭和紀念公園、新宿中央公園、以及福武書店迎賓館、豊島園庭之湯、齊藤家宅邸等處所的庭園。曾獲美國景觀設計師

協會（American Society of Landscape Architects）泛太平洋造園賞。 　　雜木林庭園的要旨在於刻劃出不著痕跡的「自然秩序」。現代的日本庭園，早已不像古老的庭園那樣有權威貴族之氣，轉而追求一種自然、明朗的閒適氣質，使散步其中的人身心放鬆。簡單來說，這種庭園風格標榜著貼近自然的景色和氛圍，並與庭園周圍的設施相互協調，是現代人所憧憬的無壓力療癒空間。           本書作者秋元通明於小形門下修習二十六年，將一點一滴師承而來的感悟，結合長期實作的職人心得，整理成容易理解、人人都可在自家操作的庭園設計學習書。從庭園形式的發想、空間規劃、構成元素（植栽、石材、流

水）的配置、氣勢營造、到後續的庭園維護等，精髓畢包。         原著在日本出版二十年，歷久彌新，已成為業界設計、施工的典範。 本書特色 　　◎ 500 多幅彩圖解析植栽和造景物的配置原則 　　◎ 「師法自然」職人親授 8 大庭園設計關鍵 　　◎ 19 套現代居家的日式自然風庭園經典範例 　　◎ 專業多元的雜木林庭園設計樣式與素材參考

電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗

為了解決擺設的問題，作者鄭丞凱 這樣論述：

目錄摘要 IAbstract II目錄 IV圖目錄 VII表目錄 XII第一章 緒論 I1.1 棘輪扳手與零件介紹 21.2 棘輪扳手組裝流程 51.3 棘輪扳手組裝異常類型與瑕疵種類 71.4 棘輪扳手組裝之現行檢驗方式 181.5 研究動機與目的 191.6 論文架構 21第二章 文獻探討 222.1 自動化視覺檢測 222.2 組裝異常檢測 232.3 物件特徵比對 252.4 類神經網路模型 262.4.1 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN) 262.4.2 YOLOV4 (You O

nly Look Once)網路模型 272.4.3 基於區域的卷積神經網路(Region With CNN, R-CNN) 282.4.4 快速的基於區域的卷積神經網路(Fast R-CNN) 292.4.5 更快速的基於區域的卷積神經網路(Faster R-CNN) 302.4.6 基於遮罩的區域卷積神經網路(Mask R-CNN) 32第三章 研究方法相關原理 363.1 工件影像濾波 363.2 常見之物件偵測分類器 373.2.1 CNN網路模型 383.2.2 YOLO系列模型 393.2.3 R-CNN系列模型 40第四章 研究流程與技術應用 514.

1 工件影像拍攝 534.2 影像之ROI區域擷取 544.3 ROI影像之濾波處理 554.4 工件組裝異常之瑕疵種類特徵擷取 574.5 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類 604.5.1 物件候選區域選擇 614.5.2 CNN網路模式之特徵提取 624.5.3支援向量機的瑕疵分類 634.5.4 可疑瑕疵區域的邊界框回歸 644.5.5 瑕疵種類分類結果輸出 664.6 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類績效混淆矩陣 67第五章 實驗結果與分析 695.1 樣本影像說明 695.2 組裝異常之瑕疵檢測系統之發展 705.3 組裝異常類型之瑕疵種類分類績效指標

715.4 組裝異常之瑕疵檢測系統之R-CNN網路模型之參數設定 725.4.1 網路模型之學習率參數設定 745.4.2 網路模型之訓練批量參數設定 765.4.3 網路模型之優化器類型選擇 785.4.4 網路模型之訓練次數參數設定 805.4.5 網路模型避免過度擬合之判斷設定 825.5 組裝異常檢測之分類績效評估與比較 845.5.1 R-CNN系列模型比較 845.5.2 R-CNN系列模式與YOLOV4之檢測績效比較 895.6 敏感度分析 955.6.1 ROI區域大小對檢測效益之影響 965.6.2 影像亮度的變化對檢測績效之影響 975.6.3

工件擺放方式對檢測績效之影響 995.6.4 工件表面油漬量對檢驗績效之影響 1035.6.5 工件輸送帶速度對檢測績效之影響 1085.6.6 棘輪扳手單一分類器檢驗模型選擇 1135.6.7 同態濾波對檢測效益之影響 115第六章 結論與後續研究方向 1186.1 結論 1186.2 未來研究方向 119參考文獻 122表目錄表1 市售主要棘輪扳手之英制與公制規格 3表 2 1/2”36T棘輪扳手各組裝站之零件表 4表3 棘輪扳手組裝之各工作站的工作內容說明表 5表4 棘輪扳手組裝時可能產生的組裝異常類型說明彙整表 8表5 棘輪扳手組裝過程

可能的組裝異常類型與瑕疵種類彙整表 9表6 缺件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 14表7 錯置組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 15表8 異物組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 16表9 餘件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 17表10 取像限制說明表 21表11 本研究與物件偵測相關文獻比較表 35表12 本研究使用之網路模型比較表 48表13 本研究目前使用之遮罩與影像面積之比較表(單位:pixel) 55表14 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差比較表 57表15 以影像張數為基礎之棘輪扳手分類混淆矩陣示意表 68表16 棘輪扳手檢驗結果之混淆矩陣示意表

68表17 本研究組裝第一站之檢測樣本影像數量 73表18 本研究組裝第二站之檢測樣本影像數量 74表19 本研究組裝第三站之檢測樣本影像數量 74表20 採用不同學習率之檢測效益結果比較 75表21 採用不同訓練批量之檢測效益結果比較 77表22 本研究探討之三種優化演算法優缺點比較 79表23 採用不同網路模型優化器之檢測效益結果比較 79表24 採用不同網路模型訓練次數之檢測效益結果比較 81表25 R-CNN網路模型之預設值與較佳參數設定之比較表 84表26 第一站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 86表27 第二站大樣本異常類型之瑕

疵種類檢驗模型效益彙整表 87表28 第三站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 88表29 本研究組裝工作站之較佳網路模型效益彙整表 89表30 第一站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 90表31 第二站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 91表32 第三站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 92表33 第一站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表34 第二站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表35 第三站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表36 採用不同遮罩大小之檢測效益結果比較 96表37 採用拍攝光

線強度之檢測效益結果比較 98表38 工件偏移角度之影像數量彙整表 101表39 棘輪扳手不同擺放角度之檢測效益比較表 101表40 ROI區域與油漬量之影像面積比較表(單位:pixel) 104表41 塗抹不同程度潤滑油之檢測效益比較表 106表42 靜態與動態拍攝之差異比較表 109表43 不同輸送帶速度之影像檢測效率 111表44 棘輪扳手動態視覺檢測系統之檢測效益比較表 112表45 棘輪扳手各站模型之正確分類率比較表 114表46 灰階影像與濾波後影像之影像像素比較表 116表47 第一站各模型有無經同態濾波處理之檢測效益彙整表 117圖目錄

圖1 市售棘輪扳手常見之產品銷售方式 I圖2 棘輪扳手的使用說明 2圖3 完成組裝之1/2” 36T棘輪扳手 3圖4 1/2”扭力頭寬度規格標示 3圖5 1/2”36T棘輪扳手之內部結構 3圖6 36T扭力頭實體圖(圓圈標示處為該零件之齒輪) 4圖7 葫蘆柄各組裝站之零件彙整 6圖8 棘輪扳手之組裝異常類型與瑕疵種類關係彙整圖 10圖9 第一站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 11圖10 第二站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 12圖11 第三站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 13圖12 棘輪扳手檢驗實體圖 19圖13 同態濾波器的運算

流程 37圖14 CNN網路架構示意圖 38圖15 卷積方法示意圖 39圖16 池化運算示意圖 39圖17 YOLOV4網路架構示意圖 40圖18 R-CNN網路架構示意圖 41圖19 Fast R-CNN網路架構示意圖 43圖20 ROI pooling運算示意圖 44圖21 Faster R-CNN網路架構示意圖 45圖22 RPN運算示意圖 46圖23 Mask R-CNN網路架構示意 47圖24 研究方法流程圖 52圖25 本研究現階段使用之數量與零件 53圖26 本研究之硬體設備架設示意圖 53圖27 本研究前處理之影像平均值與

標準差 54圖28 本研究使用之五種遮罩大小 55圖29 使用同態濾波濾除拍攝時造成反光之像素變化 56圖30 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差曲線圖 57圖31 光源控制器數值下灰階影像與濾波後影像標準差比較表 57圖32 使用Matlab軟體內建之Image Labeler工具箱進行人工標...58圖33 完成標註之邊界框資訊 58圖34 棘輪扳手組裝製程中第一組裝站使用R-CNN網路模式之圖像標註流程圖 59圖35 第一站缺件檢驗之R-CNN網路架構的訓練程序 60圖36 R-CNN模型檢驗流程圖 61圖37 候選區域選擇示意圖 62圖38

特徵提取流程圖 63圖39 邊界框回歸原理示意圖 65圖40 邊界框回歸運算可能發生之失效結果 66圖41 瑕疵種類分類結果示意圖 67圖42 運用R-CNN網路模型之棘輪扳手檢驗辨識系統測試程序 67圖43 本研究之實驗架構圖 69圖44 本研究影像拍攝之設備圖 70圖45 本研究所開發之使用者介面 71圖46 不同學習率之檢出績效評估ROC曲線圖 75圖47 不同學習率之正確分類率折線圖 76圖48 不同訓練批量之檢出績效評估ROC曲線圖 77圖49 不同訓練批量之正確分類率折線圖 77圖50 不同網路模型優化器之檢出績效評估ROC曲線圖

80圖51 不同網路模型優化器之正確分類率折線圖 80圖52 不同訓練次數之檢出績效評估ROC曲線圖 82圖53 不同訓練次數之正確分類率折線圖 82圖54 本研究使用R-CNN網路模型之訓練資料損失曲線圖 83圖55 過擬合現象示意圖 83圖56 第一站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 86圖57 第一站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 86圖58 第二站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 87圖59 第二站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 87圖60 第三站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 88圖61 第三站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖

88圖62 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 90圖63 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 90圖64 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 91圖65 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 91圖66 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 92圖67 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 92圖68 R-CNN系列模型與YOLOV4之總訓練時間曲線圖 94圖69 R-CNN系列模型與YOLOV4之總測試時間曲線圖 94圖70

R-CNN系列模型與YOLOV4之單位影像測試時間曲線圖 94圖71 各站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之正確分辨率直方圖 95圖72 使用不同遮罩大小之棘輪扳手檢出績效評估ROC曲線 97圖73 使用不同遮罩大小之棘輪扳手正確分類率折線圖 97圖74 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之檢出率與誤判率ROC曲線 98圖75 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之正確分類率折線圖 98圖76 工件擺放方向示意圖 99圖77 原始影像之各角度擺放情況 100圖78 原始影像加入遮罩後各角度擺放情況 100圖79 棘輪扳手正向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖80

棘輪扳手負向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖81 棘輪扳手擺設角度之正確分類率折線圖 103圖82 第一站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖83 第二站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖84 第一站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖85 第二站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖86 第一站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 106圖87 第一站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 107圖88 第二站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 107圖89 第二站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 1

07圖90 棘輪扳手動態視覺檢測系統運作示意圖 108圖91 棘輪扳手動態視覺檢測系統硬體架設實體圖 110圖92 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之原始影像 110圖93 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之前處理影像 111圖94 棘輪扳手動態視覺檢測系統之ROC曲線圖 112圖95 棘輪扳手動態視覺檢測系統之正確分類率曲線圖 113圖96 棘輪扳手各站模型之正確分類率直方圖 114圖97 棘輪扳手各站模型之檢測時間直方圖 115圖98 有無經同態濾波處理對各模型之正確分類率直方圖 117圖99 有無經同態濾波處理對各模型之績效指標折線圖 11

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