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超熱 ダイヤモンド 1.93ct 翡翠 0.32ct ヒスイ ひすい ネックレス ペンダント Pt900 PT850 プラチナ ヒスイ
超熱 ダイヤモンド 1.93ct 翡翠 0.32ct ヒスイ ひすい ネックレス ペンダント Pt900 PT850 プラチナ ヒスイ
v1034985496-16796-vY3
20,400円 68,000円
カテゴリ
  • アクセサリー、時計
  • レディースアクセサリー
  • ネックレス、ペンダント
  • カラーストーン
  • ヒスイ
状態
  • 目立った傷や汚れなし
翡翠をダイヤモンドで縁取ったプラチナ製のペンダントネックレス。
商品詳細
商品名翡翠 1.93ct ダイヤモンド 0.32ct プラチナ PT850 Pt900 ペンダント ネックレス ひすい ヒスイ
ブランド参考価格
地金素材チェーン部分:プラチナ850
ペンダント部分:プラチナ900
サイズチェーン部分:約40cm
ペンダント部分:縦幅約23.2mm×横幅約12.8mm
管の内径:約6mm(当店計測参考値)
使用宝石翡翠 1.93ct
ダイヤモンド 0.32ct
総重量チェーン部分:約1.98g
ペンダント部分:約3.20g
(当店計測参考値)
付属品
    宝石ソーティングメモ(ジェムリサーチジャパン株式会社)
概要中古品
翡翠をダイヤモンドで縁取ったプラチナ製のペンダントネックレス。
チェーン部分に「Pt850」の刻印がございます。
ペンダント部分に「pt900」「193」「032」の刻印がございます。
ダイヤモンドの石目、0.32ctはトータルです。
チェーン部分とペンダント部分は分離します。
チェーンはアジャスターを使用して約3.5cm短くご使用いただけます。
こちらはユーズドの商品となります。
原則、手渡しのレターパックプラスでの発送となります。
ご自宅ポストに直接投函されるレターパックライトでの発送をご希望の方はお申しつけください。

当ストアはYahoo!ショッピングとの併売ショップのため、一部のお支払い方法を除き、即時決済となります。


補足事項追記
  • 出品商品は【中古品】です
    付属品は商品説明しているもので全てです。
    箱が付属しているものについては、メーカー新品出荷時のものとは相違するものもございます。
    新品出荷時の付属品等について、弊社では把握しておりません。

    弊社でオーバーホールしたもの、弊社入荷以前のオーバーホール歴がわかるものは商品概要に記載しております。オーバーホールについての記載がない商品についてのオーバーホール歴は不明です。弊社でのオーバーホールも致しておりません。
    ご購入後にお客様ご都合によりメーカーに修理をご希望され、メーカーがオーバーホールが必要と判断された場合につきまして、メーカーでのオーバーホール履歴がない商品は、時計の状態にかかわらずオーバーホールを含む修理見積となる可能性が高いので、弊社ではそのメーカーでの修理費負担については対応致しません。
    商品に新品同等の精度·状態を望まれるの方のご入札はご遠慮下さい。
    ご購入後、当店の検査以上の不具合を申し出られましても、ご希望に沿うことは出来かねます。
    新品との精度の差を理由とする返品、交換のお申し出は、お客様ご都合によるものとなります。
    返品、返金には応じられませんことご了承ください。
    年代やモデルの相違する箱等が付属されている等、新品購入時の付属品とは必ずしも一致しないものがある可能性がございます。
    画像、説明文で付属品をご確認いただき、ご不明な点は必ずご入札前にお問い合わせください。
  • 商品ランク表記について
    弊社では1点ごとに商品の状態(傷の有無等)を記載していることから、商品コンディションのランク表記は行っておりません。
    商品の状態、詳細についてご不明な点がございましたら、必ずご入札前にお問い合わせください。
    商品のご使用に問題のない傷やコンディションを理由にしたご返品はお断りしております。
    発送後のキャンセルはお客様ご都合によるものとさせていただきます。
  • クォーツ時計に関する補足
    温度補正機能のないクォーツ時計は、気温の変化により、まれに時計が止まることがございます。
    到着時に時計が止まっている場合は、常温にしばらく置いた後に時刻調整を試みてください。
    時刻調整ができない場合は、無理な操作をせずにお手数ですが弊社までお問合せください。
  • 自動巻·手巻の機械式時計に関する補足
    商品は全て精度、動作に問題がないことを確認してから出品しておりますが、さらに万全を期するためご落札の翌営業日から2~4日間の検査を行ってから発送させていただく商品がございます。
    代引発送及びお振込み頂きましても、検査終了後の発送となります。
    お急ぎの場合は検査を省略しての発送にも対応させていただきますので、ご希望の場合はご連絡お願いします。
  • ガラスのくもりについて
    防水機能の有無に関わらず、まれに、時計のガラスが曇ることがございます。これは、時計組み立て時に空気中に含まれていた水分が、気温の変化により一時的に水滴となってガラスに付着したものです。しばらくして曇りが消える場合は故障ではございません。

お取引の流れ
  1. 商品落札後、Yahoo! Japanより「落札通知メール」が届きます。
    商品落札後、24時間が経過してもYahoo!Japanより「落札通知メール」が届かない場合は、ご連絡下さい。
  2. 「オーダーフォーム」へご入力、ご返信下さい。
  3. 「自動返信メール」にて改めて「合計金額」·「お振込先」をお知らせいたします。
  4. お客様によるお支払い
  5. 商品出荷
    (出荷後に追跡番号をご連絡いたします。)
  6. 商品到着
    (商品の不具合、疑問点などございましたら、評価前にお電話にてご連絡下さい。)

お支払い方法と発送について
  • 発送は佐川急便 or レターパックのいずれかを弊社で指定しております。
    商品の出荷後に送り状No.をご連絡いたします。
    ご決済確認後3営業日以内(一部機械式時計の場合は検査完了後)に発送いたします。
    ※配送先は日本国内のみとさせていただきます。
    ※夏季·冬季の長期休暇期間の発送はできません。
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    ※弊社Yahoo!ショッピングとの併売ストアのため、ご落札後即時決済となります。
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    三井住友銀行 難波支店 普通 7542291 カ)コイノール
    合計金額=落札金額+消費税になります。
    ※手数料はお客様のご負担となります。
    ※ご落札後、金融機関の3営業日以内のご入金を期限とします。期限内のご入金が確認できない場合は、お客様ご都合のキャンセルと判断いたします。
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  • 代金引換 佐川急便 e-コレクト(現金)
    合計金額=落札金額+消費税+代引き手数料になります。
    上限金額は税抜き45万円未満となります。
    佐川急便代引き手数料(消費税込)
    • 1円から8,700円(税抜き)でご落札商品、330円(税込)
    • 8,701円から26,800円(税抜き)でご落札商品、440円(税込)
    • 26,801円から90,000円(税抜き)でご落札商品、660円(税込)
    • 90,001円から27万円(税抜き)でご落札商品、1,100円(税込)
    • 270,001円から45万円(税抜き)でご落札商品、2,200円(税込)


ご注意
  • 落札後のキャンセル
    落札後のキャンセルは原則お断りします。
    落札者ご都合によるキャンセルについてはシステム上、自動的にお客様に【マイナス評価】がつきます。
    期限内のご入金確認ができない場合はお客様ご都合によるキャンセルと判断させていただきます。
  • ご返品とご返金
    商品が到着いたしましたら、内容のご確認をお願いします。
    お客様の都合による商品の返品·交換はお断りしております。入札前によくご検討ください。
    但し下記の場合は商品の返品·交換をお受けいたしますので、メールまたはお電話にてご連絡の上、商品到着後5日以内に当社宛に発送して下さい。(5日以上経過した場合の返品·交換のお申し込みは受けられません。)
    1. 注文した商品と届いた商品が異なる場合
    2. 商品到着時に既に破損していた場合
    3. 商品詳細にて明記していない不具合があった場合
    上記1、2、3の場合は、返品·交換にかかる送料を当社が負担します。
    上記1、2、3の場合でもお客様がお使いになられて外装などに新たな使用感(キズや損傷)が見られました際には返品·交換ができませんので予めご了承下さい。
    ご返品いただいた商品が当社に到着し、内容を確認した上で返金となります。
    商品の交換·弊社による修理ができない場合は返金による対応となります。
    返金は原則として銀行振込とさせていただきます。
  • ご連絡方法
    商品及び配送に関してご連絡させていただく場合がございます。日中に連絡のとれるお電話番号orメールアドレスをご提供ください。ご連絡がつかない場合は、発送を保留させていただきます。発送の遅延を理由にしたキャンセルはお断りします。

時計保証規定
  1. 保証期間内での自然故障に際しまして、無料で修理させていただきます。(機械本体のみで、ケース、ガラス、龍頭、ベゼル、ブレスレットは除かせていただきます。)但し保証期間内でも有償修理になる事があります。
  2. 修理、調整の際は必ずこの保証書をご持参ください。
  3. 次のような場合は保証の範囲には含まれません。
    • 時計の盗難、紛失
    • ショックなどを含む、誤った誤使用や不注意なお取り扱いによる故障
    • 水入りまたはサビが原因となる故障
    • 火災、水害または地震などの天災地変による故障
    • ご使用中による外見上の変化(ケース、文字盤の変色やサビなど、針、ガラス、バックルの開閉、バンドの傷など)及び革バンドの損傷
    • ゼンマイ切れ、またはゼンマイ切れによる故障
    • 当店以外で部品を交換した場合や変造、改造された場合
    • 他店での修理やオーバーホール及び改造を行った場合
    • 本保証書のご提示がない場合や、紛失した場合
  4. 磁気は時計に悪影響を及ぼしますので、磁気を帯びた物には時計を近付けないでください。
  5. 防水機能を持つ時計を長くお使いいただく場合は、防水性能を維持するために防水検査をすることが望まれます。
  6. クォーツ(電池式)時計をお使いの場合は電池の残量がなくなり次第、電池の交換か抜き取っておくようにしてください。(液漏れなどによるサビの原因となります)
  7. 時計は精密機械ですので長くお使いになる場合には、適度な整備が必要になります。
  8. ベルトや本体接続部分に使用されているピンやネジは構造上、ご使用により緩みが生じ抜ける可能性がございます。製品として問題はございませんが落下の恐れがございますので、緩みや飛び出しを確認された際には整備が必要です。
  9. 保証期間内の修理におきましてパーツ入手不可などの場合は、代替部品などを使わせていただくこともありますのでご了承ください。
  10. 本製品をご使用により発疹·痒みなどの症状が現れた場合は商品のご使用を中止してください。
  11. お買い上げいただいた商品は、お客様がご納得の上お買い上げ頂いておりますので、商品の性質上お買い上げ後の、お取替え、ご返品はお受けできませんのでご了承ください。
  12. 保証書の再発行は致しませんので、紛失などにお気を付けください。
  13. 修理の際、メーカーによっては非常にお時間がかかる事がございます。また、修理は当社指定の修理工場でさせて頂きますのでご了承ください。

会社概要
株式会社コ.イ.ノール
住所:
〒542-0073 大阪府大阪市中央区日本橋2丁目5-4 出口日本橋ビル1F
TEL:06-6633-3220(代)
FAX:06-6645-7010
E-MAIL:


営業時間:11:00~18:00 (日曜日定休)
第621126101032号/大阪府公安委員会 古物商許可証

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最近、ニュースや記事でよく目にする“ ディープラーニング() ” 。

ビジネスや社会にどのように影響を与え、活用されていくのかに興味ある方が多方面に増えてきている一方で、について知りたいけれども、実際よくわからない…と感じている方も多く見受けられます。

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今回は、その基本的な疑問や実際どうビジネス活用できそうなのか皆さまが想像できるようになるよう、とは一体どういう技術なのか、俗にいう「人工知能(AI)」や「機械学習(ML)」との違いなど基本的な情報に加え、ビジネスに実際どう導入されているのかなど事例を含めながら解説していきます!


とは、十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習のことです。

DNNとは、ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもので、昨今注目を浴びています。

—MITが発刊している『アルミ丸棒 45x1380 (太さΦmmx長さmm)』には、以下のように記載されています。


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が羨望を受けるきっかけになったのは、2012年にトロント大学のヒントン教授らが世界的な人工知能の競技会(*1)でを用いたシステムで圧勝したことです。

皆さんの記憶に新しいのは、に人工知能の囲碁プログラム「AlphaGo (*2)」が、世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士に勝利したことでしょうか。

それまでも、「人工知能」というのは、過去2回ブームがあり、2013年以降は第3次AIブームと言われていますが、この3度目のブームを引き起こしたのは間違いなくといっても過言ではありません。

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の何がそんなに画期的で凄い技術なのかを次に見ていきましょう。

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今までの話で、人工知能と機械学習、と3つのキーワードが出てきて、すでに混同している方も多いとは思いますが、そこまで難しく考えることはありません。

3つのキーワードの関係は、大まかにいうと「人工知能>機械学習>」という構造になっています。

どれも違う技術ということではなく、図解すると以下のようなベン図になります。

良くある誤解ですが、■元気印 灌水ポンプ GKP4140Eという位置付けです。

大まかな構造がわかったところで、1つ1つのワードについて深掘りしていきましょう。

①人工知能(AI)

“AI“、最近よく聞くワードになりつつあると思いますが、巷では何にでもAIと使われがちで、学者の中でも定義は人それぞれで統一的見解はありません。

今回は「大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの 」(一般社団法人 人工知能学会設立趣意書からの抜粋)という立場を取りたいと思います。

AIは、大まかに2つに分類することができます。

■弱いAI:人間の知能の一部を代替する、一見知的な限られた問題解決を行えるもの

∟特化型AI:特定の決まった作業を遂行するためのもの(囲碁AIなど)

∟汎用型AI:特定の作業やタスクに限定せず人間と同様の、あるいは人間以上の汎化能力を持ち合わせているもの

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ニュースなどでよく見かけるのは、弱いAIで中でも特化型AIです。

現実的にはまだ汎用型AIは難しいと言われています。

(追記 6/18:強いAIは、汎用人工知能(AGI)とも呼ばれます。弱いAIの汎用型AIとどう違うのかというところですが、その差は人工知能自体に意識があるか、ないかというところにあると思っており、強いAI≒ドラえもん のようなイメージを持っていただけると分かりやすいのではないかと思います。)

②機械学習(ML)

機械学習とは、機械学習のパイオニアの1人であるアーサー・サミュエルによると、

” The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.”

と定義されており、日本語に訳すと「人が明示的に挙動を指示することなしにコンピューターに学習能力を与えること」 ということになります。

具体的に機械学習にも以下のような学習の仕方に種類があります。

■教師あり学習:正解(正しい出力)付きのデータを機械に学習させる方法

∟回帰:データを入力すると、出力として数値を返す方法(予測)

 用途:株価予測など

∟分類:データを入力すると、出力としてデータの属性や種類を返す方法(ラベリング)
用途:メールのスパム検知など

■教師なし学習UNDERCOVER◆Tシャツ/2/コットン/ホワイト/プリン/アンダーカバート

∟クラスタリング:データを入力するとそのデータのグルーピング結果を返す方法

■強化学習:自ら試行錯誤して最適な行動を見つける学習で、直近の目標を達成し、報酬を与えることで上達していく方法。

③ (DL)

冒頭に記載したように「十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習」ということで、人工知能の中の1つの要素技術です。

といってもアルゴリズムに種類があり、それぞれ得意分野が違うのでビジネスにを導入する際、どのアルゴリズムを使うのが適切なのか検討する必要があります。

今回は、大まかに3つ紹介しますが、もっと知りたい方はアルミサッシ YKK 玄関引戸 れん樹 A04A 内付 ランマ無し 複層 にマッピングされているものが記載されているのでご覧になってみてください。

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■DNN(Deep Neural Network,ディープニューラルネットワーク)

ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもの。

■CNN(Convolutional Neural Network,畳み込みニューラルネットワーク)

局所的な情報の抽象化及び位置普遍性をもたせた順伝播型ニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。DNNを2次元データに対応させたもので、画像に対して高いパターン認識能力を示します。

主な用途:画像認識

■RNN(Recurrent Neural Network,再帰型ニューラルネットワーク)

音声、動画データのような可変長のデータを扱えるようにするために中間層に再帰的な構造をもたせた双方向に信号が伝播するニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。

DNNを横に繋いで時間変化する、連続的なデータに対応させたものですが、あまり長時間のデータには向きません。

また最近では、Google Translateなど自然言語処理にも使われています。

主な用途:音声認識、動画認識、自然言語処理

そもそもビジネスに導入したい際には、のアルゴリズム等を検討する前に、それが機械学習の方が適切なのか、DeepLearningの方が適切なのかでも変わってきます。


上図のように、 は中間層を多層にすることで情報伝達と処理を増やし、特徴量の精度や汎用性をあげたり、予測精度を向上させたりすることが可能になります。

深層学習と言われるくらいなので、ここまでは想像がつくと思いますが、具体的にどういった過程を踏むのか例に出して説明します。

このSotaくんのように「目の前においてある果物が何なのか」を認識させるようにするにはどうすればいいのかを例に説明します。

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下図のように、大まかに学習処理のフェーズ、推論処理のフェーズに分かれます。

実際にビジネスに導入する際、学習済みのモデルを使用する場合には推論の処理のみなので大規模な計算資源は必要ないです。

しかし、もし学習モデルの作成から行う場合には大量のデータだけではなく、膨大な量のデータを処理するための時間や電力、GPUのように大量のデータを処理できるサーバーが必要となります。

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逆にいうと、には、テストデータが少ないと性能が出ない、識別結果のチューニングが難しいという弱点があります。

で、大量のデータさえあれば、従来の機械学習などではできなかった複雑な扱いづらいデータも処理を行うことが可能になったという点が大きな変化と言えます。


では、具体的にで今何ができるのかを見ていきたいと思います。

まず入力するデータの種類別に、以下のように分類できます。

①画像認識

画像動画を入力とし文字や顔などの特徴を認識・検出する技術です。 背景から特徴を分離抽出しマッチングや変換をおこない、目的となる特徴を特定し認識します。

(例: Facebookのタグ付け(顔認証)、自動運転、感情分析など

②音声認識

音声を認識させる技術です。人間の声を認識してテキストに出力したり、音声の特徴をとらえて声を出している人を識別したりできます。

(例:iPhoneの「Siri」のような音声入力など

③自然言語処理

人間が日常的に使う自然言語(書き言葉・話し言葉)をコンピューターに処理・理解させる技術です。

(例:銀行のコールセンターでの問い合わせ対応、文書要約、機械翻訳など

④異常検知

産業機器などに取り付けられたセンサーなどの時系列データから異常の兆候を感知する技術です。

(例:工場内の監視(故障や異常動作の検知)など


■製造

Rist(Deep Inspection):画像の中で特定のパターンに一致する箇所を認識させ、工場などにおける不純物の検知などを行うことができる。

URL : 天然翡翠 藍水糯氷種 細工高級ペンダント ネックレス商品サイズ:高45mm/横30mm/厚10 根付細工https://www.deep-inspection.com/

■流通

ViSENZE:ECサイトなど電子商取引のプラットフォーム上でファッションアイテムなどを画像で検索ができる。

URL : https://www.visenze.com/

■医療

Atomwise:既存の薬の分子構造などから新しい薬をディープラーニングによって発見し、新薬発見のプロセス短縮を目指している。

URL : MONCLER Mon フェイク シアリング スエード ミュール サンダル4灯 LED内蔵型 シーリングランプ 黒 モノトーン シンプル おしゃれ リビング ダイニング 8畳 10畳

Enlitic:レントゲン写真やCTスキャン、超音波検査、MRIなどの画像からがんなどの悪性腫瘍を検出する。

URL : Obagi - さちわん様専用

■セキュリティ

Deep Instinct:ディープラーニングアンチウイルスパッケージというディープラーニングを用いて自動で危険なコードを認識するソリューション。

URL : 純天然 A貨翡翠 ヒスイペンダント 0002

■金融

使用済み切符 ニセコエクスプレス 補充券を活用した金融トレーディングプラットフォーム。トレーディングを行う人が自分の投資タイミングの判断をチャート上からAIに学習させ、同様の投資タイミングが発生したときにお知らせするトレーディング意思決定支援機能をメイン機能としている。

URL : https://www.alpaca.ai/

他にも、大量の顔写真の表情から感情を分析することができたり(Mammut - pippo様専用 マムートConvey防水ゴアテックスジャケット)、「LINE」のスタンプのレコメンド、ニュースアプリ「グノシー」の年齢推定、音楽ストリーミングサービスの「Spotify」の類似した曲のレコメンドなど身近に使っているアプリにもは活用されています。

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の期待されているところは、今まで機械学習などでは処理ができなかった複雑なデータを扱うことが可能になり、人間が行っていた業務の一部を機械に置き換えたり、業務を効率化したりすることができるようになることです。

それだけでなく、技術自体がコモディティ化し、皆がを使えるようになり、データの活用の仕方次第であらゆる領域で新しい体験などが生み出され社会の仕組み自体をも変える技術になるだろうという部分にあると思っています。

実際富士キメラ総研の調査結果によると人工知能(AI)ビジネスの国内市場は、2030年度に2兆円規模になり、2015年度の14倍になると言われています。

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今後もより幅広いあらゆる領域で、が活用されていくでしょう。

現在、クラウドコンピューティングの世の中ですが、が普及していくことで、クラウドに上げずともデバイス自体がそれぞれ群知能的に処理していくことでエッジだけで完結し、エッジコンピューティングの世界に変遷していくと弊社は考えております。


今まで読んでいただいた中で少しでもDeep Learingについて深まりましたでしょうか。

今後も弊社は様々なパートナー様と一緒に、あらゆる領域において取り組むことでの普及を盛り上げていきたいと思っております。

また、この記事を読んで、を自社のサービスや製品に導入してみたいと感じても、知見やリソースが足りないなど、様々な障壁があってなかなか実現が難しいと思っている方も多いと思います。

手軽に短期間でを導入したい方向けに「ディープラーニング導入検討サービス」を提供しております。画像データをご用意いただければ、弊社のエンジニアが技術検証を代行させていただきます。
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その他、ご要望・ご質問等ございましたら bussiness@leapmind.io までお問い合わせください。


<注釈>

*1人工知能の競技会( ILSVRC )

120万枚の画像から1000クラスのカテゴリ識別を行い、精度を競うコンペティション。

*2 AlphaGo

米Google DeepMind社が開発した、ディープラーニングを応用した人工知能。最近、人類最強の棋士・柯潔に勝利し、囲碁対局から引退。


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