├── English_Textbook ├── A-Concise-Introduction-to-Machine-Learning.zip ├── Data-Mining-Practical-Machine-Learning-Tools-and-Techniques-3rd-Edition.zip ├── Mathematics-for-Machine-Learning.zip ├── Pattern-Recognition-4th-Edition.zip └── The-Matrix-Cookbook.zip ├── README.md ├── _config.yml ├── 作业 ├── 课程10-作业.zip ├── 课程12-作业.zip ├── 课程13-作业.zip ├── 课程3-作业.zip ├── 课程4-作业.zip └── 课程9-作业.zip ├── 课件 ├── 生物信息学研究的思考.zip ├── 课件1.zip ├── 课件10.zip ├── 课件11.zip ├── 课件12.zip ├── 课件13.zip ├── 课件14.zip ├── 课件2.zip ├── 课件3.zip ├── 课件4.zip ├── 课件5.zip ├── 课件6.zip ├── 课件7.zip ├── 课件8.zip └── 课件9.zip └── 阅读材料 ├── 琦言药语公众号.gif ├── 琦言药语公众号.jpg ├── 课程1-阅读材料 ├── Nature-Review-阅读资料.zip ├── 其他阅读材料.zip ├── 斯坦福Andrew课程-阅读材料.zip ├── 机器学习人物关系.zip └── 美国医学学会杂志-阅读资料.zip ├── 课程10-阅读材料 ├── NBT-Primer阅读材料.zip ├── Nature-Genetics阅读材料.zip ├── Nature-Review阅读材料.zip ├── 其他阅读材料.zip ├── 斯坦福Andrew课程-阅读材料.zip └── 知乎Hinton深度学习研究史.zip ├── 课程11-阅读材料 ├── NBT-Primer阅读材料.zip ├── Nature-Methods阅读材料.zip ├── 其他阅读材料.zip ├── 斯坦福Andrew课程-阅读材料.zip └── 谱聚类.zip ├── 课程12-阅读材料 ├── NBT-Primer阅读材料.zip ├── Nature-Neuroscience阅读材料.zip └── 斯坦福Andrew课程-阅读材料.zip ├── 课程13-阅读材料 └── tensor.zip ├── 课程14-阅读材料 └── Boosting.zip ├── 课程15-阅读材料 ├── 主动学习.zip ├── 元学习.zip ├── 半监督学习.zip ├── 因果推断.zip ├── 图神经网络.zip ├── 多任务学习.zip ├── 多标签学习.zip ├── 多示例学习.zip ├── 多视图学习.zip ├── 对抗生成.zip ├── 强化学习.zip ├── 联邦学习.zip └── 迁移学习.zip ├── 课程2-阅读材料 ├── NBT-Primer阅读材料.zip ├── Nature-Methods阅读材料.zip ├── 其他阅读材料.zip └── 斯坦福Andrew课程-阅读材料.zip ├── 课程3-阅读材料 └── 斯坦福Andrew课程-阅读材料.zip ├── 课程4-阅读材料 └── 斯坦福Andrew课程-阅读材料.zip ├── 课程5-阅读材料 ├── BIC_Scores.zip └── 斯坦福Andrew课程-阅读材料.zip ├── 课程6-阅读材料 ├── NBT-Primer阅读材料.zip ├── Nature-Review-阅读材料.zip ├── 斯坦福Andrew课程-阅读材料.zip └── 香港科技大学阅读材料.zip ├── 课程7-阅读材料 ├── NBT-Primer阅读材料.zip └── 神经支持决策树.zip ├── 课程8-阅读材料 └── 香港科技大学阅读材料.zip └── 课程9-阅读材料 ├── NBT-Primer阅读材料.zip ├── 其他阅读材料.zip └── 斯坦福Andrew课程-阅读材料.zip /English_Textbook/A-Concise-Introduction-to-Machine-Learning.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/English_Textbook/A-Concise-Introduction-to-Machine-Learning.zip -------------------------------------------------------------------------------- /English_Textbook/Data-Mining-Practical-Machine-Learning-Tools-and-Techniques-3rd-Edition.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/English_Textbook/Data-Mining-Practical-Machine-Learning-Tools-and-Techniques-3rd-Edition.zip -------------------------------------------------------------------------------- /English_Textbook/Mathematics-for-Machine-Learning.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/English_Textbook/Mathematics-for-Machine-Learning.zip -------------------------------------------------------------------------------- /English_Textbook/Pattern-Recognition-4th-Edition.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/English_Textbook/Pattern-Recognition-4th-Edition.zip -------------------------------------------------------------------------------- /English_Textbook/The-Matrix-Cookbook.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/English_Textbook/The-Matrix-Cookbook.zip -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | ## 面向生物医学学科专业本科生的机器学习理论与方法课程
2 | 授课教师： 刘琦 教授
3 | 同济大学 生命科学与技术学院 生物信息系
4 | ## 1. 课程简介 5 | 机器学习是一门多学科交叉课程，涵盖概率论，统计学，信息论和复杂算法等相关领域知识，使用计算机作为工具并致力于使得计算机器具备人工智能。现有的机器学习课程一般开设在计算机相关专业，但是人工智能和机器学习等数据分析技术在生命科学、医学领域及神经科学等领域具有广泛的应用，故生物医学领域对于人工智能和机器学习技术具有迫切的需求。本课程响应国家大力发展 __"人工智能+"__ 及 __“医工结合”__ 的政策，依托于同济大学生命科学与技术学院生物信息学本科专业相关的课程设置，进行了系统的课程建设。该课程面向生命科学和医学相关专业的本科生，一般在本科大三阶段进行讲授，目前共设34个课时，分17周讲授。课程重点进行机器学习基本算法和模型的讲解，并精选一批文献阅读材料和网课供学生进行课外学习和知识拓展，其目的是进一步帮助学生理解其在生命科学和生物医学领域的应用。该课程一般要求本科生具备最基本的概率统计知识和基本的编程技能（Python, Perl, Matlab, R等）。 6 | 7 | 本课程目前采用的PPT教案为全英文，讲授为双语教学。PPT教案主要来自于[原斯坦福大学Andrew Ng教授开设的Machine Learning课程](https://www.coursera.org/learn/machine-learning)，以及[香港科技大学计算机学院张连文教授](https://www.cse.ust.hk/faculty/lzhang/)的若干本科教学PPT，在此向两位教授表示感谢，该课程内容将严禁进行其他商用活动。PPT教案内容考虑到生物医学专业本科生的接受程度进行了系统的梳理，在讲解过程中注重突出算法和模型的核心思想，兼顾一些数学公式的推导，并突出各种模型算法之间的联系以及说明其具体的应用场景，最后课程中精选了一批生物医学领域的相关阅读材料供学生进行拓展学习。机器学习这门学科发展迅速，博大精深，由于课程时间有限，本课程对于一些高阶的学习范式仅做一些简单介绍，并精选领域内相关综述供感兴趣的学生进行进阶学习。 8 | 9 | 后续将上传本课程的教学视频，敬请期待。 10 |
11 | 12 | ## 2. 课程教材 13 | 14 | ### 中文教材 15 | * [《机器学习》周志华著](https://item.jd.com/11867803.html)
16 | * [《统计学习方法》第二版 李航著](https://item.jd.com/47384022706.html)
17 | 18 | ### 英文教材 19 | * [*A Concise Introduction to Machine Learning*](English_Textbook/A-Concise-Introduction-to-Machine-Learning.zip)
20 | * [*Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques* 3rd Edition（经典Weka书）](English_Textbook/Data-Mining-Practical-Machine-Learning-Tools-and-Techniques-3rd-Edition.zip)
21 | * [*Pattern Recognition and Machine Learning* 4th Edition](English_Textbook/Pattern-Recognition-4th-Edition.zip)
22 | * [*Pattern Recognition and Machine Learning* 4th Edition Github python程序实现](https://github.com/ctgk/PRML)
23 | ### 补充数学基础辅助阅读教材 24 | * [*Mathematics for Machine Learning*](English_Textbook/Mathematics-for-Machine-Learning.zip)
25 | * [*The Matrix Cookbook*](English_Textbook/The-Matrix-Cookbook.zip)
26 | 27 | ## 3. 教学大纲 28 | 课时安排 | 内容 | 课件 | 阅读材料 | 作业 29 | ----|----|----|----|---- 30 | 课时-1| 绪论 | [课件1](课件/课件1.zip) | [斯坦福Andrew ng课程-阅读材料](阅读材料/课程1-阅读材料/斯坦福Andrew课程-阅读材料.zip)
[Nature-Reviews-Genetics-阅读材料](阅读材料/课程1-阅读材料/Nature-Review-阅读资料.zip)
[美国医学学会杂志-阅读资料](阅读材料/课程1-阅读材料/美国医学学会杂志-阅读资料.zip)
[机器学习学术人物关系](阅读材料/课程1-阅读材料/机器学习人物关系.zip)
[其他阅读材料](阅读材料/课程1-阅读材料/其他阅读材料.zip) | 31 | 课时-2| 线性代数与概率论一堂课总结 | [课件2](课件/课件2.zip) | [斯坦福Andrew ng课程-阅读材料](阅读材料/课程2-阅读材料/斯坦福Andrew课程-阅读材料.zip)
[NBT Primer阅读材料](阅读材料/课程2-阅读材料/NBT-Primer阅读材料.zip)
[Nature Methods阅读材料](阅读材料/课程2-阅读材料/Nature-Methods阅读材料.zip)
[其他阅读材料](阅读材料/课程2-阅读材料/其他阅读材料.zip)
[一个awesome统计可视化网站](https://www.automaticstatistician.com/index/)| 32 | 课时-3| 线性回归 | [课件3](课件/课件3.zip) | [斯坦福Andrew ng课程-阅读材料](阅读材料/课程3-阅读材料/斯坦福Andrew课程-阅读材料.zip) | [课程3-作业](作业/课程3-作业.zip) 33 | 课时-4| 逻辑回归与正则化 | [课件4](课件/课件4.zip) | [斯坦福Andrew ng课程-阅读材料](阅读材料/课程4-阅读材料/斯坦福Andrew课程-阅读材料.zip) | [课程4-作业](作业/课程4-作业.zip) 34 | 课时-5| 模型评估 | [课件5](课件/课件5.zip) | [斯坦福Andrew ng课程-阅读材料](阅读材料/课程5-阅读材料/斯坦福Andrew课程-阅读材料.zip)
[BIC Scores](阅读材料/课程5-阅读材料/BIC_Scores.zip) | 35 | 课时-6| 贝叶斯原理 | [课件6](课件/课件6.zip) | [斯坦福Andrew ng课程-阅读材料](阅读材料/课程6-阅读材料/斯坦福Andrew课程-阅读材料.zip)
[NBT Primer阅读材料](阅读材料/课程6-阅读材料/NBT-Primer阅读材料.zip)
[Nature Review阅读材料](阅读材料/课程6-阅读材料/Nature-Review-阅读材料.zip)
[香港科技大学课程相关阅读材料](阅读材料/课程6-阅读材料/香港科技大学阅读材料.zip) 36 | 课时-7| 决策树 | [课件7](课件/课件7.zip) | [NBT Primer阅读材料](阅读材料/课程7-阅读材料/NBT-Primer阅读材料.zip)
[神经支持决策树：可解释性和深度学习的折中](阅读材料/课程7-阅读材料/神经支持决策树.zip) 37 | 课时-8| 基于实例的学习 |[课件8](课件/课件8.zip) | [香港科技大学课程相关阅读材料](阅读材料/课程8-阅读材料/香港科技大学阅读材料.zip) 38 | 课时-9| 支持向量机(SVM) | [课件9](课件/课件9.zip) | [斯坦福Andrew ng课程-阅读材料](阅读材料/课程9-阅读材料/斯坦福Andrew课程-阅读材料.zip)
[NBT Primer阅读材料](阅读材料/课程9-阅读材料/NBT-Primer阅读材料.zip)
[其他阅读材料](阅读材料/课程9-阅读材料/其他阅读材料.zip)　| [课程9-作业](作业/课程9-作业.zip) 39 | 课时-10| 深度学习 | [课件10](课件/课件10.zip) | [斯坦福Andrew ng课程-阅读材料](阅读材料/课程10-阅读材料/斯坦福Andrew课程-阅读材料.zip)
[Nature Review阅读材料](阅读材料/课程10-阅读材料/Nature-Review阅读材料.zip)
[Nature Genetics阅读材料](阅读材料/课程10-阅读材料/Nature-Genetics阅读材料.zip)
[NBT Primer阅读材料](阅读材料/课程10-阅读材料/NBT-Primer阅读材料.zip)
[知乎好文：Hinton胶囊网络研究史](阅读材料/课程10-阅读材料/知乎Hinton深度学习研究史.zip)
[其他阅读材料](阅读材料/课程10-阅读材料/其他阅读材料.zip)
[Github深度学习在生物医学领域应用的review](https://greenelab.github.io/deep-review/) | [课程10-作业](作业/课程10-作业.zip) 40 | 课时-11| 聚类算法 | [课件11](课件/课件11.zip) | [斯坦福Andrew ng课程-阅读材料](阅读材料/课程11-阅读材料/斯坦福Andrew课程-阅读材料.zip)
[NBT Primer阅读材料](阅读材料/课程11-阅读材料/NBT-Primer阅读材料.zip)
[Nature Methods阅读材料](阅读材料/课程11-阅读材料/Nature-Methods阅读材料.zip)
[谱聚类](阅读材料/课程11-阅读材料/谱聚类.zip)
[其他阅读材料](阅读材料/课程11-阅读材料/其他阅读材料.zip) 41 | 课时-12| 降维算法 | [课件12](课件/课件12.zip) | [斯坦福Andrew ng课程-阅读材料](阅读材料/课程12-阅读材料/斯坦福Andrew课程-阅读材料.zip)
[NBT Primer阅读材料](阅读材料/课程12-阅读材料/NBT-Primer阅读材料.zip)
[Nature Neuroscience阅读材料](阅读材料/课程12-阅读材料/Nature-Neuroscience阅读材料.zip) | [课程12-作业](作业/课程12-作业.zip) 42 | 课时-13| 异常检测与推荐系统　| [课件13](课件/课件13.zip) | [张量简介](阅读材料/课程13-阅读材料/tensor.zip) | [课程13-作业](作业/课程13-作业.zip) 43 | 课时-14| 机器学习的应用
机器学习系统设计
大规模机器学习
集成学习 | [课件14](课件/课件14.zip)| [Boosting历史](阅读材料/课程14-阅读材料/Boosting.zip)| 44 | 课时-15| 高阶学习范式介绍
及生物信息学研究的思考 | [课件15](课件/生物信息学研究的思考.zip)| [半监督学习](阅读材料/课程15-阅读材料/半监督学习.zip)
[对抗生成](阅读材料/课程15-阅读材料/对抗生成.zip)
[多标签学习](阅读材料/课程15-阅读材料/多标签学习.zip)
[多任务学习](阅读材料/课程15-阅读材料/多任务学习.zip)
[多示例学习](阅读材料/课程15-阅读材料/多示例学习.zip)
[多视图学习](阅读材料/课程15-阅读材料/多视图学习.zip)
[强化学习](阅读材料/课程15-阅读材料/强化学习.zip)
[迁移学习](阅读材料/课程15-阅读材料/迁移学习.zip)
[主动学习](阅读材料/课程15-阅读材料/主动学习.zip)
[图神经网络](阅读材料/课程15-阅读材料/图神经网络.zip)
[元学习](阅读材料/课程15-阅读材料/元学习.zip)
[因果推断](阅读材料/课程15-阅读材料/因果推断.zip)
[联邦学习](阅读材料/课程15-阅读材料/联邦学习.zip) | 45 | 课时-16| 课程总结
答疑
课程汇报 | 46 | 47 | ## 4. 机器学习竞赛网站 48 | Dream Challenge: http://dreamchallenges.org/
49 | kaggle: https://www.kaggle.com/competitions
50 | 51 | ## 5. 推荐网课链接 52 | 课程名称 | 课程链接 53 | ---|--- 54 | 斯坦福Andrew ng机器学习课程 | https://www.coursera.org/learn/machine-learning 55 | 斯坦福图机器学习 | http://web.stanford.edu/class/cs224w/ 56 | Grokking Deep Learning | https://livebook.manning.com/#!/book/grokking-deep-learning
https://github.com/iamtrask/Grokking-Deep-Learning 57 | Machine Learning Yearning | https://deeplearning-ai.github.io/machine-learning-yearning-cn/ 58 | MIT面向生命科学的深度学习课程 | https://mit6874.github.io/ 59 | 中国大学MOOC-北京理工大学机器学习课程 | http://www.icourse163.org/course/BIT-1449601164 60 | 多伦多大学机器学习 | https://amfarahmand.github.io/csc311/ 61 | 台湾李宏毅机器学习 | https://github.com/datawhalechina/leeml-notes 62 | 复旦大学邱锡鹏深度学习 | https://nndl.github.io/ 63 | 普林斯顿大学NLP课程 | https://www.cs.princeton.edu/courses/archive/spring20/cos598C/ 64 | 佐治亚理工大学交互式线性代数 | http://textbooks.math.gatech.edu/ila/index.html 65 | 66 | ## 6. 主讲人科普链接 67 | 68 | [人工智能应用于新药研发的范式转变](https://mp.weixin.qq.com/s/Jo6meVR1VGamXJX0koGUqg), 知识分子公众号科普, 2018. 69 | 70 | [化学界诞生了一个“AlphaGO"](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNDA2NTI4Mg==&mid=2655422772&idx=1&sn=bd500ac05a447c1d94616beb537f5211&chksm=f3a68b59c4d1024ff059cb780b432bcd44bbc18b379e437a92320f6aed95af2f115a161c8147&scene=21#wechat_redirect), 知识分子公众号科普, 2018. 71 | 72 | [生物信息学研究的思考](https://www.ccf.org.cn/c/2016-12-01/550967.shtml), 中国计算机学会通讯（CCCF）, 12（10）, 2016. 73 | 74 | __琦言药语 微信公众号__ 75 | 76 | ![image](https://github.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/blob/master/%E9%98%85%E8%AF%BB%E6%9D%90%E6%96%99/%E7%90%A6%E8%A8%80%E8%8D%AF%E8%AF%AD%E5%85%AC%E4%BC%97%E5%8F%B7.gif) 77 | 78 | ## 7. 联系方式 79 | 刘琦 email：qiliu@tongji.edu.cn 80 | -------------------------------------------------------------------------------- /_config.yml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | theme: jekyll-theme-slate -------------------------------------------------------------------------------- /作业/课程10-作业.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/作业/课程10-作业.zip -------------------------------------------------------------------------------- /作业/课程12-作业.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/作业/课程12-作业.zip -------------------------------------------------------------------------------- /作业/课程13-作业.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/作业/课程13-作业.zip -------------------------------------------------------------------------------- /作业/课程3-作业.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/作业/课程3-作业.zip -------------------------------------------------------------------------------- /作业/课程4-作业.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/作业/课程4-作业.zip -------------------------------------------------------------------------------- /作业/课程9-作业.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/作业/课程9-作业.zip -------------------------------------------------------------------------------- /课件/生物信息学研究的思考.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/课件/生物信息学研究的思考.zip -------------------------------------------------------------------------------- /课件/课件1.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/课件/课件1.zip -------------------------------------------------------------------------------- /课件/课件10.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/课件/课件10.zip -------------------------------------------------------------------------------- /课件/课件11.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/课件/课件11.zip -------------------------------------------------------------------------------- /课件/课件12.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/课件/课件12.zip -------------------------------------------------------------------------------- /课件/课件13.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/课件/课件13.zip -------------------------------------------------------------------------------- /课件/课件14.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/课件/课件14.zip -------------------------------------------------------------------------------- /课件/课件2.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/课件/课件2.zip -------------------------------------------------------------------------------- /课件/课件3.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/课件/课件3.zip -------------------------------------------------------------------------------- /课件/课件4.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/课件/课件4.zip -------------------------------------------------------------------------------- /课件/课件5.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/课件/课件5.zip -------------------------------------------------------------------------------- /课件/课件6.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/课件/课件6.zip -------------------------------------------------------------------------------- /课件/课件7.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/b65c4d8c5123f7691bb9b882f4d5baba88661604/课件/课件7.zip -------------------------------------------------------------------------------- /课件/课件8.zip: -------------------------------------------------------------------------------- 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