<2021 現代化十六講心得>
現代化十六講過去幾年也讀過 4-5 次了,第一次讀收穫很大,中間幾次就比較少,這次再讀又有很多收穫
伊恩莫里斯利用這四項指數來統計人類文明的發展:攝取能量的能力、社會組織的能力、信息技術的能力(社會組織成員每天交流、儲存、記憶)、戰爭動員的能力
第一項攝取能源的能力。伊恩莫里斯所稱的能源大概是從光合作用到石化、動力這種能源。但如果放到企業的角度,能源也可以想成資源或經濟學所稱的生產要素,包含:人、土地、資本
而後面三項:社會組織的能力、信息技術的能力、戰爭動員的能力,也許可以想成消耗能源的方式。放到企業,那就是商業模式的選擇及組織架構的組成
人類文明的出現跟自然資源有很大的關係,有興趣的可以讀 <槍炮、病菌與鋼鐵>,簡單稱為天時與地利。那一間公司的出現,第一步也要看清楚天時,然後盤點一下地利。張忠謀望盡天涯路,看見 Fabless 這個天時、Jeff Bezos 看到網路每年好幾倍在成長的天時、巴菲特轉控股收購,可能也是看見美國企業接棒的天時。看懂天之後要來看地利,我有什麼。張忠謀第二步是盤點台灣資源,喔我沒有設計能力、沒有行銷能力,但高品質製造的能力或許有。
最後是打造組織的能力。李祿說人類文明兩個最偉大的制度創新,第二偉大的是中國發明的科舉制。核心概念是人類理性上追求機會的平等。建立了提供機會平等制度的社會都會繁榮進步、長治久安。一間公司怎麼打造機會的平等,leading by ideas、expert leadind expert,而不是老闆是對的,就很重要了。而最偉大的制度創新是自由貿易的市場,這是亞當斯密觀察到驅使人類經濟進步最重要的力量,自由貿易的競爭下,產生各國間的比較利益,帶來分工,後交換產生 1+1>2 的力量。這個力量一直存在,從不會自己產生能量的單細胞生物吃下另一個會產生能量的單細胞生物,把他收服變成粒線體開始,人類的分工創造出 1+1>2 的力量就不曾斷過。而在這之上,李祿提出在 3.0 文明中,分工交換產生的增量又進一步被放大,這是因為人的知識是可以積累的,單純的商品、服務的積累不太容易,但人的知識累積是比較容易的,知識思想交換時出現的情況是 1+1>4。交換雙方不僅保留自己的思想,獲得了對方的思想,而且在交流中還碰撞出火花。知識自由分享,不需要交換,不需要大米換奶牛
知識產生 1+1>4 這個觀察,我覺得是這次重讀最大的一個收穫之一(以前讀過過去還有點 Confuse🤣)。今天的人類不斷站在前一代的人類肩膀上疊代。我們沒有付出勞動,只付出了時間,就累積了前人所有的經驗和教訓。而平常的交流,也不是以物易物的交換,交流結束後雙方不會因為我把我的知識說給你聽,所以我的知識就消失了。這個重大觀察,是驅使人類經濟發展可以指數進展的根本原因。而如果要我大膽猜測,我會覺得人類進展可能越來越快。如果越來越多人加入到知識共享的體系中、整個經濟發展從越實體往越線上轉移、社會分工越來越細的情況下,也許會加速經濟進展的斜率,當然這只是我大膽的猜測
既然知道 1+1>4 的力量很重要,那企業要怎麼設計一個環境、系統或文化來產生上述兩個制度創新,可能是導致未來競爭優勢強弱很關鍵的決定。要讓員工勇於創新,並對每一次的創新嘗試,不論成功或失敗,都要做好詳細的資料收集工作。
來看看 Jenesn 是怎麼在打造 Nvidia 創新的文化。"很多公司說創新很重要,但我不認爲創新可以用說的來孵育除非你有 risk-taking 的文化。我要鼓勵我們的工程師、行銷、所有員工去 take calculated risk。但首先你要教他們,這是一個技能,第二個部分是勇氣。大多數人討厭失敗,但如果你們想要成功,我鼓勵你們 to grow tolerance for failure. 但如果你不斷失敗,你可能就真的會失敗。所以重點是你怎麼教會一個人失敗,但是是快速的失敗,然後只要一知道是一條死路,馬上就轉換。而做到這件事的方法,我們稱為 intellecture honesty"。不怕失敗可能是要創新最重要的一個環節。自古人類在沒有人鼓勵下就一直創新,從穀物的育種到亞當斯密說的工廠工人。那為什麼很多公司就不創新了?也許是失敗的時候旁邊的同事、長官沒有給予鼓勵:黑,你超棒,只是找到另一種證明此路不通的方法。
再來就是資料的收集。成功地記錄下來,下次就這樣做、失敗的也記錄下來,給後人參考。漸漸的,就成為一套不斷迭代的方法論。聽說台積電的 documents center 和蘋果的 Design Guide Book 就是在幹這件事
最終,看懂天時、了解地利,也設計了可行的商業模式和組織架構(人和)一切看似美好。但要小心謹慎,因為天不斷在變動,地也不斷在變動。適合 1.0 文明成長的地區跟 2.0 文明不同。所以組織要隨時根據環境變化而調整
同時也有36部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅高金素梅 吉娃斯 阿麗,也在其Youtube影片中提到,《打疫苗 風險族群為什麼不先警示?》 ~高金素梅 2021.06.28 6月15日,85歲以上的長者開始接種AZ疫苗,可是疫苗施打短短十天之後,卻發生了不少死亡的案例。截至6月24號為止,接種AZ疫苗的人數將近173萬人,接種後死亡的人數,竟然高達169人,這個數字太可怕了! 在日本,他們從今年...
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一般大家聽到黑棗就會想到紅棗,但是相較於紅棗,黑棗的營養價植更高一等,等同是開了Turbo的紅棗!
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葉酸和維他命B12的關係非常密切
是造血系統其中主要物質,因此也被稱為造血維生素
也是骨髓中紅血球合成到成熟過程中所必須的養分
而葉酸可以促進新陳代謝,使氣色由內而外的紅潤!
一般其實我們的日常飲食當中就可以補充到葉酸,例如:深色蔬菜、木瓜、小番茄、柳丁、芭樂以及奇異果等天然食材,但是葉酸作為水溶性維生素,容易經過每天流汗、排尿而代謝掉,沒辦法長期在身體中儲存,再加上現代人飲食時常不均衡、或是有三餐不正常的問題,台灣人普遍有葉酸不足的狀態,因此透過額外的補充很重要!
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人體新陳代謝裡的每個過程幾乎都需要鐵
因此女生對於鐵的補充可以說是尤其重要
鐵從肺部攜帶氧氣,通過血液,釋放氧氣到需要的部位
而我們體內的酵素也含有鐵,它能幫助我們將身體的「辣薩祕」通通排除體外,並將醣類轉化成身體能量!
如果我們女生沒有足夠的鐵,導致血紅素的不足
很可能就會造成組織和器官缺氧
再來尤其是現在家庭事業兩頭顧的時代女性們
在長時間耐力、耗體力的狀態下,紅血球就像在血流處顛簸而行的車輛,一些比較弱或老廢的紅血球就容易在過程中遭受擠壓而破裂,攜帶著鐵的血紅素也因此釋放到血流中!
如果身體來不及回收這些血紅素,那部分鐵就會流失而無法被利用!形同Game over了!
⛔因此女生們千萬不要讓鐵補充的速度,跟不上鐵流失的速度!吃到對的鐵,就跟選擇真命天子一樣,很重要!
👍👍👍其實不只女生,就像打電玩一樣,每個人都可能會遇到血條狂掉的時刻!
吃不健康、三餐不正常、作息大亂...任何一個壞習慣都會導致鐵質逐漸流失!
最後臉色和吸血鬼一樣蒼白無光!
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生物統計是什麼 在 Facebook 的最佳解答
發現大家對於埃及爸爸的案例非常的焦慮😱
焦慮在我們對Delta的 #隔離檢疫措施,是不是14+7 #天數不夠長?
"所以隔離天數要加長嗎?" 我是認為,應該還沒有必要做到這樣
我們再一次,把中國廣東5-6月爆發的Delta疫情拿出來看一下
所收錄的167位確診案例裡面
📌#感染力潛伏期 平均為 4.0 天
第95的百分點落在感染後 8.2 天之內
該點統計信賴區間(95%)範圍是7.1-9.3天
也就是 最長9.3天後 會被驗出,之前都是陰性
📌#症狀潛伏期 平均為 5.8 天
第95的百分點落在為 11.5 天之內
該點統計信賴區間(95%)範圍10.1-13.0天
也就是 #無症狀 達到 #最長13天,13天後才發生症狀而警覺
有趣的是
73.9% (信賴區間範圍67.2%-81.3%) 在發病前傳染他人
97.1% (信賴區間範圍94.4%-99.0%) 在發病後4天內傳染他人
那這樣,我會覺得目前14+7,還是夠的、堪用的
以上族群的95%信賴區間的最邊緣數據
最多就是感染後13天後發病,13+4=17天發生傳染給其他人
🎯所以在後面的+7自主管理,可能需要更確實
大幅提升自主管理的嚴格性
並且還是需要配給入境民眾廣篩試劑
在自主隔離期間抓一個時間點再篩一次
以便抓出隔離後陰轉陽的極特殊案例
--
👓以上概念看不懂嗎?
📌我引用台大公衛學院林先和教授《新冠肺炎之傳播分析》所說
在傳染病防疫的探討上,暴露時間與發病⽇期是最重要的資訊,因為每個疾病的病程與傳播特性都不同,所以傳染⼒及症狀出現的時間分為傳染⼒潛伏期及症狀潛伏期
傳染⼒潛伏期 (Latent period)
意指從暴露感染到⾃⾝出現向外傳染⼒的時間
症狀狀潛伏期 (Incubation period)
意指從暴暴露感染到出現症狀狀那一天的時間
冠狀狀病毒的潛伏期 (此段落指武漢原始株)
根據一項荷蘭團隊的研究,冠狀病毒的平均潛伏期⼤約是 5~6 天,最長約 14 天(Backer et al., 2020)
這也是為什麼在尚未完全了解病毒的情況下,需要居家隔離14天,防疫必須採嚴格保守的策略進行。
--
在我眼中,埃及爸爸應該就是特殊案例
凡是生物就有例外
你防了95%,就會出現5%
你防了99%,就會出現1%
你防了99.9%,就會出現0.1%
而我們政策制定的都是盡量降低風險
社區內的公共衛生措施的配合度
才是減少零星案例造成傳播的關鍵
所以 #自主管理期 的嚴格性和執行面
才是我們要討論如何改善的面向
因為我們畢竟是民主人權國家
一昧加強前面的隔離期間
恐怕造成一定的經濟損失或後續自主管理防疫疲勞
太嚴格其實也未必是明智的
而機組人員的相關規定
未完整施打疫苗者7+7與有完整施打者5+9
我就覺得可能要另外討論了
生物統計是什麼 在 高金素梅 吉娃斯 阿麗 Youtube 的最佳貼文
《打疫苗 風險族群為什麼不先警示?》
~高金素梅 2021.06.28
6月15日,85歲以上的長者開始接種AZ疫苗,可是疫苗施打短短十天之後,卻發生了不少死亡的案例。截至6月24號為止,接種AZ疫苗的人數將近173萬人,接種後死亡的人數,竟然高達169人,這個數字太可怕了!
在日本,他們從今年二月份開始施打疫苗,直到六月,已經有超過2243萬人接種了第一劑疫苗。但是,根據日本厚生勞動省的統計,到了6月9日為止,總計才196人在接種後猝死。
面對著超過4%的確診死亡率,還有每天不斷增加的疫苗接種死亡人數,台灣人民在沒有充分具體的醫療資訊和警示的情況下,不得不徘徊在希望和恐懼之間,猶豫著該不該施打疫苗。於是,台灣明明疫苗不夠,但施打的人數,卻從先前的每天15萬人,減少到5萬人。
陳時中部長冷漠地說:「疫苗施打利大於弊!」 蔡英文總統只說:「輪到你,就去打。」
但是,一定有很多人想問:
有癌症病史或正在治療癌症的人,可以打嗎?
有高血壓和糖尿病的人,可以打嗎?
有精神病和憂鬱症的人,可以打嗎?
有心臟、腦和血管疾病的人,可以打嗎?
有心臟手術史、心血管裝有支架的人,可以打嗎?
手術之後還在恢復期的人,可以打嗎?
長期使用生物製劑的人,可以打嗎?
正在服用抗過敏藥物的人,可以打嗎?
有甲狀腺疾病、定期服藥的人,可以打嗎?
懷孕三到六個月的孕婦,可以打嗎?
正在哺乳的媽媽們,可以打嗎?
中重度貧血的人,可以打嗎?
肝炎患者和帶原者,可以打嗎?
剛打過流感疫苗的人,可以接著打嗎?
政府難道就不能為人民著想,有溫度地、有人性地消除人民心中的疑慮,溝通好接種疫苗的風險嗎?
生物統計是什麼 在 李基銘漢聲廣播電台-節目主持人-影音頻道 Youtube 的最讚貼文
本集主題:「演算法的一百道陰影:從Facebook到Google,假新聞與過濾泡泡,完整說明解析、影響、形塑我們的演算法」介紹
訪問編輯: 王正緯
內容簡介:
從選餐廳到選總統,演算法正全面影響我們的生活?
Facebook和劍橋分析公司分享用戶個資,讓演算法操弄人心?
Google的搜尋演算法暗藏性別與種族歧視?
讓應用數學權威帶我們一一解答以上的問題。
我們對科技與網路的仰賴有如開了一扇窗,讓數學家和資料研究者得以窺探我們的生活。他們不斷蒐集資料,了解我們去哪裡旅行、上哪裡購物、買些什麼、對什麼感興趣,進而預測我們的生活習慣。有些人甚至宣稱,這些資料就足以操弄人心、改變國家輿論。但這些資料到底多可靠?唯有了解數學做得到和做不到什麼,才能明白演算法正如何改變我們的生活。
演算法到底能多了解我們?
2018年Facebook爆出與劍橋分析公司分享用戶個資的事件。劍橋分析公司宣稱,他們能從資料中分析出個人的政治傾向,以針對這些人投放量身打造的競選宣傳。然而這些劍橋分析公司取得的資料,真的能讓他們做成一個完整的「人格分析」演算法嗎?另外,Google引以為傲的搜尋演算規則,是否會擴大我們的偏見,讓我們「學會」歧視?
了解演算法,不必再對科技擔心受怕
演算法和操弄人心的恐慌正在蔓延,而本書作者帶領我們遍觀各種演算法,看見數學不為人知的一面。藉由訪問走在演算法研究最前端的科學家並自己做數學實驗分析佐證,作者除了解釋數學與統計如何運用於現實生活,也說明了現今社群演算法的能力與極限,讓我們更了解現今的網路服務是如何影響我們。
作者簡介:桑普特David Sumpter
現任瑞典烏普薩拉大學應用數學系教授。於英國倫敦出生,蘇格蘭長大,在曼徹斯特大學取得數學博士學位,曾於牛津大學擔任皇家學院訪問學者,後至瑞典任教,研究領域包括魚群及蟻群的運作機制、足球隊的傳球路線分析、社會隔離、機器學習及人工智慧等等。
除了為《經濟學人》、《電訊報》、《當代生物學》期刊、《今日數學》等雜誌撰寫文章,桑普特也獲得數學暨數學應用學院(IMA)的凱薩琳.理查茲獎,獎勵他向大眾推廣數學的貢獻。Soccermatics是他的第一本書。
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每個人都想要找到更穩定、更有保障的工作,不過我要提醒的是,要是你沒看今天的節目,到頭來,你可能只剩下一場空。
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最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁~黃泰一先生,他就表示喔,華碩的AI團隊,已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池,累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者,建立起節省人力、降低風險,而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來,能夠透過大量的數據,以及資料跟資料之間的相互運用,所產生的商業價值來賺錢!
儘管現階段呢,華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據,不過可以想見的是喔,只要精準的演算法系統建立;商店它是不需要店員,醫院它可能也不太需要醫檢師,輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」,將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生,在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說:「在未來的5~10年之內,現有的50%工作,將會由AI取代」!
所以拉回來看,只要你有稍微留意時事,你一定知道現代的公務人員、銀行行員,就算寒窗苦讀多年考了進去,福利和工作的輕鬆度,也都大不如前了,更別說他們的未來和發展。
也就是說喔,要是你忽略真實職場上正在發生的變化,那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的,卻只能做個幾年,就被裁撤了!
這樣的投資報酬率,你覺得划算嗎?算一下喔!會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格,但是真正得到的,卻是更高的失業風險!
你想因為「眼前」短暫的穩定,而把自己放到更大的危險裡嗎?如果你不想,你可以選擇現在就打開眼睛,開始為自己的未來做準備~
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人工智慧的時代已經來臨了,但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋,在面對自己的人生,你曾想過這是為什麼嗎?
其實答案很簡單,那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思,困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡,我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念,它的危險之處。
它在於喔,人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」,或者是「最好的鐵飯碗」之後,我們就不再動腦筋思考了,所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗,千萬別碰!
而「路徑依賴」呢?它是指喔,人會習慣用過去的經驗,想現在的事,然後去預測未來。
比如說吧,你念醫學院,所以就只能當醫生;再比如說,你過去在某個行業,所以你在轉職的時候,就只能做相關的行業。
而弔詭的是,如果過去的經驗能夠適用於現在,還能夠幫你預測未來的話,那每個人都是半仙了啊,也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了,不是嗎?
所以呢,無論你是白領,還是藍領的朋友,我想要跟大家說的是喔,未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的,無論你想不想面對,它遲早都會來!
不過我也很肯定的告訴你,在我們失去「舊工作」的同時,這個世界還會增加許多的「新工作」。
只要你願意改變,跟上腳步,某些你覺得沒有什麼的工作,其實都潛藏著非常大的人力缺口,值得你好好的關注。
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歡迎你加入學習,也希望今天的分享能夠帶給你一些幫助,我是凱宇。
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