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災難後，機器人要來拯救大家！

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    每年超過百萬人死於災難。
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    二百五十萬人
    永久傷殘或流離失所，
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    受災社區要花
    二三十年重建恢復，
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    還有大量的經濟損失。
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    如果你能將
    初始應變時間縮短一天，
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    就能加快整體恢復時間
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    一千天，即三年。
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    這要如何達成？
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    如果第一批救災人員
    能進入災區、拯救生命、
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    減輕各種危險造成的災害，
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    那麼其他團體就能進入
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    恢復供水、供電、搶修道路，
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    也就是說之後
    施工人員及保險公司
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    都可以進入重建房子，
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    也就是說你能恢復經濟，
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    甚至還能變得更好，
    更有能力應變下一場災害。
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    一家大保險公司告訴我
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    如果他們能早一天
    處理屋主的索賠，
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    就能讓屋主
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    早六個月修好房屋。
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    這就是為什麼
    我要做「救災機器人學」，
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    因為機器人能讓災難更快消失。
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    現在你們已經看到其中幾種了。
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    這些是無人機。
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    這裡有兩種無人機：
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    一種叫旋翼機，又稱蜂鳥；
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    一種是定翼機，又叫隼。
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    這兩種自 2005 年
    颶風卡崔娜以後
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    已被廣泛使用。
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    我跟大家展示一下
    這種蜂鳥旋翼機如何運作。
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    這是結構工程師的夢啊！
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    這些能從不同角度看受損狀況，
    是你無法從地面用望遠鏡
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    或從衛星圖，
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    或從任何高一點的飛行角度看到。
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    但不只是結構工程師
    及保險公司有這樣的需求。
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    你還能從這種定翼機，
    這個隼看到東西。
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    這個隼能拿來做地理空間調查。
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    你能把成像組合起來
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    得到立體影像重建。
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    這兩種機器人都曾用於
    華盛頓州的奧所山崩上，
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    因為很大的問題出在
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    瞭解這場災難的
    地理空間及水文狀況，
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    而不是搜救。
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    搜救隊伍已控制情況，
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    也很清楚知道他們要做什麼。
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    但更大的問題是河水及山崩
    可能會毀了他們，
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    並淹沒救災人員。
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    這不只對救災人員造成挑戰，
    並造成財物損失，
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    這還對將來在華盛頓州
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    那一帶的釣鮭魚活動造成威脅。
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    所以他們需要知道情況。
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    在七個小時內，從阿靈頓出發，
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    從事故指揮所開車到現場、
    飛無人機、
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    處理數據、
    開車回阿靈頓的指揮所，
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    只花了七個小時。
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    我們在七個小時內
    就給他們數據，
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    用其他方法要花兩三天——
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    而且是更高的解析度。
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    這改變了局勢。
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    而且不要只想到無人機。
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    我是說，它們是很迷人，
    但你要記住，
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    80% 的世界人口住在水邊，
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    意指我們關鍵的
    基礎建設都在水下，
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    我們無法進入的地方，
    像橋梁或是類似的東西。
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    這就是為什麼我們有
    無人駕駛的海陸兩棲車，
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    你們已經看到的其中一種，
    沙霸，方型海豚。
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    它可以進入水下，使用聲納。
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    為什麼兩棲車這麼重要？
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    為什麼它們真的非常重要？
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    它們都被忽視了。
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    想想日本海嘯。
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    650 公里的沿海地區被徹底摧毀，
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    比美國的颶風卡崔娜
    所破壞的沿岸區還大兩倍。
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    你在談的是你的橋梁、
    你的管線、你的港口——全沒了。
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    如果你沒有港口，
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    你就沒有辦法
    運進足夠的救災物資
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    以支援災民。
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    這在海地地震
    就造成很大的問題。
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    所以我們需要兩棲車輛。
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    現在我們從沙霸的角度
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    看他們看到的東西。
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    我們在搶救一座漁港。
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    我們能用沙霸的聲納系統
    在四小時內重新開放那座漁港。
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    那座漁港被告知要六個月
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    才能找到一組潛水員下去看，
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    而且潛水員還要花兩個星期。
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    他們會因此錯過秋季魚汛，
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    那塊區域主要的經濟來源，
    有點像麻省的勝地「鱈魚角」。
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    自動兩棲車非常重要。
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    但是你知道嗎，
    我展示給大家看的機器人都很小，
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    那是因為機器人不做人做的事。
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    他們去人到不了的地方。
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    有個很好的例子就是「步足」。
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    無人駕駛的地面車輛都特別小，
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    所以步足
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    （笑聲）
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    跟步足打個招呼吧！
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    （笑聲）
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    步足在紐約世貿恐襲中
    被大量使用，
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    搜索 1、 2 及 4 號大樓。
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    你爬進廢墟、繞繩下降，
    進入位於深處的空間。
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    從步足的眼光看紐約世貿，
    看一下這個。
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    你在談的是你不能用
    人或狗來處理的災難，
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    而且還在燃燒。
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    能到地下室找生存者的唯一希望，
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    你得通過燃燒的火場。
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    現場非常熱，某個機器人的履帶
    都開始熔化脫落。
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    機器人不能取代人或狗，
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    或蜂鳥或隼或海豚等無人機。
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    他們做新的事。
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    他們以創新的方法
    幫助救難人員及專家。
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    但是最大的問題
    不是把機器人做得更小。
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    也不是把他們弄得更耐熱。
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    也不是加更多的感應器。
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    最大的問題是數據，
    是資訊學，
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    因為這些人需要
    在適當的時間取得正確的資料。
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    如果專家能立刻從機器人
    取得數據不是很棒嗎？
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    不用浪費時間開車到現場，
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    所以無論是誰在那，
    都可以用網路操縱機器人。
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    好好想一下。
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    想一下載了化學品的火車
    在郊區縣城脫軌。
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    你想這機率有多高，
    你的專家、化學工程師、
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    你的鐵路運輸工程師，
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    剛好就在那個縣城，
    還受過無人機訓練？
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    大概是零吧？
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    所以我們用這種介面
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    讓大家使用機器人，
    無須知道他們在用哪種機器人，
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    或根本不用知道
    他們有沒有在用機器人。
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    機器人給你的、
    給專家的是數據。
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    問題變成：
    誰在什麼時候拿到什麼數據？
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    有一個方法是把所有的數據
    送給每一個人，
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    讓他們自己選。
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    這個方法的問題是
    這樣會讓網路超載，
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    最糟的是，這還會讓
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    試著得到那塊數據的人
    認知能力不勝負荷。
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    他們做的決定會改變一切。
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    所以我們必須考慮那種挑戰。
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    所以數據才是大問題。
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    再回頭來看世界貿易中心，
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    我們試著解決這個問題，
    所以讓步足在深入廢墟後
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    才記錄下數據，
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    因為那是坍塌搜救專隊
    說他們要的。
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    那時候我們不知道
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    土木工程師會很愛、
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    很需要我們在進入廢墟時
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    錄下來的箱型梁序號、地點。
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    我們錯失了珍貴的數據。
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    所以挑戰是得到所有的數據，
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    及把數據送到對的人手上。
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    現在還有另一個原因。
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    我們得知某些建築物，
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    像是學校、醫院、市政廳等，
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    在整個救災反應期，
    要被不同的單位檢查四次，
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    現在我們來看，如果我們能從機器人
    得到數據給大家共用，
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    我們不但能縮短反應期各個階段
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    以縮短反應時間，
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    我們現在還能開始
    同時進行不同反應。
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    每個人都能看到數據。
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    我們可以用那種方法縮短。
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    所以說真的，
    「救災機器人」學是個誤稱。
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    這跟機器人無關。
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    這跟數據有關。
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    （掌聲）
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    所以我給大家的挑戰是，
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    下一次你聽到某個災難，
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    去找機器人。
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    他們可能在地下，
    可能在水下，
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    也可能在天上，
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    但是它們應該就在那兒。
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    去找機器人，
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    因為機器人要來拯救大家了！
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    （掌聲）
Title:
災難後，機器人要來拯救大家！
Speaker:
羅蘋．墨菲
Description:

災難來襲，誰會最先到達現場？機器人第一個出現的情景愈來愈常見。羅蘋．墨菲在實驗室裡建造會飛天、會鑽地、會游泳、還會爬行災難現場的機器人，幫助消防隊員及救難人員安全拯救更多生命，並幫助社區節省三年時間，重回原來的生活。
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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
08:59

Chinese, Traditional subtitles

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