综述普适计算的过去现在和将来译文.docx
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综述普适计算的过去现在和将来译文
1.简介
Weiser提出了普适计算的概念,并提出了人与改进的环境的关系的观点,这样的环境包含了随时随地向人提供信息和服务的计算资源。
在过去的十年里,普适计算的研究者们尝试着以辅助人的生活而不是控制人的生活为目标对环境的改进作尝试。
Weiser的观点说明了各种规模的设备的迅速增长,从手持的英寸级的个人设备到大型的共享设备。
这种设备的增长确实已经发生了,像普遍使用的如PDA、数字平板、膝上型电脑、电子白板等等。
对连续的移动计算提供支持的必要的基础设施的发展和部署已经开始了。
Weiser的观点的另外一个方面是新的应用应当出现从而来支持这些设备和基础设施。
普适计算的发展不仅使得基础设施的发展成为可能,而且提供了新的交互方式即分布广泛的对信息和计算能力的访问。
在本文中,我们探究从普适计算项目XeroxPARC开始以来的十年这种普适计算应用前景的发展。
特别地,我们在三个主要领域回顾取得的成绩并且概述仍然存在的问题。
-我们定义了自然接口,自然接口使得人与计算之间的各种交流变得简单。
自然接口的目标在于支持人类表达的共有方式和人在生活中的暗示的动作。
以前的工作主要集中在语音输入和手写输入,但这些接口在处理这些系统中自然发生的错误是仍显得鲁棒性不足,而且这些接口很难被建立。
-普适计算要求是上下文感知的,普适计算的行为要能够适应物理环境和计算环境的信息。
很多应用已经引进了简单的上下文,如位置、标识,但是要建立可复用的上下文表示、复杂上下文的传感器融合以及行为识别仍然存在很多问题。
-最后,很多系统在自动捕获生活经验和对这些经验提供灵活的全局的访问仍然存在问题。
如何对普适计算进行评估在普适计算的定义中是含蓄的。
Weiser把计算设备的空间作为评估的标准。
类似地,设备在物理空间的分布可以作为评估系统的一个标准,这样使得人脱离桌面计算机束缚的交互方式。
考虑到对临界的确认和相互的合作,把人也作为评估系统的一个方面。
最后,时间是评估系统的一个新的挑战。
不间断交互(每周七天、每天二十四小时)的可用性揭露了大量把普适计算推向二十一世纪的尚未被探究的交互问题。
为了用时间来评估系统,我们在第五段介绍一个新的领域——日常计算,它解决日常生活中非格式化、结构不明显的活动。
这些活动在时间上是连续的,一种没有明显的起点和终点的活动。
熟悉的例子有组织任务、和家人朋友通信、信息管理。
本文的结构是按照过去普适计算演化的路径组织的。
演化的第一步是由PARCTab和Liveboard阐述的,计算机可以封装在新的形状。
这种计算用具推动传统的计算机科学领域的发展,如网络和操作系统。
当传统的鼠标键盘等输入设备不能和这种新的计算机很好的工作的时候,发展新的、更自然的输入方式成为了演化的下一步。
例如为了PARCTab设计的基于笔的速记语言Unistroke。
这些基础设施已经为了应用而在部署设备。
例如许多导航系统,类似于ActiveBedges,已经被用于实际应用。
应用设计者在运用普适计算系统开发新的应用的时候发现,通常注意到用户的隐含输入可以减少技术对日常生活的干预。
这种以应用为中心的研究的目标是理解日常工作怎样才能更好地被支持,普适计算的引进给他们带来什么改变。
例如,在PARC公共会议任务中被支持的普适计算应用给会议中材料的记录和组织提供了新的方法。
可穿戴计算机最初强调对传统的个人任务的持续访问,如email。
最近很多应用尝试提高个人的存储量以及在小组之间提供信息共享。
普适计算应用研究的方向,即Weiser认为的普适计算最终研究的目标是普适计算系统可信赖地、广泛的应用。
现在我们刚刚开始理解连续计算的含义。
未来的普适计算不仅仅是帮助完成传统的基于计算机的任务的可持续使用的工具。
无论是我们身穿可穿戴计算机、还是在环境中嵌入计算设备,计算机将改变我们对现实世界的理解、提供对远处的人和地点联系的支持、在我们的指尖向我们提供信息、在我们思想和行动上提供帮助。
在本文中,我们在探究上述的交互中的三个领域(自然接口、上下文感知、自动捕获和访问经验)的同时讲述了普适计算的主要历史。
在回顾这些研究领域的研究成果的同时还概述了一些仍然存在的研究的难题,以供人机交互的研究者们在新的千年继续这些工作。
我们接下来解释普适计算研究中探究连续日常行为的必要性。
这样的研究使得普适计算的研究更加进入以连续表示的、综合的交互为特征的日常计算领域。
与这三个领域与生俱来的是普适计算的社会效应以及系统评估的难题。
我们通过案例的研究和现行的评估策略来对系统评估做总结。
2.自然接口的计算
普适计算使得应用发展到走下桌面的地步。
这种说法暗示着人与计算之间的交互不想现在的键盘/鼠标/显示器,而是与现实世界的交互方式更为接近。
人说话、打手势、使用手写器具来和其他的人交流。
这些自然的动作能够也应当作为普适计算系统的外在的或隐含的输入方式。
支持更多自然的人交流方式(手写、语音、手势)的计算机接口开始成为传统的图形用户界面交互元素的补充甚至替代。
这些接口以它们的学习功能、易用性和对写作画画等工作的支持(不改变这些工作的方式)而声名鹊起。
此外,这种交互方式还有利于那些对传统的鼠标键盘使用不方便的人使用。
语音相关的接口的研究工作已经开始了很多年。
新兴的知觉接口的研究在计算机视觉和计算知觉的一个长期的研究团体支持下迅速的发展。
基于笔的或者自由格式的交互在经历了第一次的笔计算的失败后迎来了第二春。
最近,研究者提出运用现实世界的对象来操纵电子产品的技术,实现所谓的易懂的切实的接口。
Harrisonstal在计算设备上附加传感器使得这些设备提供由运行在设备上的应用准确解释的物理操纵。
在这里我们不对自然接口的工作做回顾,而是关注一下使得高效的自然用户接口快速发展成为可能的两个重要方面。
2.1First-ClassNaturalDataType
为了使得开发更多的自然接口的应用更简单,我们必须能够像处理键盘鼠标输入那样方便地处理其它格式的输入。
作为自然接口(音频、视频、数字墨水、传感器输入)基础的原始数据/信号成为交互系统开发中的第一类数据。
作为开发者,我们希望所有的用户接口能够提供对原始数据基本操作的底层的支持,并且对原始的鼠标键盘交互提供支持。
类似地,我们需要对操纵语音(提供演讲者停顿暗示、语音段的选择、演讲者的辨认)提供支持。
同样也要对视频、数字墨水以及其它信号提供支持,例如传感器探测的物理设备的操作。
拿自由格式/基于笔的交互为例子。
许多基于笔的计算注重由“墨水”转化为文本的识别技术。
但是有点应用不需要把墨水转换为文本,例如个人的笔记。
实际上,把手写转换为其它格式的数据可能对用户来说可能是冒昧的。
相关地,对自由格式、笔输入的标准化支持地研究投入是比较少的。
有一些为了在平台之间交换笔输入数据制定的标准,但是很少有为了在程序中操纵自由格式数字墨水而定义的有效的机制。
对像数字墨水这样的自然格式的数据,什么样的操作是必须的?
Tivoli系统提供了生成墨水数据、辨认未翻译的自由格式的墨水数据和特定暗示的结构化手势。
自由格式数字墨水另一个特殊的有用的特征是能够融合独立的笔划从而使它们形成字母、单词以及语言中的其它片段。
例如在Class-Room2000中生成基于网络的笔记,我们希望讲师用笔写的注解能够链接到在演讲中同时听到的音频或看到的视频。
注释是带有时间戳的,但是这并不是总是有用的。
因为并不能将在课堂上写的某一个单独的笔划与精确的时间相联系。
我们使用时间和空间的启发来静态地将笔划融合在一起,并赋予它们更有意义的单词级别的时间戳。
Chiu和Wilcomx发明了基于分等级的凝聚的更通用的、动态的算法来把音频和墨水相链接。
这些正在组织的技术需要形成标准,对所有希望生成自由格式基于笔的接口的应用开发者都是可利用的。
如Chiu和Wilcox工作中阐述的,有些技术可以应用到不止一种自然数据类型。
我们必须还要考虑联合不同自然数据类型的基本操作。
2.2Error-ProneInteractionforRecognition-BasedInteraction
当应用到基于识别的任务时,自然接口遇到一类新的问题:
识别产生新的多样的错误。
当识别的错误发生的时候,系统的设计者最初反应都是消除错误,例如提高识别成功率。
然而VanBuskirk和LaLomia发现要人们发现语音识别系统的差异必须降低至少5%-10%的错误率。
更糟糕的是,消除错误几乎是不可能的。
即使是人在处理相同类型的交流的时候也会犯错误。
以手写输入识别作例子,即使是最专家的手写识别系统(人)可能达到54%之低的识别率。
人类的识别成功率在连体是上升到88%,在打印体上升到96.8%,但是这依然不是完美的。
这些证据表明电脑手写识别是不可能完美的。
的确,基于电脑的识别是比人更容易发生错误。
它们通常所使用的数据是比人类所觉察到的要少,它们的处理能力比较差。
而且许多因素比如说疲劳会导致用户数据与训练数据有较大差异,一段时间以后会导致识别的成功率有所下降。
另一方面,识别的成功率并不是用户满意的唯一决定因素。
错误恢复的对话复杂程度和给定错误的附加价值都会影响用户的满意程度。
例如,Frankishetal发现用户在输入日志条目时出错比输入某个形式的命令时出错更灰心。
这表明在命令中输入一个单词的回报比在日志条目段落中输入一个单词的努力大的多。
出错处理并不是一个新问题,实际是这是与要设计一个尝试模仿人的计算机系统同时存在的。
识别技术错误处理的研究必须假定错误肯定会发生,问题是寻找一个最好的处理错误的方法。
和多对基于识别的接口的错误处理领域的研究浮现出来:
-减少错误:
这项研究包括改进识别技术以消除或减少错误。
这是一个广泛研究的焦点,很容易成为论文的主题。
证据表明这是一个理想,消除错误时不可能实现的。
-发现错误:
在系统和用户没有对相关的错误进行动作的时候之前,他们中间的一个已经知道错误发生了。
系统可能是通过用户输入被告知错误的发生,系统通过把识别了的输入不确定的解释有效地输出从而帮助用户查找错误。
三种技术被用于这种自动错误发现——阈值、历史统计、外在的规则说明。
-错误纠正的可复用的基础:
工具箱提供可复用的组件,这对于一类共同相似的错误发生时特别有用。
错误处理的接口极大的获益于提出基于识别输入错误处理技术库的工具包。
这样的工具包当某些原始输入产生不同的解释时,能够解决这种固有的不明确性。
一个原型的工具包已经被Mankoffetal提出用来支持可复用的错误恢复技术,但是仍然存在很多问题。
3.上下文感知的计算
早期两个引人瞩目的普适计算的范例是Olivetti实验室的ActiveBadge和XeroxPARCTab,都是位置感知的系统。
这些设施提供了简单的上下文(用户的位置)以及有价值的服务(自动更新用户位置办公室地图)。
然而计算设备和物理世界之间的联系不是新的(控制系统和自动导航卫星以及导弹是例子)。
这些简单的位置感知应用可能是第一个将人类活动和计算设备相联系以服务于改进人类活动的范例。
位置是应用开发中通用的上下文,最广泛应用的是基于GPS的汽车导航系统和手持导航系统,这些设备随时变化内容并把用户的物理位置展现出来。
另一个重要的上下文是识别单独的对象。
早期系统注重识别标示标签和条形码,而最近的研究工作包含基于视觉的识别。
Fitzmaurice示范了利用手持设备透视墙和机器。
Rekimoto和NaviCam在一个手持视频显示设备上识别包含了对象附加信息颜色条形码。
最近的工作是尝试视觉对象识别策略从而对象不需要各自标识。
虽然已经有大量的系统采用人物标识、位置感知,但是这些系统依然是难以实现的。
Salberetal创作了上下文工具包使得上下文感知系统的设计、实现和发展简单化。
这项工作强调上下文的获取、存储与上下文信息的不同的应用严格分离。
这样的分离使得上下文感知的应用的创建变得简单。
很多情况下,我们只是用尚在实验的例子来简单地描述上下文感知的计算。
这里我们要讨论上下文信息的结合、上下文的表示、上下文的获取、上下文的融合,并把上下文与自然交互的融合来实现改进的事实表示。
3.1什么是上下文?
上下文并不只是前面所提到的位置、标识。
大多数上下文感知的系统都没有涉及到时间、历史信息、除了用户以外的其他人等环境中其它可用的信息。
虽然目前仍然没有明确的上下文的定义了,但是五个“W”是上下文中不可缺少的部分:
-人物(Who):
当前的系统是针对某一个特定的用户标识,很少把环境中其他人的标识混在一起。
我们通常根据在场的其他人来决定我们的行为、回忆往事。
-事情(What):
当前系统中的交互都要假定用户在干什么。
觉察和理解用户在作什么是一件困难的事情。
然而,与上下文驱动的设备交互就必须能解释用户的行为从而提供有意义的信息。
-位置(Where):
很多情况下,上下文中的位置比其它方面被探究得更多。
位置总是和上下文中的其它信息联系在一起,比如时间。
有的导航系统能够通过学习历史中的位置的移动,根据用户的习惯来把用户所需的信息显示出来。
针对这个理论仍然需要更多的研究。
-时间(When):
除了使用时间作为记录索引或计算用户在特定地点所待的时间,大多数上下文驱动的应用中对时间是不察觉的。
但是引人注意的是时间相关的变化可以作为解释人的一种辅助。
例如,对展览的短暂参观暗示了缺乏相关兴趣。
此外,当行为的准线建立起来以后,违背准线的行为也受到注意。
例如,当老人违背每天早晨的习惯时上下文感知的房屋能够觉察到。
-原因(Why):
比一个人在作什么更难以理解的是他为什么在做这件事。
通过觉察其它的上下文信息可以暗示出人的情感状态,如体温、心率和皮肤电反应等。
3.2上下文的表示
与上下文的定义相关的是上下文的表示。
如果上下文不能很好的表示,应用开发者只能去转而开发对上下文信息的存储和操纵。
复杂的上下文表示的不断进化使得更多的功能成为可能,并且做到了上下文的获取与对可编程的上下文应用相隔离。
3.3无处不在的上下文——上下文融合(ContextFusion)
上下文感知的计算的一个明显的难题是使得真正做到计算的普遍存在。
在特定的位置,上下文信息是可用的。
但是,很少有真正做到普遍存在的单源的上下文服务。
位置是一个很好的例子,GPS在屋内不能工作,在城市的某些区域也是不可信的。
还有很多和户内限制类似的限制,如成本、范围、间隔和标签等限制,所以很少有一个解决方法可以解决所有的问题。
获得连续的上下文的解决方法是联合相关的上下文服务从而聚集上下文信息。
这种上下文的融合类似于已经被很好的研究的相关传感器的融合。
上下文的融合要处理不同上下文服务边界之间的无缝的融合。
当同样的上下文被多个服务并发地提供时要能够从竞争的服务中决定出有用的信息。
虽然有了传感器的融合,上下文的融合仍然是必要的,因为传感器的融合技术不是100%可靠的。
从多个源的信息相结合能够提高解释的可信度。
并行的服务相结合能够使得上下文融合帮助提供可信赖的普适计算上下文,例如消除噪音、提供更广的覆盖范围。
3.4CouplingContext-AwareandNaturalInteraction——AugmentedReality
很多上下文感知的系统的目标是使得用户能够在现实动作基础上实时地获取信息。
导航系统是一个很好的例子,用户在展览中的行动触发了附加的上下文敏感的信息的显示。
这些应用通常使用分散的可移动的设备,这就要求它们把注意力从现实世界的不相关部分转移开来。
这种交互的最好的比喻是用户用类似于电子探测器和计量器的工具探测世界。
和声音手势等自然输入方式一样,运用视觉和听觉我们可以把上下文感知的交互和现实世界更好的联系在一起。
在这些交互中,系统改进用户感知世界的方法,这种信息的获取应当在更自然、无缝的交互中获得。
4.AUTOMATEDCAPTUREANDACCESSTOLIVEEXPERIENCE
我们生活中的很多时间都花在听和记录我们身边发生的事情,然后记住这些信息中重要的部分。
利用计算资源来提高人类记录的效率是有很明显的价值,同时也存在问题。
特别是当由多重相关的信息同时发生但是又无法一起捕获。
能够帮助自动捕捉和访问生活经验的工具能够帮助人们去掉不擅长的包袱(如记录)这样他们能够集中精力关注他们擅长的活动(如隐含的关系、总结、翻译)。
关于这种捕获/访问理论已经有很多相关的研究,特别是在会议室/教室环境中和笔记记录。
早期Schmandt、Arons和Hindus的工作已经能够在电话交谈中捕获声音信息并提供了对已经记录的声音信息提供访问。
PhoneSlave系统和Xcapture系统把声音作为没有被翻译的数据并成功地提供了对这种对话信息的概括。
最近很多研究集中在其它类型的输入上,比如数字墨水。
Tivoli系统用一套软件提供了会议记录的功能,类似于某些电子白板技术(LiveBoard系统),从而来支持小组讨论。
在会议中电子白板的记录是附有时间戳的,这些时序信息在会议结束以后被用来作为音频和视频的索引,从而提供更为详尽的会议记录。
为大学讲课设计的Classroom2000系统中提供了对数字墨水注释和音频视频记录相结合的功能。
最大的亮点在于把捕获的材料自动加工成为能够被广大学生访问的接口。
其它的捕获系统(Authoringonfly、Cornell的LectureBrowser)关注了任意程序交互信息的捕获和多个源信息中符合产品之质量的视频捕获。
上述的这些系统关注的是捕获公共的、集体的经验,也有一些其它的捕获系统(Marquee、AudioNotebook等)捕获单独的信息。
Stupad是第一个提供公共信息与个人信息共同捕获的系统。
上述的努力提供了回顾经验捕获的一些多媒体接口。
在后期的制作阶段,一些体统提供了多镜头的剪辑、多种信息表示的整合和基于内容的恢复机制来帮助在庞大的捕获的信息的知识库中的查询。
后期制作的结果可以通过多种接口被访问,典型的就是通过在网络的分布。
Abowd提供了对这些研究系统和商业系统的回顾。
在这些例子中,单独的捕获与访问中的普适计算的重点是可以清楚地被看到。
传统的捕获设备如键盘逐渐转向更贴近用户的输入方式,如基于输入笔的接口或者现实的笔和纸。
声音和手势形式的输入既可以被作为原始数据被接受、也可以解释成为更容易被理解的经验被接受。
4.1捕获和访问中存在的挑战
虽然自动捕获系统取得很多有价值的研究和进步,但是依然存在很多问题,我们把它们在这里归纳在这里。
我们把与捕获相关的问题和与访问相关的问题相分开。
4.1.1捕获我在前面已经提到过很好应用普适计算的技术的重要性。
在捕获领域,引人注目的应用是在教育和培训。
特别的来说,Classroom2000从学生的观点中捕获信息。
在探究捕获方面还有很多研究的领域。
-很多人都能记录我们生活中的特殊的事情(假期、生日聚会、亲戚朋友的来访等)。
多少年之后,我们要花很多时间来通过日记和胶卷来回忆往事。
我们希望多少次在生活中非常珍贵的时候我们只是去摸索记录设备而错过珍贵的一刻?
查找特定事件的照片是多么困难的事情?
-在很多合作设计的活动中关键的决定很多是在不正式的框架下做出的,并没有被很好地记录。
技术的改变通常实在一次机会中比较随意的生成的。
即使是在正式的设计会议中,大量的信息交互和讨论并没有被很好的捕获。
我们开始尝试对非正式的集体讨论活动和正式的构思会议都提供支持的信息捕获。
-如果我们记录的是建筑的过程,相对于建筑的图纸,更能够对建筑队维护提供帮助。
当需要修建的时候,建筑师可以重放这个记录和相关的维护历史记录来决定正确的维护。
除了AudioNotebook、Notepals、和LectureBrowser系统外,很少有对现实世界的信息捕获并且这些信息被加工成易于访问的系统。
随着低成本捕获硬件的出现,如CrossPad和mimio,这一领域的研究必然将迅速发展。
当前的捕获研究中大多是捕获的以直接回放为目的的原始数据流的捕获,而并没有对这些数据进行深入的分析。
但是,从简单的原始数据中获取额外的信息对理解生活中的事件更有意义。
例如Stifeman通过对捕获的演讲音频进行分段分析可以知道什么时候新的主题开始了。
类似的,Chiu和Wilcox提出了利用分段技术通过对停顿的检测来把数字墨水和音频联系起来。
还有很多计算技术可以用来分析简单的音频、视频、墨水信息。
信息分析的另外一个应用是改善原始信息的记录。
我们怎么才能够把多个镜头的数据整合成单一的、连贯的、高品质的可供以后查看的视频?
单个固定的镜头不足以捕获生活的关键画面。
但是像部署Classroom2000这样的系统时我们不能在每个教室中布置技师。
所以最大的挑战在于我们如何来决定一个组,乃至所有人的意图。
4.1.2访问。
访问阶段,我们需要提供很多重放功能。
最简单的重放就是实时的重放,有点时候这种重放是不足以满足要求的甚至是不恰当的。
比如为了考试温习功课,学生并不需要像上课一样重新看整个课程重放。
他只是想查看讨论中特定的主题并重放这一部分内容。
也可能有时候突出重点的对整个捕获信息的概括是恰当的。
多个捕获的信息流在重放中的同步是重要的。
商业的流操纵产品,如RealNetworks和MediaPlayer提出了强大的利用程序控制媒体流同步的标准。
但是这些产品没有提供对流信息预示,这种预示可以使得用户在回顾时能看到即将发生什么。
提供这种预示的系统可以使得用户舍去无关的内容而直接到感兴趣的地方。
很多系统中,捕获的材料直接用于访问使用。
当然,有些情况下,修改过的数据可能是更为恰当的。
虽然翻译对计算机科学家来说并不是一个新问题,但是要对捕获的材料的不同含义的译文提供访问接口还是存在很多问题,特别是像音频、视频这些已经基于时序的信息。
时间线是操纵和浏览捕获信息的一个有效的接口。
但是当捕获的信息被分割成很大不连续的时间段的时候,时间线的作用至少是要被置疑的。
新的基于时间的接口技术,如LifeStreams、Timewarp和Time-machinecomputing是很好的开始。
最后,也可能是最有挑战的,当这些系统由私人的系统变成在公众的场合捕获事件的时候,对信息的捕获以及以后的访问中隐私的关注与日俱增。
虽然这些问题应当在单个系统具体设计中加以考虑,但我们仍然需要通用的技术对捕获的材料附加标签以及访问权限的鉴别。
本文的后面还将继续讨论这个问题。
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5.TOWARDEVERYDAYCOMPUTING
前面,我们描述了一个交互研究的领域,日常计算,这是基于时间来评估普适计算的结果。
把计算由传统的桌面计算的基础脱离出来改变了人与电脑之间的关系,提供了持续的交互使得计算由局部变为连续的。
日常计算的动机来源于对日常生活中很多非正式的、非结构化的活动的支持。
这些活动在时间上是连续的,没有明显的起点和终点的。
熟悉的例子由组织任务、和家人朋友的交流、信息的管理等。
日常计算的设计需要这些非正式的日常行为的表示:
-它们通常没有显著的起点和终点:
无论是一个基本的活动,如交流,或者是一个长期的工作,如人与电脑交互的研究,这些活动都没有起点、终点。
过去的信息经常会重复循环。
虽然地址簿上可能有新名字的增加或者要做的事件列表中有新的条目增加,但是交流活动或者信息管理活动中基本的活动没有改变。
人机交互中基本的原则是对中止的设计。
给定一个目标,比如文档中的拼写检查,为达到目标的每一个步骤应当被组织好了,同时还要考虑到合理限度的短期内的记忆。
所有的对话应当是受限的,这样用户在完成这个目标以后才能进行下一个动作。
此外当设计这样的一种活动的时候,例如提供当前状态的可见性,自由的对话以及特征的简单性扮演着重要的角色。
-中断是需要的:
把这些活动看作是时间上连续的(可能它们是后台操作的)是非常有用的。
一个副作用是行为的恢复不是从一贯的点开始,而是取决于中断以前的状态。
交互应当被模拟成一系列的步骤,在某些点上,交互可以被恢复。
接口除了表示过去的交互,还可
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