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"title": "Introduction au machine learning: quiz de validation des connaissances", "title": "Introduction au machine learning: Quiz de validation des connaissances",
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"title": "Historique du machine learning: quiz préalable", "title": "Historique du machine learning: Quiz préalable",
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"title": "Historique du machine learning: quiz de validation des connaissances", "title": "Historique du machine learning: Quiz de validation des connaissances",
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"questionText": "Qu'est-ce qu'un exemple de système d'IA \" Scruffy \" AI?", "questionText": "Qu'est-ce qu'un exemple de système d'IA \" Scruffy \" AI?",
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"title": "L'équité et machine learning: quiz préalable", "title": "L'équité et le machine learning: Quiz préalable",
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"title": "Equité et machine learning: quiz de validation des connaissances", "title": "L'équité et le machine learning: Quiz de validation des connaissances",
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"title": "Outils et techniques: quiz préalable", "title": "Outils et techniques: Quiz préalable",
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"questionText": "Lors de la construction d'un modèle, vous devriez:", "questionText": "Lors de la construction d'un modèle, vous devriez:",
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"title": "Outils et techniques: quiz de validation des connaissances", "title": "Outils et techniques: Quiz de validation des connaissances",
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"questionText": "Vous devez visualiser vos données car", "questionText": "Vous devez visualiser vos données car",
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"title": "Introduction à la régression: quiz préalable", "title": "Introduction à la régression: Quiz préalable",
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"questionText": "Laquelle de ces variables est une variable numérique?", "questionText": "Laquelle de ces variables est une variable numérique?",
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"title": "Introduction à la régression: quiz de validation des connaissances", "title": "Introduction à la régression: Quiz de validation des connaissances",
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"questionText": "Si la précision de la formation du modèle d'apprentissage de votre machine est de 95% et que la précision des tests est de 30%, quel type de condition est appelé?", "questionText": "Si la précision de la formation du modèle d'apprentissage de votre machine est de 95% et que la précision des tests est de 30%, quel type de condition est appelé?",
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"title": "Préparer et visualiser des données pour la régression: quiz préalable", "title": "Préparer et visualiser des données pour la régression: Quiz préalable",
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"questionText": "Lequel de ces modules Python est utilisé pour tracer la visualisation des données?", "questionText": "Lequel de ces modules Python est utilisé pour tracer la visualisation des données?",
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"title": "Préparez et visualisez des données pour la régression: quiz de validation des connaissances", "title": "Préparer et visualiser des données pour la régression: Quiz de validation des connaissances",
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"questionText": "Lequel de ces extraits de code est correct d'après cette leçon, si vous souhaitez vérifier la présence de valeurs manquantes dans votre ensemble de données ? Supposons que l'ensemble de données soit stocké dans une variable nommée \"ensemble de données\", qui est un objet Pandas DataFrame.", "questionText": "Lequel de ces extraits de code est correct d'après cette leçon, si vous souhaitez vérifier la présence de valeurs manquantes dans votre ensemble de données ? Supposons que l'ensemble de données soit stocké dans une variable nommée \"ensemble de données\", qui est un objet Pandas DataFrame.",
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"title": "régression linéaire et polynomiale: quiz préalable", "title": "Régression linéaire et polynomiale: Quiz préalable",
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"title": "Régression linéaire et polynomiale: quiz de validation des connaissances", "title": "Régression linéaire et polynomiale: Quiz de validation des connaissances",
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"title": "Régression logistique: quiz préalable", "title": "Régression logistique: Quiz préalable",
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"title": "Régression logistique: quiz de validation des connaissances", "title": "Régression logistique: Quiz de validation des connaissances",
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"title": "Construire une application Web: quiz préalable", "title": "Construire une application Web: Quiz préalable",
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"title": "Construire une application Web: quiz de validation des connaissances", "title": "Construire une application Web: Quiz de validation des connaissances",
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"questionText": "Quels sont les outils que nous pouvons utiliser pour héberger un modèle pré-formé sur le Web à l'aide de Python?", "questionText": "Quels sont les outils que nous pouvons utiliser pour héberger un modèle pré-formé sur le Web à l'aide de Python?",
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"title": "Classification 1: quiz préalable", "title": "Classification 1: Quiz préalable",
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"title": "Classification 1: quiz de validation des connaissances", "title": "Classification 1: Quiz de validation des connaissances",
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"questionText": "Qu'est-ce qu'une question multiclasse?", "questionText": "Qu'est-ce qu'une question multiclasse?",
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"questionText": "Il est important de nettoyer des données récurrentes ou inutiles pour aider vos classificateurs à résoudre votre problème.", "questionText": "Il est important de nettoyer des données récurrentes ou inutiles pour aider vos classificateurs à résoudre votre problème.",
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"title": "Classification 2: quiz préalable", "title": "Classification 2: Quiz préalable",
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"questionText": "Les données équilibrées et propres ont produit les meilleurs résultats de la classification", "questionText": "Les données équilibrées et propres ont produit les meilleurs résultats de la classification",
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"title": "Classification 2: quiz de validation des connaissances", "title": "Classification 2: Quiz de validation des connaissances",
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"title": "Classification 3: quiz préalable", "title": "Classification 3: Quiz préalable",
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"title": "Classification 3: quiz de validation des connaissances", "title": "Classification 3: Quiz de validation des connaissances",
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"questionText": "Les classificateurs de support-vectoriel peuvent être utilisés pour", "questionText": "Les classificateurs de support-vectoriel peuvent être utilisés pour",
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"title": "Classification 4: quiz préalable", "title": "Classification 4: Quiz préalable",
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"questionText": "Les systèmes de recommandation peuvent être utilisés pour", "questionText": "Les systèmes de recommandation peuvent être utilisés pour",
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"title": "Classification 4: quiz de validation des connaissances", "title": "Classification 4: Quiz de validation des connaissances",
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"questionText": "L'application Nettron vous aide:", "questionText": "L'application Nettron vous aide:",
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"title": "Introduction au clustering: quiz préalable", "title": "Introduction au Clustering: Quiz préalable",
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"questionText": "La géométrie euclidienne est arrangée", "questionText": "La géométrie euclidienne est disposée le long",
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"questionText": "L'algorithme de regroupement le plus connu est", "questionText": "L'algorithme de regroupement le plus connu est",
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"id": 29, "id": 29,
"title": "K-Means Clustering: quiz préalable", "title": "K-Means Clustering: Quiz préalable",
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{ {
"questionText": "Une bonne score de silhouette signifie:", "questionText": "Un bon score de silhouette signifie:",
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"answerText": "Les grappes sont bien séparées et bien définies", "answerText": "Les grappes sont bien séparées et bien définies",
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"id": 30, "id": 30,
"title": "K-olth regroupement: quiz de validation des connaissances", "title": "K-Means Clustering: Quiz de validation des connaissances",
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"questionText": "Un diagramme de Voronoi montre:", "questionText": "Un diagramme de Voronoi montre:",
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"questionText": "en utilisant k-moyen, vous devez d'abord déterminer la valeur de 'k'", "questionText": "en utilisant k-moyen, vous devez d'abord déterminer la valeur de 'k'",
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"title": "Intro to NLP: quiz préalable", "title": "Intro aux NLP: Quiz préalable",
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"questionText": "Que signifie NLP pour ces leçons?", "questionText": "Que signifie NLP pour ces leçons?",
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{ {
"questionText": "Le test de Turing 'd'Alan Turing a essayé de déterminer si un ordinateur était", "questionText": "Le test Turing d'Alan Turing a essayé de déterminer si un ordinateur était",
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"title": "Intro to NLP: quiz de validation des connaissances", "title": "Intro aux NLP: Quiz de validation des connaissances",
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{ {
"questionText": "Joseph Weizenbaum a inventé le bot", "questionText": "Joseph Weizenbaum a inventé le bot",
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"questionText": "Un bot conversationnel donne une sortie basée sur", "questionText": "Un bot conversationnel donne une sortie basée sur",
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"answerText": "Choisir des choix prédéfinis au hasard", "answerText": "Un choix de choix prédéfinis au hasard",
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{ {
"questionText": "Comment feriez-vous le bot plus efficace?", "questionText": "Comment feriez-vous pour que le bot soit plus efficace?",
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{ {
"answerText": "En le demandant plus de questions.", "answerText": "En le demandant plus de questions.",
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{ {
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{ {
"id": 33, "id": 33,
"title": "Tâches NLP: quiz préalable", "title": "Tâches NLP: Quiz préalable",
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"questionText": "Tokenization", "questionText": "Tokenization",
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"answerText": "Splituelle du texte en jetons séparés (mots)", "answerText": "Divise le texte en jetons séparés (mots)",
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{ {
"answerText": "Splituelle du texte en phrases", "answerText": "Divise le texte en phrases",
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"answerText": "Intégrance des mots en phrases", "answerText": "Intégre des mots en phrases",
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] ]
@ -1866,7 +1866,7 @@
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{ {
"id": 34, "id": 34,
"title": "Tâches NLP: quiz de validation des connaissances", "title": "Tâches NLP: Quiz de validation des connaissances",
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{ {
"questionText": "Construisez un dictionnaire de la fréquence à laquelle les mots se reproduisent en utilisant:", "questionText": "Construisez un dictionnaire de la fréquence à laquelle les mots se reproduisent en utilisant:",
@ -1923,10 +1923,10 @@
}, },
{ {
"id": 35, "id": 35,
"title": "NLP et traduction: quiz préalable", "title": "NLP et traduction: Quiz préalable",
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"questionText": "Traduction naïf", "questionText": "La traduction naïve",
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{ {
"answerText": "Traduit uniquement les mots", "answerText": "Traduit uniquement les mots",
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}, },
{ {
"questionText": "Un corpus * de textes fait référence à", "questionText": "Un *corpus* de textes fait référence à",
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{ {
"answerText": "Un petit nombre de textes", "answerText": "Un petit nombre de textes",
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{ {
"questionText": "Si un modèle ML a suffisamment de traductions humaines pour construire un modèle sur, il peut", "questionText": "Si un modèle ML a suffisamment de traductions humaines pour construire un modèle, il peut",
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"answerText": "Traductions abrégées", "answerText": "Abréger des traductions",
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{ {
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{ {
"id": 36, "id": 36,
"title": "NLP et traduction: quiz de validation des connaissances", "title": "NLP et traduction: Quiz de validation des connaissances",
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"questionText": "La bibliothèque de traduction de texte sous-jacente est:", "questionText": "La bibliothèque de traduction de texte sous-jacente est:",
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}, },
{ {
"questionText": "utiliser `blob.translate` vous avez besoin:", "questionText": "Pour utiliser `blob.translate` vous avez besoin:",
"answerOptions": [ "answerOptions": [
{ {
"answerText": "Une connexion Internet", "answerText": "Une connexion Internet",
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] ]
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{ {
"questionText": "Déterminer le sentiment, une approche ML serait de:", "questionText": "Pour déterminer un sentiment, une approche ML serait de:",
"answerOptions": [ "answerOptions": [
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"answerText": "Appliquez des techniques de régression pour générer manuellement des opinions et des scores et rechercher des modèles", "answerText": "Appliquez des techniques de régression pour générer manuellement des opinions et des scores et rechercher des modèles",
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{ {
"id": 37, "id": 37,
"title": "NLP 4: quiz préalable", "title": "NLP 4: Quiz préalable",
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"questionText": "Quelles informations pouvons-nous obtenir du texte écrit ou parlé par un humain?", "questionText": "Quelles informations pouvons-nous obtenir du texte écrit ou parlé par un humain?",
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{ {
"id": 38, "id": 38,
"title": "NLP 4: quiz de validation des connaissances", "title": "NLP 4: Quiz de validation des connaissances",
"quiz": [ "quiz": [
{ {
"questionText": "Quelle est l'essence de la NLP?", "questionText": "Quelle est l'essence de la NLP?",
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{ {
"answerText": "catégoriser la langue humaine en joyeux ou triste", "answerText": "catégoriser la langue humaine en joyeuse ou triste",
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}, },
{ {
"questionText": "Quelles sont certaines choses que vous pourriez rechercher lors de la nettoyage des données?", "questionText": "Quelles sont certaines choses que vous pourriez rechercher lors du nettoyage des données?",
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{ {
"answerText": "Personnages dans d'autres langues", "answerText": "Personnages dans d'autres langues",
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{ {
"questionText": "Il est important de comprendre vos données et ses fruits avant d'effectuer des opérations à ce sujet.", "questionText": "Il est important de comprendre votre donnée et ses faiblesses avant d'effectuer des opérations à ce sujet.",
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"title": "NLP 5: quiz préalable", "title": "NLP 5: Quiz préalable",
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}, },
{ {
"answerText": "Déplacement des valeurs aberrantes vers une table séparée et exécutant les calculs de cette table pour voir s'ils correspondent à", "answerText": "Déplacement des valeurs aberrantes vers une table séparée et exécutant les calculs de cette table pour voir s'ils correspondent",
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} }
] ]
@ -2187,7 +2187,7 @@
"questionText": "Il peut être utile de classer les données à l'aide d'une colonne Tag.", "questionText": "Il peut être utile de classer les données à l'aide d'une colonne Tag.",
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"answerText": "vrai", "answerText": "Vrai",
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"title": "NLP 5: quiz de validation des connaissances", "title": "NLP 5: Quiz de validation des connaissances",
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"questionText": "Quel est l'objectif de l'ensemble de données?", "questionText": "Quel est l'objectif de l'ensemble de données?",
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"answerText": "Pour voir combien de critiques négatives et positives il y a pour les hôtels à travers le monde", "answerText": "Voir combien de critiques négatives et positives il y a pour les hôtels à travers le monde",
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"questionText": "Pour tester l'analyse du sentiment, assurez-vous qu'il correspond au score du critique pour le même examen.", "questionText": "Pour tester l'analyse du sentiment, assurez-vous qu'il correspond au score du critique pour le même examen.",
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"title": "Série introduction à TIME: quiz de validation des connaissances", "title": "Introduction aux Time Series (séries temporelles): Quiz de validation des connaissances",
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"title": "Série TIME ARIMA: quiz préalable", "title": "Série TIME ARIMA: Quiz préalable",
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"title": "Série TIME ARIMA: quiz de validation des connaissances", "title": "Série TIME ARIMA: Quiz de validation des connaissances",
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"questionText": "Arima est utilisé pour créer un modèle adapté à la forme spéciale des données de la série chronologique", "questionText": "Arima est utilisé pour créer un modèle adapté à la forme spéciale des données de la série chronologique",
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"questionText": "Où définissons-nous toutes les actions possibles dans un environnement?", "questionText": "Où définissons-nous toutes les actions possibles dans un environnement?",
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"title": "Applications du monde réel: quiz préalable", "title": "Applications du monde réel: Quiz préalable",
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"questionText": "Quel est un exemple d'application ML dans l'industrie des finances?", "questionText": "Quel est un exemple d'application ML dans l'industrie des finances?",
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"title": "Applications du monde réel: quiz de validation des connaissances", "title": "Applications du monde réel: Quiz de validation des connaissances",
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"questionText": "Quelle technique ML peut être utilisée pour détecter la fraude par carte de crédit?", "questionText": "Quelle technique ML peut être utilisée pour détecter la fraude par carte de crédit?",

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