成為好評價的App設計高手 巨匠電腦分享UI/UX設計趨勢

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成為App設計高手 巨匠電腦分享UI/UX設計趨勢

虎嗅注:在中國,行動端的發展遠遠超過網頁,初創公司們想拓展品牌都會首選手機 App。那麼你知道近期 App 設計風格的趨勢麼,想要做出不土、高逼格的 App,以下的趨勢你是需要了解的。本文來自 Medium 文章,Mobile:2015 UI/UX Trend。虎嗅翻譯。

無論是 App 的分螢,還是網頁瀏覽器或者智慧手錶的界面,設計都是消費者購買它們的最關鍵因素之一。從扁平化設計到谷歌的 Meterial design,我分析了設計的流行趨勢,並將其與你分享——這些趨勢是什麼?為什麼這樣做用戶更喜歡?它們是怎麼樣被創造的呢?

讓我們一起看下扁平化設計和 Material design 是怎樣入場,並為我們帶來了怎樣的設計趨勢的。

  • 更輕量的設計

● 是什麼

放棄了使用漸變或陰影等效果,現在 App 中更流行使用「扁平化設計」風格,給人一種「更輕」的體驗。這意味著設計師要善於利用負空間(指物體和物體的間隙)——來取代漸變、陰影等效果,以創造一個更加簡潔的界面,讓用戶的注意力可以集中在界面的核心信息上,將對用戶無效的設計元素去掉。

● 為什麼

更輕的設計將多餘的設計元素去掉,這樣可以讓用戶的眼睛只注意對他們有意義的信息上,這樣也降低了用戶在該界面的導航成本,同時也使品牌更具時尚感。

  • 統一字體

● 是什麼

減少不同種類字體的使用更能體現排版美學。與其用不同的字體形式表現不同的特性——比如,斜體、加粗、半加粗,​​不同的字號更能將不同部分的內容加以區別。

● 為什麼

在整個 App 中只是用一款字體可以為品牌帶來一致性的感受,這種效果是跨平台的,比如 App,行動端網站、PC 端網站。因此,優化行動端的設計細節是可以全方位提升用戶體驗的。同時,用戶更喜歡統一的字體帶來的簡潔化。

  • 卡片和留白——不要再用線條了

● 是什麼

過去,我們使用線條來將不同的內容主題或分類明顯地劃分開,但是這些線條卻創造出一個笨拙的擁擠的界面。取而代之,我們可以將不同的內容放置於不同的卡片塊兒上,使用空白將不同內容塊劃分開,這樣我們就可以騰出空間,搭建一個乾淨的界面。

● 為什麼

分界線的棄用是為了帶來一個具有現代感的外觀,使用戶注意力集中在功能性上。比如,我們放大圖片和字體的大小,這樣一來,視覺體驗更加清晰,產品易用性也得到了提高。利用空間來取代分界線是一個順應用戶使用習慣的選擇。

  • 聚焦數據

● 是什麼

因為用戶傾向於使用更加簡潔的界面,所以利用大字號和醒目的顏色來顯示具體的數據可以使用戶的注意力更加集中。可以通過高亮數據來吸引不同的目標客戶。

● 為什麼

利用更大的字號或者一種流行色,來吸引用戶的注意力到一個螢幕的一個特定區域——這完全不會給用戶帶來強迫感。所以,用戶可以更快地接收到有效信息,導航和閱讀信息的體驗也會更好。

  • 微交互

● 是什麼

微交互在使用場景中是一個很小的用戶體驗的改變。這些場景包括完成一個交易,收藏喜歡的物件或者彈出一個消息。這些交互都是很細節的,但是產品的差異性就在於給合適的用戶使用合適的效果。

● 為什麼
這些微交互像是信號一樣驅動這用戶去完成一項任務——比如調試設置——創建一個新的內容彈出窗口。有微交互的那些 App 可以給用戶帶來更簡潔、更有趣、更有參與感的感覺。

  • 用更少的顏色

● 是什麼

在 2013 年扁平化設計推出後,在主題中使用更少的顏色變成了一個流行趨勢,這樣可以使設計變得清晰和簡潔。所以,設計師和用戶都更喜歡顏色更少的設計,以求一個更乾淨的外觀。

● 為什麼

顏色的運用在表達情緒、引導用戶注意力、品牌深化上都有著重要作用。採用更少的顏色能更容易突出品牌特性。另外,用戶也喜歡這樣美觀的界面,關鍵元素可以被輕易突出,導航體驗也更好。

  • 分層界面

● 是什麼

過去,界面設計遵守擬物化的原則,就是模擬一個物體的真實形態(比如,數字日曆對紙質日曆的模仿,App 圖標的 3D 縱深,手機快門的咔嚓聲等等)。現在,扁平化設計已經不再採用這一原則,它使產品設計者可以用新的方式展示縱深效果——分層設計,可以更好地體現出縱深和規格化的感覺,為用戶提供一種更直觀的體驗。

● 為什麼

扁平化設計最終導致的結果可能是「過於扁平」——隨著設計越來越簡化,用戶還怎麼被引導和吸引,畢竟這和他們在 3D 現實世界裡的經驗並不一致(或者說和過去的產品體驗也不一致)?分層提供了將一個條目放在另一個之上顯示的可能,它充分利用了 Z 軸。分層和增加深度可以幫助用戶理解不同條目之間的關係,並且把他們的注意力吸引到你需要他們關注的地方。

  • 幽靈按鍵

● 是什麼

幽靈按鍵是指沒有被填上顏色的透明按鈕。它們有著非常細化的邊緣,並且形狀往往很基礎,比如矩形、正方形或者直角、軟化邊緣等。這些按鈕中的文字往往很簡單且很小。

● 為什麼

這些設計得很微妙的按鈕可以吸引用戶注意力,而且看上去還很乾淨、時髦、不會惹人煩。它使你可以在螢幕上放置更多層級的按鈕,如果在同一頁面上有不同的按鈕,你可以根據優先度排列他們(比如那些提供選項的或作為中間步驟的幽靈按鈕)。在一些 Material design 的情況下,你可以通過陰影來提示用戶某一按鈕所屬的層級和優先度。

  • 手勢

● 是什麼

隨著用戶設備集成了陀螺儀和動作傳感器的功能,它能夠更好地感知動作。有了這些,用戶和設備之間的交互方式從鼠標點擊拓展到了真實手勢上。

● 為什麼

用戶對一些手勢有著出於直覺的敏感。當要刪除某個條目時,不管哪個年齡段哪個性別的用戶都會試圖把它移出螢幕。事實上,更少的點擊和更多的滾動可以提升用戶體驗,通過用手勢在螢幕定位而非點擊目標可以讓你的應用看上去交互性更強。

  • 動作

● 是什麼

通過軟體創新,設計師現在可以利用樣式表控制運動。基於動作的設計元素能夠以多種多樣的形式呈現,包括過渡、動畫效果甚至模仿 3D 效果的紋理。設計中對動作的使用可以幫助用戶接觸和吸收內容,這和以往通過數據和對象來突出內容重要性的方式已大有不同。

● 為什麼

動作元素能夠將用戶注意力吸引到一個明確的區域——或者把他們的注意力從那兒移開。通過視覺響應,它可以增進用戶對內容的理解,並促使用戶產生一種愉快的體驗。

  • 更短的使用流程

● 是什麼

相比通過複雜的頁面介紹如何使用產品,一個簡單的界面就可以幫你省去教育用戶的麻煩,並且減輕你投入到 App 上的不必要的時間和精力。例如,當用戶完成前面的字段輸入後,一個表單可以自動打開或突出後續的輸入區域,以此提示用戶後續操作。

● 為什麼

手機用戶更喜歡在一個 App 中簡潔、快速地完成操作,尤其在他們忙碌的時候。根據人們的這個需求,在設計上縮短用戶的使用流程,這可以增加轉化率以及人們打開 App 的頻度。

  • 設計標準——實踐才是真

● 是什麼

設計標準是從項目啟動之初就注入其中的視覺語言,它涉及到顏色、圖標和整體風格的設定等。

● 為什麼

設定設計標準可以幫助產品在不同平台上形成更好的統一體驗。它能將產品投入市場後可能產生的錯誤壓到最低,並使其在未來更易於被修正。

  • 原型設計——實踐才是真

● 是什麼

原型可以是對一個產品的演示,也可以是早期的可上線版本。使用原型能夠提供一個更直觀的視角去觀察產品功能設計,以及產品想要讓人看到的充滿亮點的更新,這可以提升用戶體驗而不必浪費設計師太多時間和精力。

● 為什麼

通過創造這些低成本的「試驗品」,可以方便地釐清項目的關鍵因素,包括功能特徵和需求等。它留給我們必要的時間和資源從「試驗品」了解產品,用內部驅動的過程推進產品迭代。

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巨匠電腦分享 Fb與影片 創作者普遍評價叫好

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巨匠電腦分享Facebook將與影片創作者分享廣告收入

您是否也常在 Facebook 上觀賞影片?全球 Facebook 用戶一天累積觀看影片的次數達 40 億次,欲搶攻這波影音商機,Facebook 表示將與影片創作者分享廣告收入。此舉若能成功,未來勢必對 Google 旗下的影音網站龍頭 YouTube 產生威脅。

本週三 Facebook 針對影片製作者推出分潤模式,Facebook 將取得 45% 的廣告營收,製作者則獲得 55%,拆帳比例與 YouTube 一致。

目前 Facebook 是在用戶的動態訊息當中安插影音廣告,在瀏覽塗鴉牆的同時也能產生廣告效果。然而一項名為「推薦影片」(Suggested Videos)的新功能,是由各大媒體公司製作而成的影音內容,如同電視廣告般穿插在影片當中來播出;初期的合作夥伴包括美國國家籃球協會(National Basketball Association,NBA)、赫茲國際集團(Hearst Corp.)、FOX Sports、惡搞影片網站 Funny or Die 等公司。

從市場上所獲得的反應,目前多是正面支持的,他們表示喜歡其廣告被顯示在高品質的內容當中,並且贊同這種廣告模式。但仍然有負面的聲音,例如美國卡夫食品的媒體副總裁 Bob Rupczynski 就質疑,究竟有多少用戶對於 Facebook 影音內容會感興趣而越陷越深。

目前透過智慧型手機在 Facebook 上觀看影片,已經佔有 75% 的流量。投資銀行 RBC Capital Markets 的分析師 Mark Mahaney 表示,若是以相同的影片數量觀察 YouTube,只有約 50% 的流量是來自於智慧型手機。

在營收方面,YouTube 依然遙遙領先,Mark Mahaney 估計 YouTube 在 2014 年營收約 40 億美元(約台幣 1,243.7 億元);但是相較之下,他預估 Facebook 明年藉由影音廣告會帶來 15 億美元(約台幣 466 億元)的收入,將逐漸對 YouTube 形成威脅。

雖然可以預期 Facebook 的影音內容有很大的發展空間,但仍需要解決盜版影片氾濫的問題。例如近期「每日秀」(Daily Show)有一段關於查爾斯頓槍擊案的節目內容,被一名表演藝術者上傳至 Facebook,竟然獲得超過 2,300 萬次的觀看次數,但是每日秀所上傳的版本卻不到 200 萬的點閱數。官方表示將認真看待盜版問題,並計劃在今年夏季公布防範措施。

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巨匠電腦學員考取證照 業界評價:好升職

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巨匠電腦學員:按部就班的學習考取證照,成功升職!

無心之舉開啟學習之心
一心只想拿免費的贈品的湘庭,從沒想過這個小念頭讓她一腳踏入了無止盡的學習之路。原本無心報名的她,卻被南京分校人員誠懇的態度打動,即使當時已經擁有豐富的學經歷,學習心旺盛的她依然抱持著提升自我的學習心態,下定決心開始一步步接觸各類課程。

學習不分年齡,唯有努力不懈的意念
「我36歲,記憶力減退,工作量很大,常加班,沒時間念書!但是,我狠下心來,用3個月的時間,同時排滿各種課程,利用假日全天及平日沒加班的晚上上課,課堂上認真跟著巨匠老師一步一步的學,接著一張又一張的國際認證就輕鬆入袋。」這樣輕描淡寫的說法,很難去想像湘庭在這段學習過程中花費了多少時間與心力,一張張國際證照才能「輕鬆」入袋,她把努力不懈、追求完美的個性解讀為自己想收集證照的虛榮心,那種「似乎不夠完美」的心態造就了現在手中擁有超過10張專業證照。「感謝這段過程中所有幫助過我的人,謝謝南京分校的傅惠民老師、曹菀倫老師,東區認證中心的徐國堂老師,那股神奇的教學魔力,上完課後還想繼續選修她們教的課,讓人總捨不得翹課!另外感謝南京分校的老師、主任、工作人員的親切與熱忱,讓上課變成一種快樂與享受,就像在自己家的安全感與輕鬆自在!」一路上扶助湘庭的貴人,她一個個都感恩於心。

穩扎基礎,學無止盡之路
「只要有心,按部就班的學習,一定會成功!」身經百戰後的學習訣竅依然是穩固基礎為先,上課認真聽、多練習,有問題馬上問,考試時不要慌張,考試證照就非難事!目前湘庭仍持續在巨匠進修基礎實用課程,希望能補足考照外的基礎操作能力。即使現任科技公司的主任,「百尺竿頭,更進一步,多學無害」仍是鞭策她不斷學習的唯一信念!

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學大數據不卡關 巨匠電腦評價Big Data相關用語

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Big Data大數據用語不卡關評價!巨匠電腦分享
翊)學大數據不卡關,Big Data相關用語分享,巨匠電腦推薦評價想了解大數據必看!大家一真都在說行為分析是大數據,社交分析是大數據,物聯網也是大數據(分析來自感測器的數據),大數據與我們習習相關,也越來越多分享文再說大數據,其實大數據有些專用語,快來看看評價分享吧!

大數據 (Big Data) 與資料科學 (Data Science) 已成為大眾耳熟能詳的詞彙,各行各業正在積極運用且開發大數據的價值,這些巨量資料也帶來了巨大商機。這時身處於「大數據時代」的我們,自然得對大數據有所認識,在這裏為大家列出了一些經常跟大數據一起出現的陌生用語,認識了這些大數據相關字彙,下次看大數據的相關文章就不會一直「卡」了。
Algorithm 演算法

出自於數學用語,在這裡指的是在有限步驟內,分析數據的具體方法,而且通常由軟體來執行。

AIDC 自動識別技術

AIDC(Automatic Identification and Data Capture)是將訊息數據自動識讀、自動輸入電腦的重要方法和手段,它是以電腦技術和通信技術為基礎的綜合性科學技術。常見的 AIDC 例如條碼(Bar codes)、磁條(magnetic strips)、生物識別(Biometrics)、RFID 等技術。

AWS 亞馬遜網路服務系統

2006 年 Amazon 開始以 Web 服務的形式向企業提供各種雲端運算服務,包括運算、儲存、資料庫、分析、應用程式和部署服務。現在許多科學家、開發人員以及各企業的技術人員都在利用 AWS (Amazon Web Services)進行大數據分析。

Avro 序列化系統

Avro 是 Hadoop 底下的子專案,是一個資料序列化系統(Data serialization system),被設計用來支援大量資料交換。

Behavioral analytics 行為分析

行為分析是指用科學方法分析環境刺激與行為之間的因果關係,藉著系統性的觀察來了解行為的變化原則,進而有系統的操作刺激,以達到行為的學習、塑造或改變。簡單來說,就是用一個有系統的方法去觀察、測量、收集客觀數據來分析目標的表現行為。

Big Data 大數據

大數據(or 巨量資料),顧名思義是指大量的資訊,當資料量龐大到資料庫系統無法在合理時間內進行儲存、運算、處理,分析成能解讀的資訊時,就稱為大數據。有興趣深入了解請參考《巨量資料的時代,用「大、快、雜、疑」四字箴言帶你認識大數據》以及《7 個你不可不知的大數據定義》

BI 商業智慧

BI (Business Intelligence) 指用現代資料倉儲技術、線上分析處理技術、數據挖掘進行數據分析,再以圖形化的界面或報表呈現以實現商業價值。

Cassandra 資料庫系統

是 Apache 軟體基金會底下的開源分布式 NoSQL 資料庫系統,適合用來管理巨量的結構化資料,由於其良好的可擴展性和性能,被 Digg、Twitter、Hulu、Netflix 等知名網站所採用。

CDR 詳細通聯記錄

CDRs (Call Detail Record)是電信網路的使用紀錄,例如通話時間、通話長度等資訊。CDR 是電信業者與企業分析網路營運和客戶行為的重要資源。

Clickstream Analytics 點擊流分析

點擊流(Clickstream)就是使用者在網頁間來來去去的點選記錄,也可以分成 Upstream –– 進入這個網站的「來源」,以及 Downstream —— 拜訪完這個網站之後的「去向」。對於網路行銷跟搜尋引擎來說,點擊流分析是十分重要的參考。

Cloud Computing 雲端運算

雲端運算(Cloud Computing)是一種將資料、工具及程式放到網際網路上處理的資源利用方式,是一種分散式電腦運算(Distrubted computing)的概念,也就是讓網路上不同的電腦同時幫你做一件事,可以大大的增加處理速度。

也因為所有資訊都被放置到網路的虛擬空間裡,工程師在繪製示意圖時常以一朵雲來代表這個虛擬空間,因而有了「雲端(Cloud)」一名。

Data Mining 資料探勘

顧名思義,就好比在地球上從一堆粗糙的石頭中進行地物探勘、尋找有價值的礦脈,資料探勘就是從巨量資料中提取出未知的、有價值的潛在資訊。

Data Modelling 資料建模

資料模式(Data Model)在資訊系統中指的是資料如何被表達、儲存及取用的方式,包括資料的格式、定義和屬性,資料之間的關係,以及資料的限制,而資料模式的設計過程就稱為「資料建模」。

Data Visualization 資料視覺化

是關於數據之視覺表現形式的研究,資料視覺化的技術可以幫助不同背景的工程人員溝通、理解,以達良好的設計與分析結果。

Data Experts 數據專家

數據專家就是能利用資料作出研究評估的專業人士,像是資料分析師、資料科學家、資料架構師等都可以被歸類為數據專家,其工作內容細分請參考《資料分析師?科學家?架構師?大數據人才的工作內容及年薪比較》

Exploratory Data Analysis 探索式分析

探索式資料分析是指在沒有標準流程跟方法的情況下,在現有的數據中找尋資料的結構和特點、探索潛藏於資料中的訊息,這種資料分析方法強調的是探索式的分析而非嚴謹的模式確認。

Hadoop 技術

Hadoop 是一個能夠儲存並管理大量資料的雲端平台,為 Apache 軟體基金會底下的一個開放原始碼、社群基礎、而且完全免費的軟體,Hadoop 的兩大核心功能 —— 儲存(Store)及處理(Process)資料所用到的分散式檔案系統 HDFS 跟 MapReduce 平行運算架構。Hadoop 被廣泛應用於大數據儲存和大數據分析,成為大數據的主流技術。有興趣深入了解請參考《認識大數據的黃色小象幫手 –– Hadoop》

Internet of Things 物聯網

物聯網(Iots)是一個全球化的網路基礎建設,透過資料擷取以及通訊能力以連結實體與虛擬物件,透過網際網路的發展,物連網可透過特定的機制,將所有裝置連結在一起,以供控制、偵測、識別,並交換所有的資訊。

NoSQL 資料庫系統

NoSQL 最早是指「No SQL」,號稱不使用 SQL 作為查詢語言的資料庫系統。但近來則普遍將 NoSQL 視為「Not Only SQL」,也就是「不只是 SQL」的意思,希望結合 SQL 優點並混用關聯式資料庫和 NoSQL 資料庫來達成最佳的儲存效果。

在巨量資料所帶動的潮流下,各種不同形態的NoSQL資料庫如雨後春筍般竄起,其中 MongoDB 是眾多 NoSQL 資料庫軟體中較為人熟知的一種。

Predictive Analytics 預測分析

是指透過預測模型、機器學習、資料挖掘等技術來分析現有和歷史的事實數據對未來作出預測的數據分析方法。

R 語言

R 是一個開放原始碼統計軟體,提供統計計算和繪圖功能,類似 Matlab 跟 SAS,而 R 不但免費 而且簡單易上手,近年來成為資料科學界裡的重要工具。

SaaS 軟體即服務

SaaS (Software-As-A-Service)是隨著網際網路技術和應用軟體的成熟而興起的一種軟體應用模式。SaaS 提供商將軟體統一部署在自己的伺服器上,藉由網路提供軟體給客戶,所以客戶不用購買軟體,而是根據需求向提供商訂購所需的服務,且客戶無需對軟體進行維護,服務提供商會全權管理和維護軟體;軟體廠商在向客戶提供網際網路應用的同時,也提供軟體的離線操作和本地數據存儲,讓客戶隨時隨地都可以使用其定購的軟體和服務。

對於許多小型企業來說,SaaS 是採用先進技術的最好途徑,它消除了企業購買、構建和維護基礎設施和應用程式的需要。

Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)

TB 為兆位元組,是資料量的分級,相當於 10^12 bytes。其他資料量分級如下:

  • Bytes (8 Bits)
  • Kilobyte (1000 Bytes)
  • Megabyte (1 000 000 Bytes)
  • Gigabyte (1 000 000 000 Bytes)
  • Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)
  • Petabyte (1 000 000 000 000 000 Bytes)
  • Exabyte (1 000 000 000 000 000 000 Bytes)
  • Zettabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)
  • Yottabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)

文章與圖片出處: http://goo.gl/eLvDBb

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想學Big Data實務分析與應用:http://www.pcschool.com.tw/campus/DefaultDetail.aspx?c=8&s=84

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巨匠電腦分享 美國白宮發表網路安全評價框

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巨匠電腦分享美國白宮發表網路安全框架

美國白宮周三(2/12)發表網路安全框架(Cybersecurity Framework),這是美國總統歐巴馬在2013年國情咨文所交待的「改善重大公共建設網路安全」執行命令的關鍵措施。

此一框架是為了指導各個政府組織及企業強化重大公共建設的網路安全而設立,是由美國企業與政府歷時一年的時間共同發展而成,雙方交流了多種標準、最佳實作,與各項準則,並由美國商務部國家標準技術研究所彙整而發表的框架。

該框架蒐集了全球現有的標準與作法,除了有藍圖可供不知從何著手的組織參考外,亦指導組織如何管理網路風險,還可供美國以外的組織參考。

框架元件包含了核心(Core )、輪廓(profile)與層級(Tiers)。其中,框架核心是由各種網路安全行為與各種建設的訊息參考所組成,網路安全行為分成5種功能,涵蓋身份識別、保護、偵測、回應及復原等;輪廓指的是協助組織達到企業等級的網路安全要求,了解目前的網路安全狀態;層級則是用來檢視企業現階段安全防範的等級。

這是一個供美國政府組織、企業,或國外企業自發性採用的框架,美國國土安全部(Department of Homeland Security,DHS)還因此建立了重大建設網路社群自願計畫(Critical Infrastructure Cyber Community (C3) Voluntary Program)來推動該框架的採用。美國白宮表示,許多美國聯邦機構、政府,或地方政府都已在評估如何利用此一框架來管理他們的網路安全風險。

根據美國媒體報導,美國政府原本督促國會通過強制重大建設供應商所應遵循的網路安全規範,包含電力或運輸產業,但受到業者的強力反彈,才改以發展自發性的安全框架。歐巴馬表示,美國的重大建設持續遭受網路威脅,而美國經濟也因智慧財產遭到竊取而受影響,相信此一框架的發表是個轉捩點,它讓大家理解需要更多的功夫才能強化網路安全。

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文章與圖片出處: http://www.ithome.com.tw/node/85175
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