ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (ओसीआर) टेक्स्ट की छवियों - स्कैन, स्मार्टफोन फोटो, पीडीएफ - को मशीन द्वारा पढ़े जा सकने वाले टेक्स्ट और संरचित डेटा में बदल देता है। आधुनिक ओसीआर एक पाइपलाइन है जो एक छवि को साफ करती है, टेक्स्ट ढूंढती है, उसे पढ़ती है, और समृद्ध मेटाडेटा निर्यात करती है ताकि डाउनस्ट्रीम सिस्टम डेटा को खोज, अनुक्रमित या निकाल सकें। दो व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले आउटपुट मानक हैं hOCR, टेक्स्ट और लेआउट के लिए एक एचटीएमएल माइक्रोफ़ॉर्मैट, और ALTO XML, एक पुस्तकालय/अभिलेखागार-उन्मुख स्कीमा; दोनों स्थितियों, पढ़ने के क्रम और अन्य लेआउट संकेतों को संरक्षित करते हैं और लोकप्रिय इंजनों द्वारा समर्थित हैं जैसे टेसरैक्ट.
प्रीप्रोसेसिंग। ओसीआर की गुणवत्ता छवि की सफाई से शुरू होती है: ग्रेस्केल रूपांतरण, डिनोइज़िंग, थ्रेसहोल्डिंग (बिनारिज़ेशन), और डेस्क्यूइंग। कैनोनिकल ओपनसीवी ट्यूटोरियल वैश्विक, अनुकूली और ओत्सु थ्रेसहोल्डिंग को कवर करते हैं - असमान प्रकाश या बिमोडल हिस्टोग्राम वाले दस्तावेज़ों के लिए स्टेपल। जब एक पृष्ठ के भीतर रोशनी बदलती है (फोन स्नैप्स सोचें), अनुकूली तरीके अक्सर एक ही वैश्विक थ्रेसहोल्ड से बेहतर प्रदर्शन करते हैं; ओत्सु हिस्टोग्राम का विश्लेषण करके स्वचालित रूप से एक थ्रेसहोल्ड चुनता है। झुकाव सुधार समान रूप से महत्वपूर्ण है: हफ-आधारित डेस्क्यूइंग (हफ लाइन ट्रांसफॉर्म) ओत्सु बिनारिज़ेशन के साथ मिलकर उत्पादन प्रीप्रोसेसिंग पाइपलाइनों में एक आम और प्रभावी नुस्खा है।
पहचान बनाम मान्यता। ओसीआर को आम तौर पर टेक्स्ट डिटेक्शन (टेक्स्ट कहाँ है ?) और टेक्स्ट रिकॉग्निशन (यह क्या कहता है?) में विभाजित किया जाता है। प्राकृतिक दृश्यों और कई स्कैन में, पूरी तरह से कनवल्शनल डिटेक्टर जैसे ईस्ट भारी प्रस्ताव चरणों के बिना कुशलतापूर्वक शब्द- या पंक्ति-स्तरीय चतुर्भुज की भविष्यवाणी करते हैं और आम टूलकिट में लागू किए जाते हैं (जैसे, ओपनसीवी का टेक्स्ट डिटेक्शन ट्यूटोरियल)। जटिल पृष्ठों (समाचार पत्र, फॉर्म, किताबें) पर, लाइनों/क्षेत्रों का विभाजन और पढ़ने के क्रम का अनुमान मायने रखता है:क्रैकेन पारंपरिक ज़ोन/लाइन सेगमेंटेशन और न्यूरल बेसलाइन सेगमेंटेशन को लागू करता है, जिसमें विभिन्न लिपियों और दिशाओं (LTR/RTL/ऊर्ध्वाधर) के लिए स्पष्ट समर्थन होता है।
मान्यता मॉडल। क्लासिक ओपन-सोर्स वर्कहॉर्स टेसरैक्ट (Google द्वारा ओपन-सोर्स, जिसकी जड़ें HP में हैं) एक कैरेक्टर क्लासिफायर से एक LSTM-आधारित अनुक्रम पहचानकर्ता में विकसित हुआ और खोज योग्य PDF, hOCR/ALTO-अनुकूल आउटपुट, और CLI से और भी बहुत कुछ उत्सर्जित कर सकता है। आधुनिक पहचानकर्ता पूर्व-खंडित वर्णों के बिना अनुक्रम मॉडलिंग पर भरोसा करते हैं। कनेक्शनिस्ट टेम्पोरल क्लासिफिकेशन (CTC) मौलिक बनी हुई है, जो इनपुट फ़ीचर अनुक्रमों और आउटपुट लेबल स्ट्रिंग्स के बीच संरेखण सीखती है; यह व्यापक रूप से लिखावट और दृश्य-पाठ पाइपलाइनों में उपयोग किया जाता है।
पिछले कुछ वर्षों में, ट्रांसफॉर्मर्स ने ओसीआर को नया रूप दिया है। TrOCR एक विज़न ट्रांसफॉर्मर एनकोडर और एक टेक्स्ट ट्रांसफॉर्मर डिकोडर का उपयोग करता है, जिसे बड़े सिंथेटिक कॉर्पोरा पर प्रशिक्षित किया जाता है और फिर वास्तविक डेटा पर फाइन-ट्यून किया जाता है, जिसमें मुद्रित, हस्तलिखित और दृश्य-पाठ बेंचमार्क में मजबूत प्रदर्शन होता है (यह भी देखें हगिंग फेस डॉक्स)। समानांतर में, कुछ सिस्टम डाउनस्ट्रीम समझने के लिए ओसीआर को दरकिनार करते हैं: डोनट (डॉक्यूमेंट अंडरस्टैंडिंग ट्रांसफॉर्मर) एक ओसीआर-मुक्त एनकोडर-डिकोडर है जो सीधे दस्तावेज़ छवियों से संरचित उत्तर (जैसे कुंजी-मूल्य JSON) आउटपुट करता है (रेपो, मॉडल कार्ड), जब एक अलग ओसीआर चरण एक IE सिस्टम को फीड करता है तो त्रुटि संचय से बचता है।
यदि आप कई लिपियों में बैटरी-शामिल टेक्स्ट रीडिंग चाहते हैं, EasyOCR 80+ भाषा मॉडल के साथ एक सरल एपीआई प्रदान करता है, जो बॉक्स, टेक्स्ट और आत्मविश्वास लौटाता है - प्रोटोटाइप और गैर-लैटिन लिपियों के लिए आसान। ऐतिहासिक दस्तावेज़ों के लिए, क्रैकेन बेसलाइन सेगमेंटेशन और स्क्रिप्ट-अवेयर रीडिंग ऑर्डर के साथ चमकता है; लचीले लाइन-स्तरीय प्रशिक्षण के लिए, कैलामरी ओक्रॉपी वंश पर बनाता है (ओक्रॉपी) (मल्टी-)एलएसटीएम+सीटीसी पहचानकर्ताओं और कस्टम मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए एक सीएलआई के साथ।
सामान्यीकरण डेटा पर निर्भर करता है। लिखावट के लिए, IAM लिखावट डेटाबेस प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए लेखक-विविध अंग्रेजी वाक्य प्रदान करता है; यह लाइन और शब्द पहचान के लिए एक लंबे समय से चली आ रही संदर्भ सेट है। दृश्य पाठ के लिए, कोको-टेक्स्ट ने एमएस-कोको पर व्यापक एनोटेशन स्तरित किए, जिसमें मुद्रित/हस्तलिखित, सुपाठ्य/अपठनीय, लिपि और पूर्ण प्रतिलेखन के लिए लेबल थे (मूल परियोजना पृष्ठभी देखें)। यह क्षेत्र सिंथेटिक प्रीट्रेनिंग पर भी बहुत अधिक निर्भर करता है: सिंथटेक्स्ट इन द वाइल्ड यथार्थवादी ज्यामिति और प्रकाश के साथ तस्वीरों में पाठ प्रस्तुत करता है, डिटेक्टरों और पहचानकर्ताओं को प्रीट्रेन करने के लिए भारी मात्रा में डेटा प्रदान करता है (संदर्भ कोड और डेटा).
के तहत प्रतियोगिताएं ICDAR’s रोबस्ट रीडिंग मूल्यांकन को आधार बनाती हैं। हाल के कार्यों में एंड-टू-एंड डिटेक्शन/रीडिंग पर जोर दिया गया है और इसमें शब्दों को वाक्यांशों में जोड़ना शामिल है, जिसमें आधिकारिक कोड रिपोर्टिंग सटीकता/रिकॉल/एफ-स्कोर, इंटरसेक्शन-ओवर-यूनियन (IoU), और कैरेक्टर-लेवल एडिट-डिस्टेंस मेट्रिक्स - जो अभ्यासकर्ताओं को ट्रैक करना चाहिए, को दर्शाता है।
ओसीआर शायद ही कभी सादे पाठ पर समाप्त होता है। अभिलेखागार और डिजिटल पुस्तकालय पसंद करते हैं ALTO XML क्योंकि यह सामग्री के साथ भौतिक लेआउट (निर्देशांक के साथ ब्लॉक/लाइनें/शब्द) को एन्कोड करता है, और यह METS पैकेजिंग के साथ अच्छी तरह से मेल खाता है। hOCR माइक्रोफ़ॉर्मैट, इसके विपरीत, ocr_line और ocrx_word जैसे क्लास का उपयोग करके HTML/CSS में उसी विचार को एम्बेड करता है, जिससे वे ब टूलिंग के साथ प्रदर्शन, संपादन और रूपांतरण करना आसान हो जाता है। टेसरैक्ट दोनों को उजागर करता है - जैसे, सीएलआई से सीधे एचओसीआर या खोज योग्य पीडीएफ बनाना (पीडीएफ आउटपुट गाइड); पाइथन रैपर जैसे pytesseract सुविधा जोड़ते हैं। hOCR और ALTO के बीच अनुवाद करने के लिए कन्वर्टर्स मौजूद हैं जब रिपॉजिटरी में निश्चित अंतर्ग्रहण मानक होते हैं - इस क्यूरेटेड सूची को देखें ओसीआर फ़ाइल-प्रारूप उपकरण.
सबसे मजबूत प्रवृत्ति अभिसरण है: पहचान, मान्यता, भाषा मॉडलिंग, और यहां तक कि कार्य-विशिष्ट डिकोडिंग एकीकृत ट्रांसफार्मर स्टैक में विलीन हो रहे हैं। बड़े सिंथेटिक कॉर्पोरा पर प्री-ट्रेनिंग एक बल गुणक बना हुआ है। ओसीआर-मुक्त मॉडल आक्रामक रूप से प्रतिस्पर्धा करेंगे जहां लक्ष्य वर्बेटिम ट्रांसक्रिप्ट के बजाय संरचित आउटपुट है। हाइब्र िड परिनियोजन की भी अपेक्षा करें: एक हल्का डिटेक्टर और लंबे-फॉर्म टेक्स्ट के लिए एक TrOCR-शैली पहचानकर्ता, और फॉर्म और रसीदों के लिए एक डोनट-शैली मॉडल।
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ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (OCR) एक प्रौद्योगिकी है जिसका उपयोग विभिन्न प्रकार के दस्तावेज़ों, जैसे कि कागजी दस्तावेज़, PDF फ़ाइलें या डिजिटल कैमरा द्वारा कैप्चर की गई छवियों, को संपादन योग्य और खोजनीय डेटा में परिवर्तित करने के लिए किया जाता है।
OCR एक इनपुट छवि या दस्तावेज़ को स्कैन करता है, छवि को अलग-अलग अक्षरों में बांटता है, और पैटर्न पहचान या विशेषता पहचान का उपयोग करके प्रत्येक वर्ण की तुलना करता है।
OCR का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों और अनुप्रयोगों में किया जाता है, जैसे कि मुद्रित दस्तावेज़ों को डिजिटाइज़ करने, टेक्स्ट-टू-स्पीच सेवाओं को सक्षम करने, डेटा एंट्री प्रक्रियाओं को स्वचालित करने, और दृष्टिबाधित उपयोगकर्ताओं को टेक्स्ट के साथ बेहतर बातचीत करने सहायता करने।
हालांकि OCR प्रौद्योगिकी में काफ़ी प्रगति हुई है, लेकिन यह अचूक नहीं है। सटीकता मूल दस्तावेज़ की गुणवत्ता और उपयोग किए जा रहे OCR सॉफ़्टवेयर की बारीकियों पर निर्भर कर सकती है।
हालाँकि OCR मुद्रित टेक्स्ट के लिए मुख्य रूप से डिज़ाइन किया गया है, कुछ उन्नत OCR सिस् टम लिखावट पहचानने में भी सक्षम होते हैं। हालाँकि, आमतौर पर लिखावट की पहचान करने में कम सटीकता होती है क्योंकि व्यक्तिगत लेखन शैलियों में व्यापक भिन्नता होती है।
हाँ, कई OCR सॉफ़्टवेयर सिस्टम कई भाषाओं को पहचान सकते हैं। हालाँकि, यह महत्वपूर्ण है कि आपके उपयोग में आने वाले सॉफ़्टवेयर द्वारा विशिष्ट भाषा का समर्थन किया जा रहा हो।
OCR का अर्थ ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन है और इसका उपयोग मुद्रित पाठ को पहचानने के लिए किया जाता है, जबकि ICR, या इंटेलिजेंट कैरेक्टर रिकग्निशन, अधिक उन्नत है और इसका उपयोग हस्तलिखित पाठ को पहचानने के लिए किया जाता है।
OCR स्पष्ट, आसानी से पढ़ ने वाले फ़ॉन्ट और मानक टेक्स्ट आकारों के साथ सबसे अच्छा काम करता है। हालांकि यह विभिन्न फ़ॉन्ट और आकारों के साथ काम कर सकता है, लेकिन असामान्य फ़ॉन्ट्स या बहुत छोटे टेक्स्ट आकारों के साथ काम करते समय सटीकता कम होने की प्रवृत्ति होती है।
OCR को कम-रिज़ॉल्यूशन वाले दस्तावेज़ों, जटिल फ़ॉन्ट, खराब प्रिंट वाले पाठ, लिखावट, और ऐसी पृष्ठभूमि वाले दस्तावेज़ों के साथ समस्या हो सकती है जो पाठ के साथ हस्तक्षेप करती हैं। इसके अलावा, यह कई भाषाओं के साथ काम कर सकता है, लेकिन यह हर भाषा को पूरी तरह से कवर नहीं कर सकता है।
हाँ, OCR रंगीन टेक्स्ट और बैकग्राउंड को स्कैन कर सकता है, हालाँकि यह आमतौर पर उच्च-विपरीत रंग संयोजनों, जैसे कि एक सफे द पृष्ठभूमि पर काले टेक्स्ट, के साथ अधिक प्रभावी होता है। टेक्स्ट और पृष्ठभूमि रंगों में पर्याप्त विपरीतता की कमी होने पर सटीकता कम हो सकती है।
CMYKए इमेज फॉर्मेट डिजिटल इमेजिंग और प्रिंटिंग में कलर मैनेजमेंट के लिए एक सूक्ष्म और विशिष्ट दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करता है। अपने मूल में, CMYKA पारंपरिक CMYK कलर मॉडल का एक विस्तार है, जिसका उपयोग मुख्य रूप से कलर प्रिंटिंग में किया जाता है। CMYK मॉडल स्वयं घटिया कलर सिद्धांत पर आधारित है और चार स्याही रंगों का उपयोग करता है: सियान (C), मैजेंटा (M), येलो (Y), और की (काला) (K)। ये रंग, जब विभिन्न तीव्रताओं में लागू होते हैं, तो रंगों की एक विस्तृत श्रृंखला का उत्पादन करने के लिए संयोजित होते हैं। CMYKA में 'A' का अ र्थ 'अल्फा' है, जो मिश्रण में पारदर्शिता नियंत्रण को शामिल करके जटिलता की एक परत जोड़ता है।
CMYKए की विशिष्टताओं में तल्लीन होने से पहले CMYK घटक को समझना मौलिक है। CMYK जैसे घटिया कलर मॉडल में, एक सफेद पृष्ठभूमि से प्रकाश घटाकर रंग बनाए जाते हैं। RGB (लाल, हरा, नीला) मॉडल के विपरीत, जो डिजिटल डिस्प्ले में उपयोग किया जाने वाला एक योगात्मक कलर मॉडल है, जहां प्रकाश जोड़कर रंग बनाए जाते हैं, CMYK मॉडल प्रकाश की कुछ तरंग दैर्ध्य को अवशोषित करके और दूसरों को परावर्तित करके काम करता है, जिसके परिणामस्वरूप कथित रंग होता है। यह CMYK को भौतिक मीडिया जैसे कागज के लिए स्वाभाविक रूप से उपयुक्त बनाता है, जहां रंग प्रकाश उत्सर्जन के बजाय प्रकाश परावर्तन के माध्यम से प्रकट होते हैं।
CMYK में 'A' घटक को जोड़कर CMYKA बनाने के लिए डिजिटल ग्राफिक डिजाइन और प्रिंटिंग में महत्वपूर्ण है। अल्फा पारदर्शिता एक अवधार णा है जिसका व्यापक रूप से डिजिटल ग्राफिक्स में उपयोग किया जाता है, जो एक छवि के एक हिस्से के पारदर्शिता स्तर का प्रतिनिधित्व करता है। यह क्रमिक लुप्त होती, छाया और अन्य छवियों या पृष्ठभूमि के साथ सम्मिश्रण जैसे परिष्कृत प्रभावों की अनुमति देता है। CMYKA के संदर्भ में, अल्फा चैनल विभिन्न पृष्ठभूमियों पर मुद्रित होने पर या एक दूसरे पर छवियों को ओवरले करते समय एक छवि कैसे दिखाई देगी, इस पर सटीक नियंत्रण की सुविधा प्रदान करता है, जो पारंपरिक CMYK पैलेट से परे बहुमुखी प्रतिभा की एक अतिरिक्त परत प्रदान करता है।
व्यावहारिक रूप से, CMYKA छवियों का उपयोग उन परिदृश्यों में किया जाता है जहां उच्च निष्ठा और ठीक प्रिंट नियंत्रण सर्वोपरि होते हैं। यह प्रारूप पैकेजिंग उद्योग, विज्ञापन सामग्री और कहीं भी प्रिंट गुणवत्ता महत्वपूर्ण है, और अंतिम उत्पाद विभिन्न पृष्ठभूमियों या परतों के साथ बातचीत कर सकता है, में विशेष रूप से मूल्यवान है। अल्फा चैनल को शामिल करने के लिए छवि संपादन और प्रसंस्करण के लिए विशेष सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होती है, साथ ही प्रिंटर और प्रिंटिंग तकनीकें जो इन अतिरिक्त पारदर्शिता निर्देशों की व्याख्या करने और सटीक रूप से प्रस्तुत करने में सक्षम हैं।
डिजिटल फ़ाइलों में CMYKA का तकनीकी प्रतिनिधित्व इसकी जटिलता का एक और पहलू है। प्रत्येक कलर चैनल (C, M, Y, K, और A) को आमतौर पर छवि फ़ाइल के भीतर एक अलग परत या घटक के रूप में दर्शाया जाता है। यह स्तरित दृष्टिकोण छवि के रंग और पारदर्शिता के प्रत्येक पहलू के जटिल हेरफेर की अनुमति देता है। हालाँकि, इसका मतलब यह भी है कि CMYKA फ़ाइलें अक्सर बड़ी होती हैं और अपने CMYK समकक्षों की तुलना में संपादित करने और प्रिंट करने के लिए अधिक प्रसंस्करण शक्ति की आवश्यकता होती है। CMYKA को संभालने में सक्षम छवि संपादन सॉफ़्टवेयर को न केवल इन परतों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने की आवश्यकता होती है, बल्कि विस्तृत छवि हेरफेर के लिए अल्फा चैनल का लाभ उठाने वाले उपकरण और सुविधाएँ भी प्रदान करनी चाहिए।
डिजिटल छवियों को अन्य प्रारूपों से, जैसे RGB, CMYKA में परिवर्तित करने की प्रक्रिया गैर-तुच्छ है और इसमें केवल एक सीधा रूपांतरण से अधिक शामिल है। ऐसा इसलिए है क्योंकि RGB और CMYK कलर स्पेस पूरी तरह से ओवरलैप नहीं होते हैं; मॉनिटर पर प्रदर्शित किए जा सकने वाले रंग कागज पर स्याही से पुन: प्रस्तुत करने योग्य नहीं हो सकते हैं। अल्फा चैनल को जोड़ने से और जटिलता आ जाती है, क्योंकि इसके लिए यह समझने की आवश्यकता होती है कि पारदर्शिता अंतिम प्रिंट में रंग प्रजनन और परत संपर्क को कैसे प्रभावित करेगी। पेशेवर ग्राफिक डिजाइनर और प्रिंटर अक्सर सटीक रूपांतरण सुनिश्चित करने और मूल डिजाइन इरादों की अखंडता को बनाए रखने के लिए कलर मैनेजमेंट सिस्टम और प्रोफाइलिंग का उपयोग करते हैं।
CMYKए के साथ प्रिंटिंग के लिए विशेष उपकरण और ज्ञान की आवश्यकता होती है। उच्च-गुणवत्ता वाले CMYK आउटपुट के लिए डिज़ाइन किए गए प्रिंटर आमतौर पर CMYKA प्रिंटिंग के लिए भी उपयुक्त होते हैं, लेकिन अल्फा चैनल द्वारा प्रदान किए गए पारदर्शिता डेटा को ध्यान में रखने के लिए उन्हें कैलिब्रेट और प्रबंधित किया जाना चाहिए। इसमें प्रिंटिंग प्रक्रिया में स्वयं समायोजन शामिल हो सकता है, जैसे कि लेयरिंग ऑर्डर, स्याही घनत्व और सुखाने का समय, ताकि इच्छित छवि को सटीक रूप से प्रतिबिंबित किया जा सके। CMYKA प्रिंटिंग का लक्ष्य न केवल मूल डिज़ाइन के रंगों से मेल खाना है, बल्कि ओवरले, फेड और शेडिंग सहित पारदर्शिता प्रभावों को भी सटीक रूप से प्रस्तुत करना है, जिसके लिए उच्च स्तर की सटीकता और नियंत्रण की आवश्यकता होती है।
CMYKए को अपनाना और उपयोगिता डिजिटल प्रिंटिंग तकनीक की प्रगति से प्रभावित होती है। जैसे-जैसे प्रिंटर अधिक परिष्कृत होते गए हैं, बेहतर रिज़ॉल्यूशन और अधिक सटीक स्याही अनुप्रयोग में सक्षम होते गए हैं, CMYKA जैसे प्रारूपों की मांग बढ़ गई है जो इन सुधारों का पूरा लाभ उठा सकते हैं। यह मांग उन उद्योगों द्वारा और समर्थित है जिन्हें डिजिटल कलाकृति के उच्च-गुणवत्ता वाले भौतिक प्रतिकृतियों की आवश्यकता होती है, जैसे कि ललित कला प्रिंट, उच्च-स्तरीय विपणन सामग्री और व्यक्तिगत पैकेजिंग। CMYKA के माध्यम से रंग और पारदर्शिता दोनों को सटीक रूप से नियंत्रित करने की क्षमता इन संदर्भों में मूर्त लाभ प्रदान करती है।
हालाँकि, CMYKA का उपयोग चुनौतियाँ भी प्रस्तुत करता है, विशेष रूप से फ़ाइल संग्रहण और स्थानांतरण के संदर्भ में। CMYKA फ़ाइलों की जटिलता और आकार का मतलब है कि उन्हें संभालना बोझिल हो सकता है, वि शेष रूप से वर्कफ़्लो में जिसमें डिजिटल नेटवर्क पर कई संशोधन और सहयोग शामिल हैं। इससे विशेष फ़ाइल संपीड़न तकनीकों और प्रारूपों का विकास और उपयोग हुआ है जो फ़ाइल आकार को कम करते हुए CMYKA डेटा की अखंडता को बनाए रखते हैं। कार्यप्रवाह की गति बनाए रखने और भंडारण लागत को कम करने के लिए पेशेवर वातावरण में CMYKA फ़ाइलों का कुशल प्रबंधन महत्वपूर्ण है।
पर्यावरणीय विचार भी CMYKA के उपयोग में भूमिका निभाते हैं। CMYKA प्रक्रिया में स्या
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