推演是一项研究国家安全与竞争、军事冲突与战争、危机管控等重大战略问题的预实践活动。智能推演系统需要人工智能技术的赋能。简要概述了智能博弈的研究进展，推演的演进脉络，智能化兵棋推演及战略博弈推演方法；从博弈论的视角切入，分析了面向智能推演的博弈问题模型，梳理了智能兵棋推演的应用模式、战略博弈推演的组织方式；提出了基于云原生的智能推演服务化架构，面向云边端分布式对抗探索了未来决策云预训练方法，面向危机事件认知构建了战略博弈推演元博弈分析框架。期望为智能博弈推演方面的理论与工具等研究提供科学有效的参考，为新一代智能化云边协同指控提供理论与技术支撑。
未来高技术武器装备和作战行动、战场环境日趋复杂，依托现有仿真技术条件和模拟训练资源，构建网络化、体系化、智能化的模拟训练装备与系统，开展体系对抗模拟训练，是缓解高技术装备训练耗费大与资源有限的有效途径，是提高训练质量和水平的主要途径。总结分析了联合训练领域重点关注的仿真体系架构、仿真建模、蓝军模拟、信息体系仿真等技术发展现状与趋势，初步剖析了上述技术在美海军常态化训练环境、“阿尔法”智能空战模拟训练系统等典型系统、美“大规模演习2021”中的应用情况与作用效能，围绕提高体系对抗条件下的实战化模拟训练能力水平，从技术趋势和工程实现的角度，提出了5个值得重点关注的研究方向，可为本领域工程技术人员提供参考借鉴。
虚实融合是实现虚拟世界与物理世界双向交互、映射联动的一种方式，成为当前各国关注的热点。为理清该框架下层出不穷的新技术状况，以数字孪生、信息物理系统、元宇宙和实况-虚拟-构造仿真为代表，围绕各自概念内涵、学术现状、应用情况进行梳理统计；并从它们的发展进程、功能特点、目标趋势等方面做了对比。
穿透性制空是应对反介入/区域拒止环境的一种重要手段。在该作战需求下，无人飞行器发射母机因载荷数量和种类优势、作战距离和时间优势、研制周期和成本优势受到广泛关注。在梳理无人飞行器发射母机相关概念发展和支撑研究的基础上，设计了无人飞行器发射母机作战体系的组成系统、作战过程、作战事件追踪、信息交互等顶层作战概念。从复杂环境下战场态势智能认知、可信可靠远距离弹性通信、多无人飞行器仿生自主决策与协同、无人飞行器货仓内通用发射控制四个方面展望了体系关键技术，以期推动无人飞行器发射母机作战体系开发研制与技术储备，为体系流程和功能的仿真与评估提供理论基础和建模框架。
随着科学技术的飞速进步，带有自动驾驶功能或辅助驾驶功能的车辆也开始涌入市场。交通事故的频发，使其安全问题成为人们关注的焦点。为测试自动驾驶汽车的感知系统，仿真技术提供了良好的平台。针对自动驾驶汽车感知系统的传感器仿真建模研究，从包含毫米波雷达、激光雷达、摄像头在内的单一传感器仿真、多传感器仿真、经典仿真平台等角度，回顾与梳理了现有研究，并总结了关于感知系统仿真建模的不足与发展趋势，为提升感知系统的感知效率、出行安全、促进自动驾驶汽车的发展助力。
对手建模作为多智能体博弈对抗的关键技术，是一种典型的智能体认知行为建模方法。介绍了多智能体博弈对抗几类典型模型、非平稳问题和元博弈相关理论；梳理总结对手建模方法，归纳了对手建模前沿理论，并对其应用前景及面对的挑战进行分析。基于元博弈理论，构建了一个包括对手策略识别与生成、对手策略空间重构和对手利用共三个模块的通用对手建模框架。期望为多智能体博弈对抗对手建模方面的理论与方法研究提供有价值的参考。
阐述了虚实结合仿真的概念与内涵。根据技术思路的不同，从数字孪生、LVC(live-virtual-constructive)仿真和平行系统3个领域总结了当前虚实结合仿真的发展现状和存在的问题，分析对比了3种方式的异同和优缺点，并阐述了其主要适用领域。针对目前军事训练、作战试验、装备研发、维修维护遇到的困难，以理论指导、案例对比、迁移运用的方式提出了基于虚实结合的解决方法。针对军事领域相关装备和试验的高保真性、保密性和安全性要求，提出了未来虚实结合仿真的发展方向。
为准确地估计靠泊参数，提出了一种基于艇载3D激光雷达的靠泊参数估计方法。该方法包括2个主要模块：无人艇位姿估计和靠泊状态估计。无人艇位姿估计模块采用点云预处理算法对原始点云进行降采样并滤除异常值，利用点云配准算法实现了无人艇靠泊过程中的位姿估计。靠泊状态估计模块通过MSAC算法提取泊位边界信息，并基于此信息计算靠泊参数。实验结果表明：该算法所得无人艇位姿信息和靠泊参数信息均与实际相符，平均靠泊距离误差小于0.023 m，平均角度误差小于0.26°，验证了该靠泊参数估计算法的准确性和合理性。
深度强化学习是一种兼具深度学习特征提取能力和强化学习序列决策能力的智能体建模方法，能够弥补传统对手建模方法存在的非平稳性适应差、特征选取复杂、状态空间表示能力不足等问题。将基于深度强化学习的对手建模方法分为显式建模和隐式建模两类，按照类别梳理相应的理论、模型、算法，以及适用场景；介绍基于深度强化学习的对手建模技术在不同领域的应用情况；总结亟需解决的关键问题以及发展方向，为基于深度强化学习的对手建模方法提供较全面的研究综述。
新时代航天领域蓬勃发展，航天装备呈现出体系化、新质化、高效能、智能化等新特点，仿真技术作为覆盖论证、研发、试验、制造、训练、维护等全生命周期各阶段的增效赋能手段，在数字航天时代更显重要作用。介绍了航天装备体系化仿真的内涵，阐述了国内外发展现状和实践，研判了未来发展的趋势和挑战，围绕航天装备体系化仿真技术成体系发展、抓重点突破、演进式推升，从技术体系、支撑应用、效用演进等维度提出了设想。结合人工智能、大数据、虚拟现实、数字技术等新兴前沿热点，对其助力航天装备体系化仿真发展进行了思考。
针对无人机在动态环境中的全局路径规划问题，提出了一种改进哈里斯鹰优化算法。针对算法后期搜索性能不足等问题，提出自适应混沌和核心种群动态划分策略，提高算法后期的搜索能力；修改哈里斯鹰更新公式，引入黄金正弦策略，提高算法搜索效率；融合自适应动态云最优解扰动策略，提高算法跳出局部极值的能力；针对三维栅格路径规划问题，设置了一种估值函数，通过计算栅格到达终点的代价，帮助算法进行节点筛选，使算法能搜索到更短路径，并针对路径转角不平滑的问题，使用3次B-spline曲线对路径转角进行处理，使路径更适合无人机飞行。通过国际标准测试函数和在不同大小、不同复杂程度的静态、动态栅格地图进行仿真实验。实验结果显示，本文算法相较于对比算法，规划出的路径平均缩短了14.94%、转角数量平均减少了53.31%。
针对工业装配机器人复杂作业编程耗时耗力、准确性差等问题，提出一种基于数字孪生的机器人在线编程方法。从几何、接触动力学、行为、规则四个维度实现了机器人从真实向虚拟空间的忠实映射。实现了多零件装配轨迹规划程序验证，实时同步作业及状态监测。设计搭建了基于数字孪生的装配机器人建模与在线编程系统，以六轴工业机器人单元为例验证了系统的实用性和准确性，为复杂装配作业机器人编程提供了新方案。
国产高性能计算(high performance computing，HPC)系统研制世界领先、芯片架构百花齐放，系统运营依托国家超算中心形成良好发展态势。国产高性能并行应用在若干关键技术点方面世界领先，应用支撑环境发展迅速，但工业软件和队伍建设挑战巨大。在后摩尔时代，需要立足人类文明进步来推动并行应用软件生态建设，工业软件要从产品角度全方面与国外商业软件进行对标；重点关注应用软件云、软硬件协同优化、面向领域的定制芯片架构和定制编译技术；在开源模式、知识产权保护和人才评价方面要与时俱进，从制度上促进应用软件生态的繁荣。
电动车技术的发展为物流企业提供了一种配送车辆的新方案。电动车具有低污染、低噪音等优点，其续航短、充电站有限等特性也带来了新的挑战。电动车路径问题(electric vehicle routing problems，EVRPs)在交通运输、物流管理等领域得到了广泛应用，受到了众多学者的关注。整理了电动车路径问题及其主流变体的问题描述，分析了其各自的提出背景与适用场景。对EVRPs的求解方法和技术做了归类，分析了各方法的优劣，并介绍了相关实际应用。给出了EVRP基准数据集与带时间窗的电动车辆路径问题的基准数据集的基本信息和部分节点分布图，对比分析了已对EVRP基准数据集应用的算法。展望了EVRPs的发展前景。
元宇宙是2021年以来在商业界和学术界大火的用于描述虚实融合与互动的概念。为研究这一概念可能的军事应用，梳理了元宇宙的定义、特征及发展脉络，从军事元宇宙对建模仿真技术和传统实况-虚拟-构造仿真拓展的角度分析了构建军事元宇宙的必要性，从训练、作战、数据信息资源管理的现实需求角度研究了军事元宇宙可能带来的改进，分析了目前宣称正在开发的军事元宇宙雏形产品及其典型开发方式。
传统运动仿真的虚拟建模缺少针对复杂系统中信息子系统与物理子系统的动态性融合建模。融合传统运动学虚拟建模与信息计算的优势，针对运动仿真的精度和实时性难以满足实际工业制造需求的问题，提出面向复杂系统运动仿真的信息物理融合建模方法，并以机械臂的运动学控制为仿真案例进行验证，解决了实际环境中机械臂的驱动与仿真环境虚拟机械臂运动不一致的问题。搭建了复杂系统运动仿真虚实映射平台，集成了虚拟建模环境CoppeliaSim，融合实际机器人的运动反馈，和虚实映射计算模型，确定工业机器人运动方程的唯一位姿解。实验结果表明本文提出的方法实现了工业机器人的虚实映射实时运动仿真。
高精度光学系统容易受到空间环境的影响，在高温、结构载荷等作用下光学系统像质变差，需要进行光机热耦合分析。但光学、结构、热学仿真等学科的独立发展，导致数据不能有效地耦合和传递。提出了一种跨学科耦合分析方法。采用集成分析思想，以多项式拟合为接口，解决了光学元件表面的不规则变形问题。通过最佳拟合刚体位移、最佳拟合曲率半径、多项式拟合等过程，实现了有限元分析工具与光学分析工具的耦合分析。以卡塞格林系统作为测试研究对象，验证了该方法的有效性。为评估在极端工况下光机系统的光学性能以及系统的设计优化提供了参考。
新时代我国社会经济的发展和国防能力的提升，对航空发动机的发展提出了更高的要求，亟需推进航空发动机数字化转型，以实现航空发动机协同、敏捷、高效研制。结合我国航空发动机研发现状，阐明了新兴前沿技术发展赋予航空发动机仿真技术“快速高效、精准映射、全面覆盖、动态预测”的新内涵，以及具备的“时空泛在、数据驱动、动态演进、规范可控、智能高效”等新技术特征，分析提出了“应用全域覆盖、数据高效传递、模型全面贯通”的航空发动机仿真技术框架，论述了数字化转型给航空发动机仿真技术带来的权威数据源构建、全系统模型贯通、数值快速计算、仿真可信度评估和仿真全过程动态演进等发展机遇，并对其在航空发动机的需求论证、协同研制、运行维护等研制阶段深度应用进行了展望。
LVC训练作为军事训练的一种重要手段得到军事专家和建模仿真专家的高度关注。随着虚实要素类型越来越丰富和深度融合，LVC训练系统变得越来越复杂。针对LVC训练系统物理虚拟空间互联互通、信息交互、仿真计算和运行控制等问题，参考信息物理系统、云边计算架构设计面向LVC训练系统的云边协同服务架构（CESA-LVC）。CESA-LVC从智能实时互联、联合仿真计算、训练辅助服务、训练认知决策和动态配置优化等几个方面规范LVC训练系统的结构，为设计开发面向服务、云边灵活部署、高效运行的LVC训练系统提供参考模型。探讨了CESA-LVC的联合仿真计算、复杂网络通信、复杂系统控制等3个方面的关键技术问题。实现了跨越3个省区的LVC训练原型系统，对CESA-LVC架构各层次主要指标进行了验证，证明了架构设计的合理性。
针对粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法在处理不相关并行批处理调度问题中存在的种群多样性丢失、易陷入局部最优等问题，提出了一种改进PSO的调度优化算法，用于最小化最大完工时间求解。采用基于工件序列的实数编码方式进行编码操作；基于该问题的混合整数规划模型，设计了一种J_B局部搜索的新策略；将模拟退火算法的Metropolis准则引入种群粒子的个体极值搜索。通过随机生成的小型、中型和大型实例对该算法的性能进行了测试，并与针对该调度问题提出的元启发式算法和其他3种元启发式算法进行了比较。实验结果和统计测试表明，该算法的性能明显优于对比算法。
无人集群博弈对抗是一种新兴的作战样式，在智能化战争扮演着至关重要的作用，其核心是自主生成博弈对抗决策序列，为集群“赋能”。分析了无人集群博弈对抗系统仿真验证的进展；从基于专家系统和博弈论的技术、基于群体智能和优化理论的技术，以及基于神经网络和强化学习的技术三个方面论述了自主决策关键技术，以及课题组在自主决策上开展的相关工作；提出了无人集群博弈对抗的发展方向。
针对陆上突击装备发展的军事需求牵引问题，开发一种面向未来智能化作战的陆上突击系统作战概念。从界定相关概念和研究边界出发，基于DoDAF提出作战概念模型框架和建模步骤，结合模型描述分析其作战效果、作战流程、作战节点、资源交互、系统组成和能力特征，采用仿真实验方法从系统打击效能和通信负载两个方面进行作战概念验证。结果表明，智能突击系统相比传统突击装备具有更为敏捷的打击链路和更强的火力打击能力，新增通信负载压力在当前技术能力支撑范围内，证明作战概念中的核心执行者系统选型、编配及作战方式合理可行，对于未来装备发展具有参考意义。
为解决复杂的室外图像进行去雾，依然会有雾气残留，甚至出现颜色失真和纹理丢失问题，提出一种基于稠密残差块与通道像素注意力的图像去雾网络，利用稠密残差块对有雾图像进行特征提取和融合，用带通道像素注意力机制的修复模块对特征图进行颜色和纹理上的修复。实验结果表明：该方法在客观评价指标和主观视觉质量上都有明显提升，有效避免了去雾过程中的颜色失真、纹理丢失和雾气残留问题。
为解决约束多目标优化问题中的平衡约束满足与目标函数优化以及可行域复杂等挑战，提出了基于不同帕累托前沿关系的分类搜索方法。提出一种双种群双阶段框架：进化一个辅助种群Pa和一个主种群Pm，并将进化过程分为学习阶段和搜索阶段。学习阶段，种群Pa向UPF(unconstrained Pareto front)进行搜索，而种群Pm向CPF(constrained Pareto front)进行搜索，旨在探索UPF与CPF之间的关系；完成学习后，对不同问题的UPF与CPF关系进行分类，以指导后续搜索策略；在搜索阶段，根据不同的分类关系，调整种群Pa的搜索策略，旨在使种群Pa为种群Pm提供更有效的辅助信息。基于此算法框架，对不同类型约束多目标优化问题的帕累托前沿关系进行了分类，实现了对CPF更有效的搜索。实验结果表明：所提算法与其他7种先进的约束多目标优化算法相比具有更显著的性能优势。通过学习与利用UPF与CPF的关系，能够选择更合适的搜索策略去应对具有不同特性的约束多目标优化问题，以获得更具优势的最终解集。
智能无人集群装备作为智能装备的典型代表，其技术、装备、作战应用在全球范围内加速推进，但总体上无人集群试验理论的研究滞后于无人集群技术、装备，无人集群能力的涌现性、对抗的复杂性，以及无人集群试验的不可重复、不可泛化等特性给无人集群试验基础理论、方法带来了巨大挑战。从体系工程集成试验视角和装备研制建设全生命周期视角提出面向能力生长的智能技术、智能单装、智能集群、智能体系4个集群试验模式，深度剖析无人集群智能协同试验的基础理论问题，构建无人集群智能协同试验基础理论框架。
安全和无碰撞导航是无人船正常航行的基础。通过Unity3D构建高保真的虚拟海洋环境，在无人船建模基础上，提出一种面向未知复杂环境的实时路径规划及编队控制方法。利用激光雷达获取的局部环境信息，在重规划的策略下，结合A-star以及航路抽稀方法完成实时局部路径规划。基于领航-跟随者策略与一致性方法进行编队控制，结合人工势场法完成多无人船的避障航行任务。在多种复杂地图上的仿真实验表明，该仿真系统具有较好的真实性和视觉效果，为无人船模拟试航提供了有效手段。同时，无人船群利用所提算法可以依次抵达预设航路点，自主变换队形实时避障，在工程应用中具有一定理论意义和实用性。
未来海战场形势瞬息万变，亟需依托人工智能技术实现对海战场环境的高质量作战仿真，以全面优化和提升我军战斗力，达成克敌制胜的目的。作战单元的协同合作是实现海战场作战仿真的关键环节，如何实现多智能体之间的均衡决策是作战仿真首要解决的问题。基于解耦的优先经验回放机制和注意力机制，提出强化学习驱动的多智能体协同作战仿真算法(multi-agent reinforcement learning-based cooperative combat simulation，MARL-CCSA)。在MARL-CCSA基础上，利用专家经验，设计一种多尺度奖励函数，并基于此函数构建一个海战场作战仿真环境，使MARL-CCSA在此环境中训练易于收敛。设计想定进行仿真实验，并与其他算法的效果进行对比，验证MARL-CCSA的可行性与实用性。
自元宇宙概念兴起以来，它已被应用到诸多领域。目前，军事智能化、数字化、信息化转型全面推进，元宇宙技术赋能军事将加速新时代军事改革进程。为探讨元宇宙在军事领域的潜在应用，介绍了军事元宇宙若干关键技术及其在军事领域的作用，讨论了军事元宇宙在武器研制与保障、官兵训练与教学、战术指挥与态势感知、体系化协同作战方面的若干潜在应用方向，思考了军事元宇宙目前及未来发展中面临的挑战，并对其未来发展与应用进行了展望。
针对冲突搜索法（conflict-based search，CBS）在多机器人路径规划（multi-agent path finding，MAPF）过程中规划路径过长、单向搜索运行时间长等缺陷，从搜索方向和搜索方式提出一种改进的双向A*焦点搜索来优化冲突搜索算法。将次优因子ω引入冲突搜索算法的底层搜索函数中，以提高路径搜索的效率；将冲突搜索算法中的单向搜索优化为双向A*搜索。实验结果表明：改进的冲突搜索算法的路径成本缩短了14.82%，总运行时间缩短了10.63%。
面向星链星座的网络仿真是未来低轨卫星星座设计与建设验证和评估的重要工具。针对星链网络规模庞大，结构复杂的特性，设计了一种高性能卫星网络仿真体系。该体系基于云平台的分布式网络仿真架构，通过系统仿真工具包(system kit tool，STK) Engine底层接口开发、卫星模型库存储优化和消息异步传输等技术，实现对星链星座的快速部署，具有良好的可扩展性。实验表明：所提方法实现了400颗卫星规模的复杂卫星网络的自动化建模，在部署效率上相对于传统方法提升了39.07%，可为大规模低轨卫星建设提供仿真技术支持。
增强现实(augmented reality，AR)可将虚拟辅助信息以合适的位姿叠加在实际作业现场，实现“所见即所操作”的智能装配指引，缓解传统基于图纸装配中工人识图困难，易出现的错装、漏装等现象。其中装配现场环境下稳定的跟踪注册，是实现增强装配可视化指引中虚实融合的基础，也是现有增强装配在实际应用部署中的关键问题。为此，针对国内外在AR增强装配辅助中跟踪注册方面的研究与应用成果，系统分析了基于视觉、基于传感器和混合式三类不同增强装配跟踪注册方法的研究现状，总结了现有AR增强装配辅助中跟踪注册方法存在的局限及应用发展趋势，对后续AR智能装配系统构建和研究具有借鉴意义。
为实现移动机器人在复杂动态障碍物环境中的避障，提出一种改进的快速随机扩展树(rapidly-exploring random tree，RRT*)与动态窗口法(dynamic window approach，DWA)相融合的动态路径规划方法。基于已知环境信息，利用改进RRT*算法生成全局最优安全路径。通过消除RRT*算法产生的危险节点，来确保全局路径的安全性；使用贪婪算法去除路径中的冗余节点，以缩短全局路径的长度。利用DWA算法跟踪改进RRT*算法规划的最优路径。当全局路径上出现静态障碍物时，通过二次调整DWA算法评价函数的权重来避开障碍物并及时回归原路线；当环境中出现移动障碍物时，通过提前检测危险距离并转向加速的方式安全驶离该区域。仿真结果表明：该算法在复杂动态环境中运行时间短、路径成本小，与障碍物始终保持安全距离，确保在安全避开动态障碍物的同时，跟踪最优路径。
为了解决实车实验因“高成本、高消耗、高危险性”而无法开展的问题，开发了一套基于CarSim的车辆动力学虚拟仿真系统。利用CarSim创建实时车辆模型；在Unity3D中搭建虚拟场景，并使用主动立体显示技术实现3D视觉效果；通过Fanatec赛车模拟方向盘和LabView采集驾驶员操作信息，在NI-Pxie8840控制器中求解车辆动力学模型以确保其运算的实时性；将解算数据通过六自由度运动平台反馈给驾驶员。结果表明：虚拟车辆可以遵循驾驶员的意图行驶，整套系统反应灵敏、操作环境安全、沉浸式感受较强、实验数据准确可靠，对汽车的设计研发具有一定意义。
针对多无人机执行多目标协同侦察的任务需求，提出了多机多目标任务分配与路径规划的协同优化方法。以单亲遗传算法(partheno genetic algorithms, PGA)为基础，基于Dubins曲线构建了与实际路径代价相结合的代价函数；为进一步减小计算量，提出了基于无人机探测距离的聚类算法，将生成的聚类点作为无人机新的航路点。仿真结果表明：在考虑禁飞区域以及侦察点繁多情况下，该算法能够有效完成无人机的侦察任务分配并同时形成初步航路，提高了任务分配的合理性和收敛速度，并降低了全局代价。
为提高受灾人数与应急物资需求量预测精度问题，提出了基于新陈代谢灰色马尔科夫的应急物资需求量预测 方法 。依据应急物资需求量预测思路，利用灰色、马尔科夫和新陈代谢理论，层级递进地构建新陈代谢灰色马尔科夫预测模型，实现受灾人数的动态预测；利用安全库存理论，构建应急物资柔性需求预测模型，实现受灾人数与物资需求量的供需平衡问题；运用本文模型、灰色马尔科夫模型和灰色模型对受灾人数与物资需求量进行预测，结果表明：该预测模型的相对误差要比其他模型小0.002 1%，预测精度明显优于基本的灰色模型，预测的受灾人口数量与应急物资需求量拟合度较高。
AGV（automated guided vehicle）系统对于制造系统的生产柔性和生产效率具有重要作用，由于AGV系统具有许多的变量且有动态性、随机性特点，其优化配置比较复杂。提出了一种将系统仿真、数学解析和多目标优化相结合的方法，对AGV系统进行了优化配置；运用离散事件仿真模拟AGV系统运行，利用敏感性分析分离设计变量，采用析因试验和响应面方法拟合多目标优化数学模型，基于非支配解排序多目标遗传算法求解多目标优化解。通过AGV系统实例，证明了该方法的有效性，可为制造系统和物流仓储领域中AGV系统的优化配置提供一种有效的系统性分析方法。
工业4.0及中国制造2025发展方针的提出，加速了制造业从自动化向智能化的转型。工业机器人作为智能制造的代表性设备也将变得更智能化。针对在实际生产中工业机器人点焊调试存在的干涉碰撞、操作繁琐、效率低等问题，基于数字孪生技术进行数字建模和仿真调试。利用TECNOMATIX系列软件中的Process Simulate进行机器人点焊工位的数字化建模与运动定义，综合利用TIA Portal和S7-PLCSIM Advanced搭建虚拟仿真调试环境，实现由外部虚拟PLC控制加工工位的多机器人协同工作。仿真结果表明，机器人在运动过程中所有工作点均可达且关节速度始终保持在合理区间内，满足实际生产过程中安全性和稳定性的要求；通过数字孪生技术进行机器人点焊工位仿真可及时发现产品缺陷，缩短调试周期，降低成本。
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