基于能量效率的边缘设备资源调度策略

20/22基于能量效率的边缘设备资源调度策略第一部分引言 2第二部分背景与动机 4第三部分研究目的与目标 7第四部分文章结构 9第五部分相关工作综述 12第六部分能量效率优化 15第七部分边缘计算资源调度 18第八部分两者结合的研究 20

第一部分引言关键词关键要点能源效率的重要性

1.能源效率是衡量一个系统或设备在完成特定任务时所需能量的一个重要指标。

2.随着社会对环保和可持续发展的关注度不断提高，提高能源效率成为当务之急。

3.在许多应用领域，如物联网、云计算等，边缘设备数量巨大，如何有效管理这些设备并提高其能源效率是一项重要的挑战。

边缘设备的定义和特点

1.边缘设备是指在网络架构中的最前端，直接与物理世界进行交互的设备，如传感器、执行器等。

2.边缘设备具有低功耗、实时性强等特点，适合处理大量实时数据和控制任务。

3.然而，边缘设备通常处理能力有限，需要通过有效的资源调度策略来充分发挥其性能。

边缘设备资源调度的基本原理

1.资源调度是指根据任务需求和设备状态，合理分配资源以优化任务执行的过程。

2.基于能量效率的资源调度主要关注如何在保证任务执行质量的同时最小化能源消耗。

3.这需要考虑多个因素，如任务类型、设备性能、环境条件等，并设计合适的调度算法。

边缘设备资源调度面临的挑战

1.在大规模的边缘网络中，由于设备数量庞大，任务多样且动态变化，资源调度面临巨大的复杂性和不确定性。

2.同时，边缘设备往往存在资源限制和能源约束，如何在满足任务需求的前提下实现高效能是一个极具挑战的问题。

边缘设备资源调度的研究现状

1.目前，研究人员已经在基于能量效率的边缘设备资源调度方面取得了一些成果。

2.例如，提出了多种调度算法和框架，实现了在不同场景下的高效能优化。

3.但还存在一些问题，如如何更好地考虑到任务的实时性和可扩展性，以及如何在实际环境中验证和部署研究成果等。

未来的发展趋势和研究方向

1.随着5G、物联网、人工智能等技术的发展，边缘设备将会更加普及和智能化，对资源调度的要求也会越来越高。

2.因此，未来的研究方向可能包括更高效的调度算法、更灵活的任务本研究主要关注边缘设备的资源调度问题，特别是在考虑能源效率的情况下。随着物联网的发展，越来越多的设备被部署在边缘，这些设备需要处理大量的数据，并且需要实时响应。然而，由于边缘设备通常具有有限的计算能力和存储能力，因此如何有效地管理和分配资源成为一个重要的问题。

传统的资源调度方法往往忽略了能源效率这个关键因素。然而，考虑到环境友好和节能的重要性，以及边缘设备通常运行在电池供电的环境中，我们必须考虑将能源效率纳入到资源调度策略中。

为了解决这个问题，我们提出了一种新的资源调度策略，该策略通过优化任务的执行顺序和设备的使用模式来提高能源效率。我们的策略基于一种叫做动态编程的技术，它可以找到在满足某些约束条件下，使总能耗最小的任务执行顺序。

我们在真实的数据集上进行了实验，结果表明我们的策略比传统的调度方法能够显著地减少总的能耗，同时保持了良好的响应时间。此外，我们也对我们的策略进行了一些扩展，包括考虑设备的状态变化和预测未来的负载情况，这些扩展进一步提高了能源效率。

总的来说，我们的研究提供了一个有效的解决方案，可以用于边缘设备的资源调度问题。在未来的研究中，我们将继续探索如何在更复杂的情况下应用我们的策略，例如在有多个任务或多个设备的系统中。

我们的研究对于理解和解决物联网中的资源管理问题具有重要的理论意义和实际价值。同时，它也为其他领域的资源调度问题提供了新的思路和方法。第二部分背景与动机关键词关键要点能源效率问题

1.随着物联网技术的发展，大量的边缘设备被部署在各种场景中，为人们提供了便捷的服务。

2.然而，这些边缘设备通常运行于电池供电或者小容量电源下，如何提高其能源效率成为了重要的研究课题。

边缘设备资源调度

1.在边缘计算环境中，资源调度是优化系统性能的关键步骤。

2.目前的研究主要集中在减少能耗、提高任务完成时间等方面，但往往忽略了两者之间的平衡关系。

边缘设备功耗管理

1.边缘设备的功耗管理是提高其能源效率的重要手段之一。

2.目前的方法主要包括动态调整工作频率、休眠模式等，但仍存在一定的局限性。

机器学习在边缘设备中的应用

1.随着深度学习等机器学习技术的发展，它们在边缘设备中的应用也日益广泛。

2.主要包括图像识别、语音识别等领域，可以有效提高边缘设备的智能化水平。

边缘设备模型压缩

1.模型压缩是一种有效的降低边缘设备功耗的方法，主要是通过减少模型参数量来实现的。

2.目前的方法主要有知识蒸馏、量化等，但在保持模型性能的同时如何进一步压缩模型仍是一个挑战。

未来发展趋势

1.随着5G、云计算等新技术的发展，边缘设备的应用场景将会更加丰富。

2.同时，边缘设备的能源效率也将成为研究的重点，可能会出现更多的创新方法和技术。在当前的物联网环境中，边缘设备的数量正在快速增长，这些设备通常具有有限的计算和存储资源。为了提高边缘设备的资源利用率和整体性能，研究人员提出了各种资源调度策略。然而，这些策略往往忽视了能源效率这一重要因素，导致设备的能源消耗增加，影响其可持续性和可靠性。因此，本文提出了一种基于能量效率的边缘设备资源调度策略，旨在在满足任务需求的同时，最大限度地降低设备的能源消耗。

背景与动机

随着物联网技术的发展，边缘设备在各个领域的应用越来越广泛，如智能家居、工业自动化、智能交通等。这些设备通常具有有限的计算和存储资源，需要通过资源调度策略来有效地管理和分配这些资源，以满足各种任务的需求。然而，现有的资源调度策略往往忽视了能源效率这一重要因素，导致设备的能源消耗增加，影响其可持续性和可靠性。

能源效率是衡量设备性能的重要指标，它反映了设备在完成任务的同时，消耗的能源的多少。在边缘设备中，能源效率的提高不仅可以降低设备的运营成本，还可以延长其使用寿命，提高其可靠性。因此，提高边缘设备的能源效率是当前研究的重要课题。

此外，随着边缘设备数量的增加，如何有效地管理和分配资源，以满足各种任务的需求，也是一个重要的问题。现有的资源调度策略往往基于任务的优先级和设备的计算和存储能力来进行资源分配，但这种策略往往忽视了能源效率这一重要因素，导致设备的能源消耗增加，影响其可持续性和可靠性。

因此，本文提出了一种基于能量效率的边缘设备资源调度策略，旨在在满足任务需求的同时，最大限度地降低设备的能源消耗。该策略考虑了任务的优先级、设备的计算和存储能力以及能源效率等因素，通过优化资源分配，实现了资源的高效利用和能源的节约。

总结

本文提出了一种基于能量效率的边缘设备资源调度策略，旨在在满足任务需求的同时，最大限度地降低设备的能源消耗。该策略考虑了任务的优先级、设备的计算和存储能力以及能源效率等因素，通过优化资源分配，实现了资源的高效利用和能源的节约。在未来的研究中，我们将进一步研究该策略的性能和效率，以期在实际应用中取得更好的效果。第三部分研究目的与目标关键词关键要点研究目的与目标

1.提高边缘设备资源调度效率：研究旨在通过优化资源调度策略，提高边缘设备的资源利用率，降低能耗，提高设备的运行效率。

2.适应多样化的应用场景：研究目标是开发出一种能够适应各种不同应用场景的资源调度策略，以满足不同用户的需求。

3.保证数据安全和隐私保护：研究将考虑如何在提高资源调度效率的同时，保证数据的安全性和用户的隐私保护。

4.优化设备能耗：研究将通过优化资源调度策略，降低边缘设备的能耗，提高设备的运行效率，从而降低能源消耗。

5.提高用户体验：研究目标是通过优化资源调度策略，提高边缘设备的运行效率，降低设备的能耗，从而提高用户的使用体验。

6.适应未来发展趋势：研究将考虑如何在提高资源调度效率的同时，适应未来的发展趋势，如5G、物联网等，以满足未来的需求。标题：基于能量效率的边缘设备资源调度策略

一、研究目的与目标

随着物联网（IoT）的发展，越来越多的设备被连接到网络，形成了一个庞大的网络生态系统。这些设备中的许多都是边缘设备，如传感器、摄像头和其他智能设备，它们收集大量数据并进行处理，然后将结果发送给云服务器。然而，由于这些边缘设备通常具有有限的能量供应和计算能力，因此如何有效地管理和分配这些资源是一个重要的问题。

本研究的目标是设计一种基于能量效率的边缘设备资源调度策略。通过优化设备的资源使用，可以延长其工作寿命，提高整体系统的能源效率，并减少对云计算中心的压力。此外，该策略还可以帮助降低边缘设备的成本，因为较少的计算资源需求意味着更少的硬件投资。

二、研究方法和技术

为了实现上述目标，我们采用了以下几种主要的研究方法和技术：

1.能量建模：首先，我们需要对边缘设备的能量消耗进行建模。这包括了设备的操作系统、应用程序以及通信模块等方面的能耗。

2.资源调度算法：接下来，我们将设计一种新的资源调度算法，以根据任务优先级、设备负载等因素动态地分配资源。

3.仿真和实验：最后，我们将通过仿真和实验验证我们的模型和算法的有效性。

三、预期成果

我们期望通过这项研究能够获得以下几方面的成果：

1.设计出一种有效的边缘设备资源调度策略，可以显著提高边缘设备的工作寿命和能源效率。

2.提供了一个实用的方法来管理和分配边缘设备的资源，从而减少了对云计算中心的需求。

3.创造了一种新的研究框架，为未来的边缘设备研究提供了基础。

四、结论

随着物联网的快速发展，边缘设备的数量和复杂性都在不断增加。通过有效地管理和分配这些设备的资源，我们可以大大提高整个系统的性能和能源效率。本文提出的基于能量效率的边缘设备资源调度策略，有望成为解决这一问题的有效手段。第四部分文章结构关键词关键要点引言，

1.本文旨在提出一种基于能量效率的边缘设备资源调度策略。

2.能量效率是当前边缘计算研究的重要方向，也是降低能耗的关键手段。

3.在物联网、大数据、人工智能等领域中，边缘设备的应用越来越广泛。

背景知识，

1.边缘设备是指在远离中心服务器的地方进行数据处理的设备。

2.这些设备通常具有有限的存储和计算能力，并且依赖于无线网络进行通信。

3.随着边缘设备数量的增加，如何有效地管理和分配这些设备的资源成为了一个重要的问题。

相关工作，

1.目前，有许多方法用于边缘设备资源调度，包括基于任务优先级的方法、基于负载均衡的方法等。

2.然而，大多数方法没有考虑能源效率的问题，导致了大量的能源浪费。

3.一些方法考虑到了能源效率，但是效果并不理想，而且复杂度较高。

提出的策略，

1.本文提出了一种基于能量效率的边缘设备资源调度策略，该策略能够根据设备的能量状态和负载情况，动态地调整设备的工作模式和资源分配方式。

2.该策略通过优化设备的能量消耗和任务完成时间之间的权衡关系，实现了高能效和高性能的平衡。

3.通过对多种实际应用场景的仿真测试，证明了该策略的有效性和优越性。

未来展望，

1.随着5G、物联网、人工智能等技术的发展，边缘设备的数量和种类将会进一步增加。

2.因此，对于边缘设备资源调度的研究具有重大的理论意义和应用价值。

3.下一步，我们将继续深入研究并改进该策略，以适应更多样化和复杂的场景需求。

结论，

1.本文提出了一种基于能量效率的边缘设备资源调度策略，该策略能够在保证性能的同时，有效降低能源消耗。

2.实验结果表明，该策略比现有的一些方法具有更好的效果和更低的复杂度。

3.我们相信，这种策略将在未来的边缘计算领域发挥重要作用。文章《基于能量效率的边缘设备资源调度策略》主要探讨了如何在边缘设备上实现资源的有效调度，以提高设备的能量效率。文章结构清晰，内容丰富，主要分为以下几个部分：

1.引言：文章首先介绍了边缘计算的概念和背景，以及边缘设备资源调度的重要性。然后，文章提出了研究的目标和问题，即如何在边缘设备上实现资源的有效调度，以提高设备的能量效率。

2.相关工作：文章回顾了现有的边缘设备资源调度策略，包括基于负载均衡、基于优先级、基于预测的调度策略等。作者对这些策略进行了详细的比较和分析，指出了它们的优点和缺点。

3.能量效率模型：文章提出了一个能量效率模型，用于评估边缘设备的能源消耗。该模型考虑了设备的硬件特性、工作负载、调度策略等多个因素，能够准确地预测设备的能量效率。

4.资源调度策略：文章提出了一种基于能量效率的资源调度策略，该策略通过动态调整设备的工作负载和调度策略，以提高设备的能量效率。作者对该策略进行了详细的描述和分析，包括策略的实现方法、性能评估等。

5.实验结果：文章通过实验验证了所提出的资源调度策略的有效性。实验结果表明，该策略能够显著提高边缘设备的能量效率，同时保持良好的服务质量。

6.结论：文章总结了研究的主要贡献和发现，指出了未来的研究方向。作者认为，边缘设备资源调度是一个重要的研究领域，需要进一步的研究和探索。

总的来说，文章《基于能量效率的边缘设备资源调度策略》提供了一个全面的、系统的、深入的研究，对于边缘设备资源调度的研究具有重要的参考价值。第五部分相关工作综述关键词关键要点基于能量效率的边缘设备资源调度策略综述

1.能量效率是边缘设备资源调度策略的重要考虑因素，因为它直接影响设备的寿命和运行效率。

2.目前的研究主要集中在优化算法的设计和实现上，包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。

3.未来的研究趋势可能会更加注重实际应用中的问题，例如如何在复杂的网络环境中实现有效的资源调度。

基于机器学习的边缘设备资源调度策略

1.机器学习可以用来预测设备的性能和资源需求，从而实现更有效的资源调度。

2.目前的研究主要集中在使用深度学习和强化学习来优化资源调度。

3.未来的研究可能会更加注重如何在保证性能的同时，降低计算和存储资源的需求。

基于云计算的边缘设备资源调度策略

1.云计算可以提供大量的计算和存储资源，使得边缘设备可以更有效地利用这些资源。

2.目前的研究主要集中在如何将云计算和边缘设备有效地结合起来，实现资源的高效利用。

3.未来的研究可能会更加注重如何在保证性能的同时，降低网络带宽的需求。

基于区块链的边缘设备资源调度策略

1.区块链可以提供安全和透明的资源分配机制，使得边缘设备可以更有效地利用资源。

2.目前的研究主要集中在如何将区块链和边缘设备有效地结合起来，实现资源的高效利用。

3.未来的研究可能会更加注重如何在保证性能的同时，降低网络带宽的需求。

基于物联网的边缘设备资源调度策略

1.物联网可以提供大量的设备和数据，使得边缘设备可以更有效地利用这些资源。

2.目前的研究主要集中在如何将物联网和边缘设备有效地结合起来，实现资源的高效利用。

3.未来的研究可能会更加注重如何在保证性能的同时，降低网络带宽的需求。

基于无线通信的边缘设备资源调度策略

1.无线通信可以提供灵活的资源分配机制，使得边缘设备可以更有效地利用资源。

2.目前的研究主要集中在如何将无线通信和边缘设备有效地结合起来，实现资源的高效利用。

3.未来的研究可能会更加注重相关工作综述

本文旨在提出一种基于能量效率的边缘设备资源调度策略，以应对日益增长的数据量和计算需求。在边缘计算环境中，资源的有效调度是至关重要的。然而，由于边缘设备的有限计算能力和能源限制，传统的资源调度方法往往无法满足这些需求。

现有的资源调度策略可以大致分为三类：基于算法的策略，基于模型的策略和混合策略。

基于算法的策略主要依赖于数学优化理论，通过设计有效的算法来解决资源调度问题。例如，一些研究者提出了基于遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等的方法。虽然这些方法具有较好的性能，但由于需要处理大量的计算和通信任务，因此在实际应用中可能会遇到挑战。

基于模型的策略主要是通过对边缘环境进行建模，然后基于模型来进行决策。这种方法的优点是可以有效地处理复杂的环境和任务，并且可以通过调整模型参数来适应不同的情况。然而，这种方法的主要缺点是建模过程复杂，需要大量的先验知识，而且模型的准确性也受到许多因素的影响。

混合策略则是将基于算法和基于模型的方法结合起来，以充分利用两种方法的优点。这种方法既可以解决复杂的调度问题，又可以根据实际情况进行灵活的调整。然而，混合策略的主要缺点是实现起来比较困难，需要对两种方法有深入的理解。

除了上述方法外，还有一些研究者提出了基于强化学习的方法。这种方法不需要预先知道系统的状态和行为，而是通过与环境交互来学习最优的行为策略。虽然这种方法在某些情况下可以取得良好的效果，但其主要缺点是在处理大规模系统时可能出现性能瓶颈。

总的来说，尽管已经有许多研究试图解决边缘设备资源调度问题，但仍然存在许多挑战和机遇。未来的研究应该继续探索新的方法和技术，以提高资源调度的效率和灵活性，并满足不断变化的需求。第六部分能量效率优化关键词关键要点能量效率优化的定义

1.能量效率优化是指在保证服务质量的前提下，尽可能地减少设备的能耗。

2.这是一种资源调度策略，通过合理分配和管理设备的资源，实现能量效率的最大化。

3.能量效率优化是实现绿色计算和节能减排的重要手段。

能量效率优化的必要性

1.随着计算设备的大量使用，能源消耗问题日益突出，需要寻找有效的解决方案。

2.能量效率优化可以降低设备的能耗，减少对环境的影响，符合可持续发展的要求。

3.同时，通过提高能量效率，可以降低设备的运行成本，提高经济效益。

能量效率优化的方法

1.通过优化设备的硬件设计，提高设备的能效比，减少能耗。

2.通过优化设备的软件设计，提高设备的运行效率，减少能耗。

3.通过优化设备的调度策略，合理分配和管理资源，实现能量效率的最大化。

能量效率优化的挑战

1.能量效率优化需要考虑设备的硬件和软件设计，以及调度策略等多个方面，涉及到多个学科的知识。

2.能量效率优化需要在保证服务质量的前提下进行，需要解决性能和能耗之间的平衡问题。

3.能量效率优化需要考虑设备的动态变化，需要实时监测和调整设备的状态。

能量效率优化的未来趋势

1.随着计算设备的不断发展，能量效率优化将面临更大的挑战和机遇。

2.未来，能量效率优化将更加注重设备的智能化和自动化，通过人工智能等技术，实现设备的自我管理和优化。

3.同时，能量效率优化也将更加注重设备的协同工作，通过云计算等技术，实现设备的资源共享和优化。

能量效率优化的前沿研究

1.目前，能量效率优化的研究主要集中在硬件设计、软件设计和调度策略等方面。

2.未来，能量效率优化的研究将更加注重设备的智能化和自动化，以及设备的协同工作。

3.同时，能量效率优化的研究也将更加注重设备的动态特性和环境因素，以及设备的可靠性和平滑性。标题：基于能量效率的边缘设备资源调度策略

随着物联网技术的发展，边缘计算成为了一个热门的研究领域。边缘计算是将计算任务从集中式的数据中心转移到网络的边缘，这样可以降低延迟，提高服务质量。然而，边缘设备通常具有有限的能源供应，因此如何有效地利用这些资源并保持高能量效率是非常重要的。

本文提出了一种基于能量效率的边缘设备资源调度策略。该策略的主要目标是在保证服务质量和满足计算需求的同时，最大程度地减少能源消耗。

首先，我们需要定义能量效率。在边缘计算中，能量效率是指单位时间内处理的任务数量与消耗的能量之间的比率。因此，我们的目标是最大化这个比率。

为了实现这个目标，我们提出了以下两种策略：

一、动态调整资源分配

动态调整资源分配是一种有效的策略，可以根据任务的需求和当前的能量状态来灵活调整资源的使用。例如，当能量充足时，我们可以增加任务的运行时间以达到更高的任务完成率；当能量不足时，我们可以减少任务的运行时间以节省能源。

二、预测性资源调度

预测性资源调度是一种更加先进的策略，它通过分析历史数据和实时数据来预测未来的能量需求，并据此提前进行资源调度。例如，如果预测到未来一段时间内能源将会紧张，我们可以提前减少某些任务的运行时间或将其推迟到能源充足的时期。

这两种策略都可以有效地提高能量效率，但它们各有优缺点。动态调整资源分配的优点是可以根据实际情况灵活调整，但缺点是需要频繁地调整资源，可能会导致系统性能的波动。预测性资源调度的优点是可以提前进行资源调度，避免了临时性的资源调整，但缺点是需要准确的预测能力，否则可能会导致过度调整或不足调整。

实验结果表明，这两种策略都能够显著提高能量效率，而且它们的效果都优于传统的静态资源调度策略。此外，我们还发现，通过结合这两种策略，可以获得更好的效果。

总的来说，基于能量效率的边缘设备资源调度策略是一种有效的解决方案，它可以帮助我们更好地管理边缘设备的资源，从而提高系统的整体性能。未来的研究可以进一步探索更高级别的预测模型和更精细的资源调度算法，以进一步提高能量效率。第七部分边缘计算资源调度关键词关键要点边缘计算资源调度

1.能量效率：边缘计算资源调度应考虑设备的能量效率，以减少能源消耗和成本。

2.网络延迟：边缘计算资源调度应考虑网络延迟，以确保数据处理的实时性和准确性。

3.设备负载：边缘计算资源调度应考虑设备的负载情况，以避免设备过载和性能下降。

4.数据安全：边缘计算资源调度应考虑数据的安全性，以防止数据泄露和被恶意利用。

5.网络带宽：边缘计算资源调度应考虑网络带宽，以确保数据传输的稳定性和可靠性。

6.服务质量：边缘计算资源调度应考虑服务质量，以满足用户的需求和期望。边缘计算资源调度是边缘计算系统中的关键问题，其目标是有效地分配和管理边缘设备的计算资源，以满足各种应用的需求。在本文中，我们将介绍基于能量效率的边缘设备资源调度策略。

边缘计算资源调度的主要挑战之一是设备的多样性。边缘设备可能具有不同的计算能力、存储容量和能源效率。因此，资源调度策略需要考虑这些差异，并找到一种方法来平衡各种需求。

为了解决这个问题，我们提出了一种基于能量效率的边缘设备资源调度策略。该策略的主要思想是根据设备的能量效率来分配计算任务。具体来说，我们首先计算每个设备的能量效率，然后根据设备的能量效率来分配计算任务。这样，我们可以确保任务被分配到能源效率最高的设备上，从而最大限度地提高系统的整体效率。

为了实现这个策略，我们开发了一个资源调度算法。该算法首先收集每个设备的能量效率数据，然后根据这些数据来计算每个设备的优先级。优先级高的设备将优先接收计算任务。此外，我们还考虑了任务的大小和复杂性，以确保任务被分配到具有足够计算能力的设备上。

为了评估我们的资源调度策略，我们进行了一系列的实验。实验结果表明，我们的策略可以显著提高系统的整体效率。与传统的资源调度策略相比，我们的策略可以减少计算任务的执行时间，从而提高系统的响应速度。此外，我们的策略还可以减少系统的能源消耗，从而延长设备的使用寿命。

然而，我们的策略也存在一些限制。首先，我们的策略假设设备的能量效率是静态的，但实际上，设备的能量效率可能会随着时间和使用情况的变化而变化。因此，我们需要开发一种动态的资源调度策略，以适应设备能量效率的变化。其次，我们的策略没有考虑设备的地理位置。在实际应用中，设备的地理位置可能会影响任务的执行时间和能源消耗。因此，我们需要开发一种考虑地理位置的资源调度策略。

总的来说，基于能量效率的边缘设备资源调度策略是一种有效的资源调度策略，可以提高系统的整体效率。然而，我们还需要进一步的研究，以解决策略的限制，并开发出更先进的资源调度策略。第八部分两者结合的研究关键词关键要点边缘设备资源调度策略与能量效率结合的研究

1.能量效率是边缘设备资源调度策略的重要考虑因素之一，通过优化调度策略可以有效降低设备能耗，延长设备使用寿命。

2.研究者通过引入能量效率指标，设计出多种资源调度策略，如基于优先级的调度策略、基于负载均衡的调度策略等。

3.研究表明，通过结合能量效率与资源调度策略，可以实现边缘设备的高效运行，提高整体系统的性能和稳定性。

边缘设备的资源调度策略

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