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[分享]系统、控制与复杂性科学

2015-11-18 04:20| 发布者: aspen| 查看: 1673| 评论: 2|原作者: frogfish|来自: 声振论坛

摘要: 系统、控制与复杂性科学 - 香山科学会议第227次学术研讨会综述 香山科学会议第227次学术研讨会综述 人类在迈向21世纪时,系统问题,特别是复杂系统及相应的复杂性科学问题变得日益突出。一方面,生命科学、物质 ...
系统、控制与复杂性科学 - 香山科学会议第227次学术研讨会综述
香山科学会议第227次学术研讨会综述

人类在迈向21世纪时,系统问题,特别是复杂系统及相应的复杂性科学问题变得日益突出。一方面,生命科学、物质科学、信息科学和认知科学中大量的关键科学问题属于复杂系统问题,在传统的以线性和还原论思想为主导的科学理论框架中难以解决。另一方面,在环境、资源、经济、人口、健康、灾害、甚至和平与安全等困扰人类生存和社会可持续发展的大问题上,必须依*多学科的交*和综合来从整体上寻找解决方案。这类问题也是典型的复杂系统问题。

香山科学会议于2004年5月25~27日召开了以“系统、控制与复杂性科学”为主题的第227次学术讨论会。中科院数学与系统科学研究院郭雷院士、中科院自动化所戴汝为院士、中科院数学与系统科学研究院陈翰馥院士,北京大学黄琳院士担任本次会议执行主席。来自不同学科领域的40位专家(包括11位院士)参加了会议。

郭雷院士首先回顾了香山会议中有关“复杂性科学”的历次会议,近而介绍了此次会议背景、内容与意义。指出,目前复杂性科学的研究机构组织如雨后春笋,其发展越来越受到重视;复杂性科学不仅是学科前沿而且是科学前沿,国内外许多科学家认为“21世纪是复杂性科学的世纪”;我国古代早就有“系统”的思想,目前应该抓住历史机遇,争取在“复杂性科学”上做出重大贡献。他强调“复杂系统研究要与控制论相结合;控制论研究也要面向复杂系统”,希望会议探讨控制论向何处发展?复杂性研究如何深入?两个重要问题。

戴汝为院士作了“系统适应性及系统复杂性”主题评述报告。首先简单回顾了机器人与智能机器发展的历史,紧接着介绍了钱学森院士的《工程控制论》及其影响。然后讨论了智能系统、传统人工智能、情景人工智能以及群体智能的发展情况。随后介绍了系统复杂性研究的三次热潮:1、第一次世界大战后整体论在美国的诞生及发展等;2、第二次世界大战后控制论、信息论等学科的兴起和目的论、适应性等概念的提出;3、近年来灾变理论、复杂性和混沌、演化、遗传算法、细胞自动机、人工生命和开放复杂巨系统的发展。他还简单回顾了L.V.Bertalanffy、钱学森、H.Simon、R.Lewontin和J.Holland等人关于复杂系统研究的观点。最后指出了中国学者在系统科学、中国传统文化中的系统论,中医药的现代化和形象思维等方面的优势。

会议就复杂系统与控制、社会经济与环境复杂系统、网络中的复杂性科学问题以及生命科学与复杂性这四个中心议题进行了广泛交流和热烈讨论。

1、复杂系统与控制

程代展教授和陈翰馥院士在“从群集到社会行为控制”的报告中,对昆虫鸟类的群集现象、群体智能通过建模模拟,分析了集聚行为和机遇局部规则的鸟群行为。指出数学建模和分析是我们从大自然中借鉴复杂系统控制方法的桥梁。

卢强院士在“电力系统复杂性及其它”的报告中,分析了电力系统的复杂并特别讨论了复杂系统的子系统和大系统通过分析和关联后稳定性性质的变化。指出电力系统稳定性不具叠加性和电力系统的可支解性,即稳定的子系统联结成一个大系统可能会变得不稳定,而不稳定的大系统可支解为几个稳定的子系统。

曹希仁教授在“复杂系统的学习和优化”的报告中,指出扰动分析、马尔科夫决策过程、 强化学习和自适应等都是优化的重要方法。这些方法都可以放在灵敏度分析的框架中,以两个基本要素“性能差”和“性能梯度”为主,帮助我们更好地理解复杂系统的优化和学习。

韩靖博士在“个体、团组和整体”的报告中,以染色问题为背景深入研究了在不同评价函数下个体、团组和整体的关系,提出了局部评价函数、团组评价函数和全局评价函数的概念框架。指出团组广泛存在于自然和社会系统中,团组的概念和系统中的等级层次以及积木、边界密切相关,是目前复杂系统中研究得比较少,但是又非常重要的问题。

2、社会经济与环境复杂系统

方福康教授在“经济复杂性及一些相关的问题”的报告中,讨论了经济系统的复杂性及与其有联系的一些问题。阐述了对经济复杂性探索的思路和考虑,即:(1)在复杂的经济系统背后,是否隐藏着某些基本的运行机制;(2)能否在这些基本机制的基础上,通过整合,给出对经济复杂现象的某些实际解释。这二者都得到正面的结果。他们还以经济增长为例,找到了一种普遍存在的演化过程,即J过程,表现为某个指标先下降后上升最终稳定到新高度的时间行为,分析了产生机制和几何性质,并联系经济增长进行实证。

王铮教授在“社会与地球环境复杂性的几个问题”的报告中,提出了复杂系统与复杂性不等价的问题。认为复杂系统是具有变量来自不同标度层次的结构和/或者大量相互之间有差别的单元构成的动态系统,通常表现出复杂性,但也可能出现简单性。而结构单元众多,但是单元类型简单的应该称为宏系统,即这些大量单元合成并且单元总体表现出稳定统计规律的系统。复杂性是指系统不可逆性、不可预报性以及状态涌现、结构可突变特性的统称,其对偶为简单性,即至少具有可统计的特征。

针对社会与地球环境系统,讨论了对等和不对等协调系统的概念以及有限递阶系统。

汪秉洪教授在“复杂适应性、金融物理模型和经济复杂系统的研究方向”的发言中,详细介绍了复杂适应系统和经济物理学研究进展,关键问题和研究目标,基于复杂网络结构的金融物理模型的研究新方向。重点讨论了一个成功的非合作型博弈模型:争当少数者博弈模型(Minority Game)。金融市场普遍原则是少数者获胜。他还介绍了基于复杂网络结构的研究争当少数者博弈模型的一些理论结果。

宋卫国博士在“火灾的复杂性与可持续防治”的报告中,介绍了火灾研究的背景和与复杂系统的关系。阐述了火灾系统的自组织临界性,即森林火灾的频率-面积分布满足较好幂律关系,火灾的分布和森林(火灾)的大尺度景观都可以用森林火灾模型来描述。还探讨了火灾环境中人员疏散的复杂性和存在的问题。

席裕庚教授在“智能机器人——自动化新的热点”的报告中,指出:(1)复杂性的问题包括系统的复杂性,解决问题复杂性和具体复杂系统;(2)系统关联越来越复杂,维数越来越高,应该特别注意时间效应有正反两个方面;(3)强耦合,弱耦合模型,应该制成标准形式。指出智能机器人的产业化道路是复杂环境下的信息综合和处理,复杂性体现在:机器臂控制到系统控制,环境复杂性,完全转变到不确定,由平体约束运动到多体结构结束等。

3、网络中的复杂性科学问题

张钹院士在“网络与系统复杂性”的报告中,首先从计算复杂性和通讯复杂性出发,提出了建立系统复杂性的问题。计算复杂性(Computational Complexity)理论在计算机科学理论中占有重要的地位,而且对计算机科技的发展起了重要的作用。在系统科学中也应该建立一个类似的系统复杂性(System Complexity)理论,使它也能起一个与计算复杂性理论在计算机科学中所起的同样作用。如果能做到这一点,它的意义是十分巨大的。为了建立这样一套完整的理论,还需要进行许多方面的努力,概括为以下几个问题:什么是系统复杂性,系统复杂性的度量,以及建立系统结构复杂性与行为复杂性的关系。他强调在系统结构复杂性的研究中,首先还需要从较为具体的系统入手,比如,复杂的网络系统,他认为从复杂性理论的角度研究网络的问题,是一个很有前景的研究课题。

王飞跃教授在“关于城市交通、物流、生态综合发展的复杂系统研究方法”的报告中,指出:(1)必须综合地考虑城市交通、物流和生态等城市化问题;(2)这类问题不存在“一劳永逸”的解决方案;(3)这类问题不存在一般意义的最优解,更不存在唯一的最优解。他们将基于复杂系统的思想,讨论在“不断探索和改善”的原则下,如何利用人工系统、计算实验、平行系统等新方法和理论,结合从定性到定量的综合集成方法和并行分布式高性能计算技术,寻求城市交通、物流和生态等城市化问题的有效解决方案及其全面、协调、可持续发展的新型研究体系和方法。

王龙教授在“复杂网络系统与群体智能”的报告中,提出了工程界应借鉴自然界的群集,实现群体智能,例如应用于多机器人系统。同时,这种多主体系统应结合网络系统来研究,网络系统克服了单一系统在时空分布、资源、功能上的局限性。他指出网络的出现给控制理论提出的新课题:时间延迟、信息丢失、时序颠倒和异步动态等。

刘曾荣教授在“复杂性与网络”的报告中,指出复杂系统的共性是涌现,由于网络是复杂系统建模最好的形式,加上这种网络在结构上的特点,引发了复杂网络研究高潮。他以Budding酵母新陈代谢网络处理,语言动力学和复杂网络,和计算机病毒和蠕虫扩散的控制为例子,说明如果把复杂网络的拓扑结构,生物上自适应性和同步理论相结合,将有利于涌现理论研究。

4、生命科学与复杂性

李衍达院士在“生物世界的自组织现象与机理”的报告中,详细介绍了生物系统的自组织现象与可能的机理。生物是局部优化的,并不是全局优化的。生物是定向变异和随机变异的结合。他提出了一个重要猜想:可能在演化进程中,变异(或联结)具有倾向于聚集中心的偏好性,即引起演化的变异不是纯随机的,趋向聚集中心的变异概率更大。于是在进化计算模型中,改变原来的基因随机变异策略,改为向聚集方向以更大概率变异的“定向变异”策略。优化结果表明将定向变异与随机变异相结合(PDVES)或定向变异(DVES)均大大加快优化的进程。因此,采用向聚集中心变异的偏好性,使生物能更快、更好的产生对环境的适应性,如互联网的信息获取。所以,生物采用了这样的策略是为了更适于生存,是自然选择的结果。

吴家睿教授在“21世纪的生命科学:系统生物学”的中心议题报告中,介绍了系统生物学是以整体性研究为特征的一种大科学,即系统生物学是研究一个生物系统中所有组成成分(基因、mRNA、蛋白质等)的构成以及在特定条件下这些组分间的相互关系。因此,构成系统的关键不是其组成的物质,而是组成部分的相互作用或部分之间的关系。他认为20世纪生命科学的方法论是还原论,而21世纪生命科学的方法论是大规模平行分析、分析与综合的相结合。还原论认为生命遵循基本的物理和化学规律;而复杂性科学认为生命涉及网络、层次和非线性。

黎明博士在“染色体的微结构与基因调控中的力学问题”的发言中,谈到细胞是人们目前所能认识到的最复杂有序的系统之一。分子细胞生物学的研究表明,细胞内部的高度非均匀的空间结构与其高度有序的动力学过程是紧密耦合的。这对传统的细胞研究中单纯的“黑箱”策略提出了质疑。如何表征这种时空的紧耦合是进一步研究的核心问题。他尝试研究了巨分子DNA的结构和力学特征导致局部时间过程(DNA-based biochemical processes)发生空间关联的可能性,暗示了“空间有序”可能是信息生成和加工的另一来源。

王行愚教授在“脑波信号与控制”的发言中,指出复杂性主要根源于人、自然界以及人与自然界的交互。他介绍了脑波信号与控制的最新研究进展,讲解了运动相关的脑电势,以及自己的工作进展。他认为21世纪的脑科学是新的人机交互方式,脑控计算机等新颖的数字时代,人性化关系的智能用品。

中科院副院长李静海院士到会作了发言,谈到了对当今科学发展的认识:一方面向小尺度方向扩展;另一方面向大尺度(宇宙)方向扩展。在研究中具有共性的复杂性问题是:非线性、非平衡、个性中有共性。因为有共性,所以需要发展新的学科。大家共同关注的原因是因为这些问题本质上是一样的。在复杂性、复杂系统研究方面还存在很多误区:一是摆脱不了将非线性、非平衡的问题简单的线性化;二是将有结构的问题当作没有结构的来处理,如平均方法等;三是将动态的问题当作静态的问题来处理。复杂系统最大的特点是结构,复杂性科学如果取得进展,将对工程问题具有很大的指导意义。复杂系统的问题是重要的,关键是采用什么样的思路研究复杂性科学。他认为,一是多尺度方法是关联还原论和整体论比较有效的桥梁,二是多尺度分析和复杂系统的内在机制是相互关联的。对于尺度的划分,不同的系统不一样。就化工过程而言,颗粒是一个尺度,颗粒群是一个尺度,划分是要根据物理和化学机制。

会议执行主席郭雷院士对会议作了总结性发言。他认为本次会议达到甚至超出了预期的目标和效果,相信通过这个会议的研讨,引起了大家对一些重要问题的更进一步思考,或形成了进一步的共识。希望这次会议使得有关部门和学术界对复杂性科学的重要性有进一步深入认识,也期望得到社会的更多的理解和支持。

与会专家还就如何进一步开展复杂性科学的研究,如何建立复杂系统控制的新框架进行了充分和深入的探讨,提出了如下的建设性意见:

1、结合具体问题深入研究,找出共性问题。提倡学科交*,综合集成,还原论和整体论相结合。各个学科的研究者虽从不同的角度切入,做各自的事情,但共同的目标是解决复杂性问题。每个角度有自己的特点和优势,到一定程度自然会结合。要从个性上看问题,提出共性的问题。

2、系统的控制是重要的,有别于传统控制的思路和方法。我们应该更多地向自然系统、社会系统学习,结合群集行为、网络、多主体模型来进行研究是一条可行的路子。其中会遇到一些问题,例如复杂系统的数学建模和分析是困难的,但是仍然是必要的和不可代替的。

3、建议关注复杂系统的结构问题,如目前的网络模型和网络动力学研究。将有结构的问题当作没有结构的来处理,如平均方法,在很多复杂系统中都行不通。目前国际上对复杂网络,特别是网络动力学的研究非常热。

4、多主体模型及其计算机模拟是一种可行的研究方式和手段。Agent-based control 是对付复杂系统的一种有希望的方式,结合计算能力强大的计算机,对理解和研究复杂系统大有帮助。

5、研究有人参与的系统,例如经济社会系统,其中人是最复杂的因素。社会系统因为有人参与变得更加复杂,根据H.Simon的看法,社会科学是“硬科学”。专家们在发言中一致认可这一点。

6、中国科学家应该抓住这一历史机遇,在复杂性研究的广阔天地中做出重要贡献。复杂性科学是“科学的前沿,而不仅是学科前沿”。目前应该抓住历史机遇,避免再次陷入“醒得早、起得晚”的局面,争取在“复杂性科学”上做出重大贡献。有的代表建议建立资源共享站点,有的代表建议成立一支团队,加强合作。
参会人员名单:

郭 雷 院士 中科院系统科学所

陈翰馥 院士 中科院系统科学所

黄 琳 教授 北京大学

戴汝为 院士 中科院自动化所

冯纯伯 院士 东南大学

席裕庚 教授 上海交通大学

曹希仁 教授 香港科技大学

方福康 教授 北京师范大学

王 铮 研究员 中科院政策所

刘曾荣 教授 上海大学理学院

黎 明 博士生 中科院理论物理所

宋卫国 博士 中国科技大学

韩 靖 助研 中科院系统科学所

汪秉宏 教授 中国科技大学

谢亮亮 副研 中科院系统科学所

王飞跃 教授 中科院自动化所

霍 伟 教授 北京航空航天大学

唐锡晋 副研 中科院系统科学所

王永炎 院士 中国中医研究院

吕金虎 助研 中科院系统科学所

程代展 研究员 中科院系统科学所

张纪峰 研究员 中科院系统科学所

吴宏鑫 院士 中国空间技术研究院

王孝群 研究员 中科院理论物理所

薛 领 博士 北京大学

李静海 院士 中科院

张伯礼 教授 天津中医学院

崔俊芝 院士 中科院数学与系统科学院

于景元 研究员 中国航天科技集团公司

张 钹 院士 清华大学

李衍达 院士 清华大学

耿志勇 副教授 北京大学

孙柏林 研究员 军事科学院

吴家睿 研究员 中科院上海生命科学院

卢 强 院士 清华大学

王行愚 教授 华东理工大学

王 龙 教授 北京大学

冯芷艳 副教授 国家自然科学基金委

王永祥 高工 中科院基础局

李增惠 教授 香山科学会议

杨炳忻 教授 香山科学会议

转载自: http://bbs.bioon.com/dispbbs.asp ... ID=77191&page=3
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引用 frogfish 2005-7-24 09:49
4、生命科学与复杂性

李衍达院士在“生物世界的自组织现象与机理”的报告中,详细介绍了生物系统的自组织现象与可能的机理。生物是局部优化的,并不是全局优化的。生物是定向变异和随机变异的结合。他提出了一个重要猜想:可能在演化进程中,变异(或联结)具有倾向于聚集中心的偏好性,即引起演化的变异不是纯随机的,趋向聚集中心的变异概率更大。于是在进化计算模型中,改变原来的基因随机变异策略,改为向聚集方向以更大概率变异的“定向变异”策略。优化结果表明将定向变异与随机变异相结合(PDVES)或定向变异(DVES)均大大加快优化的进程。因此,采用向聚集中心变异的偏好性,使生物能更快、更好的产生对环境的适应性,如互联网的信息获取。所以,生物采用了这样的策略是为了更适于生存,是自然选择的结果。

吴家睿教授在“21世纪的生命科学:系统生物学”的中心议题报告中,介绍了系统生物学是以整体性研究为特征的一种大科学,即系统生物学是研究一个生物系统中所有组成成分(基因、mRNA、蛋白质等)的构成以及在特定条件下这些组分间的相互关系。因此,构成系统的关键不是其组成的物质,而是组成部分的相互作用或部分之间的关系。他认为20世纪生命科学的方法论是还原论,而21世纪生命科学的方法论是大规模平行分析、分析与综合的相结合。还原论认为生命遵循基本的物理和化学规律;而复杂性科学认为生命涉及网络、层次和非线性。

黎明博士在“染色体的微结构与基因调控中的力学问题”的发言中,谈到细胞是人们目前所能认识到的最复杂有序的系统之一。分子细胞生物学的研究表明,细胞内部的高度非均匀的空间结构与其高度有序的动力学过程是紧密耦合的。这对传统的细胞研究中单纯的“黑箱”策略提出了质疑。如何表征这种时空的紧耦合是进一步研究的核心问题。他尝试研究了巨分子DNA的结构和力学特征导致局部时间过程(DNA-based biochemical processes)发生空间关联的可能性,暗示了“空间有序”可能是信息生成和加工的另一来源。



王行愚教授在“脑波信号与控制”的发言中,指出复杂性主要根源于人、自然界以及人与自然界的交互。他介绍了脑波信号与控制的最新研究进展,讲解了运动相关的脑电势,以及自己的工作进展。他认为21世纪的脑科学是新的人机交互方式,脑控计算机等新颖的数字时代,人性化关系的智能用品。

中科院副院长李静海院士到会作了发言,谈到了对当今科学发展的认识:一方面向小尺度方向扩展;另一方面向大尺度(宇宙)方向扩展。在研究中具有共性的复杂性问题是:非线性、非平衡、个性中有共性。因为有共性,所以需要发展新的学科。大家共同关注的原因是因为这些问题本质上是一样的。在复杂性、复杂系统研究方面还存在很多误区:一是摆脱不了将非线性、非平衡的问题简单的线性化;二是将有结构的问题当作没有结构的来处理,如平均方法等;三是将动态的问题当作静态的问题来处理。复杂系统最大的特点是结构,复杂性科学如果取得进展,将对工程问题具有很大的指导意义。复杂系统的问题是重要的,关键是采用什么样的思路研究复杂性科学。他认为,一是多尺度方法是关联还原论和整体论比较有效的桥梁,二是多尺度分析和复杂系统的内在机制是相互关联的。对于尺度的划分,不同的系统不一样。就化工过程而言,颗粒是一个尺度,颗粒群是一个尺度,划分是要根据物理和化学机制。

会议执行主席郭雷院士对会议作了总结性发言。他认为本次会议达到甚至超出了预期的目标和效果,相信通过这个会议的研讨,引起了大家对一些重要问题的更进一步思考,或形成了进一步的共识。希望这次会议使得有关部门和学术界对复杂性科学的重要性有进一步深入认识,也期望得到社会的更多的理解和支持。

与会专家还就如何进一步开展复杂性科学的研究,如何建立复杂系统控制的新框架进行了充分和深入的探讨,提出了如下的建设性意见:

1、结合具体问题深入研究,找出共性问题。提倡学科交*,综合集成,还原论和整体论相结合。各个学科的研究者虽从不同的角度切入,做各自的事情,但共同的目标是解决复杂性问题。每个角度有自己的特点和优势,到一定程度自然会结合。要从个性上看问题,提出共性的问题。

2、系统的控制是重要的,有别于传统控制的思路和方法。我们应该更多地向自然系统、社会系统学习,结合群集行为、网络、多主体模型来进行研究是一条可行的路子。其中会遇到一些问题,例如复杂系统的数学建模和分析是困难的,但是仍然是必要的和不可代替的。

3、建议关注复杂系统的结构问题,如目前的网络模型和网络动力学研究。将有结构的问题当作没有结构的来处理,如平均方法,在很多复杂系统中都行不通。目前国际上对复杂网络,特别是网络动力学的研究非常热。

4、多主体模型及其计算机模拟是一种可行的研究方式和手段。Agent-based control 是对付复杂系统的一种有希望的方式,结合计算能力强大的计算机,对理解和研究复杂系统大有帮助。

5、研究有人参与的系统,例如经济社会系统,其中人是最复杂的因素。社会系统因为有人参与变得更加复杂,根据H.Simon的看法,社会科学是“硬科学”。专家们在发言中一致认可这一点。

6、中国科学家应该抓住这一历史机遇,在复杂性研究的广阔天地中做出重要贡献。复杂性科学是“科学的前沿,而不仅是学科前沿”。目前应该抓住历史机遇,避免再次陷入“醒得早、起得晚”的局面,争取在“复杂性科学”上做出重大贡献。有的代表建议建立资源共享站点,有的代表建议成立一支团队,加强合作。
参会人员名单:

郭 雷 院士 中科院系统科学所

陈翰馥 院士 中科院系统科学所

黄 琳 教授 北京大学

戴汝为 院士 中科院自动化所

冯纯伯 院士 东南大学

席裕庚 教授 上海交通大学

曹希仁 教授 香港科技大学

方福康 教授 北京师范大学

王 铮 研究员 中科院政策所

刘曾荣 教授 上海大学理学院

黎 明 博士生 中科院理论物理所

宋卫国 博士 中国科技大学

韩 靖 助研 中科院系统科学所

汪秉宏 教授 中国科技大学

谢亮亮 副研 中科院系统科学所

王飞跃 教授 中科院自动化所

霍 伟 教授 北京航空航天大学

唐锡晋 副研 中科院系统科学所

王永炎 院士 中国中医研究院

吕金虎 助研 中科院系统科学所

程代展 研究员 中科院系统科学所

张纪峰 研究员 中科院系统科学所

吴宏鑫 院士 中国空间技术研究院

王孝群 研究员 中科院理论物理所

薛 领 博士 北京大学

李静海 院士 中科院

张伯礼 教授 天津中医学院

崔俊芝 院士 中科院数学与系统科学院

于景元 研究员 中国航天科技集团公司

张 钹 院士 清华大学

李衍达 院士 清华大学

耿志勇 副教授 北京大学

孙柏林 研究员 军事科学院

吴家睿 研究员 中科院上海生命科学院

卢 强 院士 清华大学

王行愚 教授 华东理工大学

王 龙 教授 北京大学

冯芷艳 副教授 国家自然科学基金委

王永祥 高工 中科院基础局

李增惠 教授 香山科学会议

杨炳忻 教授 香山科学会议

转载自: http://bbs.bioon.com/dispbbs.asp ... ID=77191&page=3
引用 cdwxg 2006-6-5 00:41
虽然该帖子已经是2004的了
但是很多东西都是没变的
大家还是可以做为参考的

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