研讨会预告

面向智能城市的实时 AI 视频分析

在物联网时代,已部署了超过十亿个摄像头,以更好地管理我们的城市、零售商店、交通枢纽和工厂。 然而,从这种规模的视频中提取实时可执行的洞察信息,极具挑战性。 Aupera 是一家视频分析创新公司,致力于提供基于 Xilinx FPGA 的高效灵活的视频分析解决方案。凭借硬件感知机器学习加速,Aupera 边缘 AI 解决方案可实现高通道密度、低功耗、低时延以及跨多种物联网场景的快速部署。本场研讨会不仅将介绍 Aupera 基于 Xilinx 计算平台的边缘 AI 解决方案,而且还将涉及客户案例研究。

Xilinx SoC 助力工业功能安全

面向工业物联网(IIoT)的产品必须灵活应变。创建平台的架构功能和了解当前状况的功能对于现代产品都是至关重要的。凭借足够的处理性能,可提升生产力,并可提升灵活性来支持 "lot size=1" 之类的方案。加入我们和 SICK AG,我们将介绍 Xilinx SoC 如何助力灵活应变和安全的 IIoT 解决方案。

带有 Vitis AI 的 Ultra96 – DPU 集成和 MIPI 平台

在本次网络研讨会中,我们将介绍将 Vitis AI 和 Vitis AI 库人脸检测应用部署至通过支持 MIPI 摄像头的 Avnet Ultra96 平台,以实现推断应用部署的过程。

使用 Mipsology Zebra 和 Xilinx Alveo 实现低延迟 AI 推断加速

在本次网络研讨会中,您将了解如何使用 Mipsology Zebra 和 Xilinx Alveo U50 助力的服务器轻松地安装正确的 CNN 推断加速器,该加速器可为数据中心的机器学习应用以及新型工业机器学习应用提供低延迟和最快速度。 加入研讨会,您可亲自了解为什么 FPGA 上的 Mipsology Zebra 被认为是 GPU 推断的无缝即插即用替代品。

使用 Vitis AI 实现灵活应变的 AI 推断

您是否想跟上 AI 创新的步伐,并统一从边缘到云的 AI 应用开发?使用 Xilinx 开发平台 Vitis AI 在 Xilinx 硬件平台(包括边缘器件和 Alveo 卡)上实现人工智能推断。Vitis AI 由优化的 IP、工具、库、模型和示例设计组成。本次网络研讨会将深入探讨 Vitis AI 的每个关键组件,并向您展示如何在 Xilinx 硬件平台上实现灵活应变且高效的 AI 推断。

Vitis 为您的应用注入新的活力

欢迎参加本次研讨会,了解 Vitis,并深入研究其全面的核心开发套件、丰富的硬件加速开源库、以及特定领域的开发环境,从而在更高层次的熟悉框架中进行开发。Vitis 助力您实现超越和创新!

Alveo 帮助您启动开发

本次网络研讨会将涵盖您需要了解的一切:如何确定适合加速、分配和移动内存,以及通过 C、C++ 和 OpenCL 编程利用 Xilinx Alveo 架构的软件。此外,我们还将介绍 Xilinx 加速库,包括 OpenCV。

工业、科技和医疗

使用本地计算推动数字化工厂的发展:Alveo 实现的加速

在本次网络研讨会上,您将了解 Xilinx 的 Alveo PCIe 加速卡如何在安全的本地设置下,支持数据收集、聚合、处理、建模以及人工智能指导的决策制定。您将通过卸载、加速以及直接从网络收集工厂数据,了解为什么投资 Alveo 会为您带来一种可在整个工厂车间和云端产生系统级优势的精确途径。

打破标准 ISP 的界限:Xilinx 推出自定义 ISP

欢迎参加本次网络研讨会,了解各种便捷性,其中包括:使用与 ASSP 竞争的 Zynq 系列 SoC 生成视觉解决方案;创建 ASSP 支持的、高度差异化的独特视觉应用;在为各种不同的使用案例有效保持灵活性的同时,利用 Xilinx 及生态系统可定制的 IP 缩短上市时间;利用 Xilinx 工具和 OpenCV 及 OpenVx 库及工具套件;以及启动将人工智能构建在摄像头中的设计。我们将着眼于视频性能指标、所提供的附加功能,以及与上述备选方案相比的性能与成本的权衡。

使用基于 Python 和神经网络的边缘 AI 加速预测性维护

对于工厂、医院以及其它环境内重要资产的细微性能或行为变化,机器识别的速度远远快于人类。Xilinx 助力的系统可结合智能性,通过应用预测性维护来最大限度提升生产力并减少停机时间。基于 Python 以及神经网络的 Xilinx 边缘 AI 解决方案可简化硬件加速预测性维护的实现,从而可为这些系统持续监控资产、分析数据并智能规划服务。在本次网络研讨会上,您将看到这是如何在工业电机以及其它应用中完成的!

利用 Xilinx Vitis 加速 AI 摄像头开发

在网络培训、大数据和 ML 研究三方面快速发展的推动下,所谓“深度学习”正迅速成为主流,特别是在嵌入式视觉应用领域,其最终目的是教会机器“领会”。然而,卷积神经网络 (CNN) 推断计算成本极高,每次推断都需要数十亿次运算。此外,许多关键应用还需要极低的时延,而且还必须支持极高的帧速率。 鉴于这些限制以及对不足 10W 功耗、高可靠性、安全性和长时间产品使用寿命的需求,我们怎样才能设计出能够提供所需 ML 推断性能的集成式摄像头?

Xilinx 通过 AWS 物联网加速工业物联网解决方案

该网络研讨会将概述 Xilinx 和 AWS 物联网各自的技术堆栈,以及两家公司如何合作提供客户可用来为其工业物联网 (IIoT) 解决方案实现跨越式起步的集成型参考设计。 主讲人将引用一个支持 AWS 物联网分布式控制应用的 Xilinx 功能实例,其可在 Xilinx Zynq UltraScale + 和 Zynq 7000 片上系统 (SoC) 硬件平台上利用 AWS 云应用提取的规模、系统仪表盘、云安全通信以及基于 FPGA 的机器学习。

Zynq® Ultrascale+™ 可为工业、汽车及航空市场的混合关键性应用提供确定性处理

本网络研讨会主要介绍如何使用 Zynq®Ultrascale+™ 中的 ARM Cortex®A53 应用处理器集群实现实时非对称多处理 (RTAMP)。这种方法可通过隔离和分区集群(这样可重复使用为单内核开发的软件)延长最坏情况执行时间 (WCET) 并减少时延。该解决方案在工业、汽车以及航空电子应用中的需求急剧增长,因为软件架构师迫切希望在执行实时代码时,使用应用处理集群,如一系列单内核。

TSN 时代已经到来!立即采用可随时投入使用的 SoC 解决方案以更低的 OpEx 提升生产力

该网络研讨会将讨论 Xilinx TSN LogiCORE IP 为何是创建永不过时的可扩展 TSN 端点的最低风险及最低成本的方案。Xilinx 技术创建的 TSN 端点可在单个低功耗 SoC 中以独特的方式支持传统工业以太网以及涉及非通信的功能,如动作控制、功能安全、网络安全以及机器学习等。此外,该网络研讨会还将讨论定制选项、验证/互操作性数据以及可用的业界最完整的 TSN 解决方案应用实例。

获取医疗设备嵌入式系统的风险管理方法

本次网络研讨会将为医疗设备架构师和设计人员介绍用于工业自动化及其它高可靠性市场的功能安全性和网络安全性方法,以及 Xilinx 技术用于医疗设备设计流程基于风险管理的环节的原理,其可在加速上市进程的同时,创建更稳健的设计。

使用 xfOpenCV 实现嵌入式视觉加速

在本次网络研讨会上,Xilinx 不仅将介绍现已提供的 xfOpenCV 库和示例设计,而且还将介绍一个根据颜色进行目标检测和跟踪的使用案例,该使用案例主要利用这些 xfOpenCV 库以及从 SDSoC™ 开发环境加速的定制 CV 功能。

面向电源电子产品及电气驱动器的 SiC 三级逆变器及有限集 MPC

电源电子研究的主要挑战之一是新拓扑的快速发展,如模块化多电平转换器 (MMC)。欢迎加入我们,了解如何应对这些最新发展的计算复杂性。

视觉系列

高精度视觉:机器视觉应用

网络研讨会将重点介绍 Xilinx 及其合作伙伴的 IP 核丰富套件如何通过生态系统使用户能够快速、轻松地把握在机器视觉市场的机会。

高精度视觉:视觉引导机器人及无人机应用

在本次网络研讨会上,Xilinx 将为视觉导向的机器人及无人机应用呈现大量的解决方案。Xilinx 高级联盟计划成员 Xylon 将介绍几款现已供货的解决方案,这些解决方案可帮助您启动新一代机器人或无人机项目。

高精度视觉:视频监控

在本次网络研讨会中,Xilinx 介绍了高级监视系统开发人员所面临的主要挑战,重点是何时在边缘或云端实现实时图像处理的本地化。Xilinx 和 Xilinx 联盟计划成员 Mathworks 将演示如何利用其 IP、开发工具和参考设计提供一个生态系统,让用户能够迅速方便地实现面向监视市场的新设计。

高精度视觉:医学影像

在本次网络研讨会中,Xilinx 将介绍高级医疗成像系统开发人员所面临的主要挑战。Xilinx 和 Xilinx 联盟计划成员 Topic Embedded 将演示如何将其开发环境 DYPLO 和 SoM 以及医疗专用载板与 IP 完美结合,以提供一个生态环境,让用户能够迅速方便地实现面向医疗成像市场的新设计。

高精度视觉:扩增实境

在本次网络研讨会上,Xilinx 和 Xilinx 合作伙伴 Tractica 将介绍扩增实境 (AR) 的新兴领域,呈现大量不同于更常见消费类实例的使用案例。AR 是一款复杂的系统,包括实时目标识别和视觉处理。将讨论机器学习等新兴技术。Xilinx 将介绍 SDSoC 开发环境及源代码库如何帮助软件开发人员快速对完整 AR 系统进行原型设计和部署。

精确、预测和互联系列

精确、预测和互联:OPC UA 和 TSN -- 面向智能工厂自动化的连接功能

本网络研讨会将深入探讨可编程 SoC 在智能工厂自动化和连接中的作用。视频简要介绍了工业物联网应用,随后由信息可视化技术的领导者 Matrikon 对 OPC UA 进行技术概述: 面向工业 4.0 的数据共享标准。

精确、预测和互联:DDS 和 OPC UA -- 在整个工业物联网中实现实时连接功能

本次网络研讨会将深入介绍可编程 SoC 在各应用在整个工业物联网范围进行信息交换时所发挥的重要作用以及它们之间的连接。先总体介绍工业物联网的发展趋势,然后概括介绍工业物联网连接公司 RTI 提出的数据分配服务 (DDS) 工业物联网数据总线标准以及 DDS 和 OPC-UA 如何针对工业物联网系统的不同连接挑战。

Xilinx 工业物联网系列研讨会:智能工厂/互联互通 (中文版)

本次研讨会将向您系统地介绍工业物联网(IIoT),重点关注可编程技术在智能工厂中的应用,比如可用于实时命令与控制的边缘计算,各类传感器的融合,实时分析,以及安全互联等。研讨会话题将包括现代化工厂从封闭的、专有的环境到更开放的、数据访问的、互联的环境的演化过程,以及赛灵思可编程逻辑平台在 IIoT 实现上的差异化优势。

立即观看系列

立即观看 | 自适应智能视觉解决方案支持索尼的最新 SLVS-EC 标准

通过参加这个网络研讨会(免费),您将开始了解使用面向第三代 Pregius 成像器的索尼全新 SLVS-EC 接口标准。SLVS-EC 是一项扩展 Xilinx Any-to-Any 连接宫娥能产品组合的标准,SLVS-EC 可利用 Xilinx 在机器学习、图像处理和传感器融合方面的功能扩大创新。

立即观看 | 工业物联网时代的现代化操作面板

从工厂自动化的操作面板到医疗保健机构的患者监视器,物联网原理正在改变所有类型人机界面 (HMI) 的面貌。这些原则很自然地将网络安全和功能安全扩展到了这些可视化信息中心,同时也混合了云和本地数据。欢迎参加本场免费网络研讨会,了解 Xilinx Zynq SoC 为什么是嵌入式工业平台产业的首选,以及下一步将如何提高可靠性、互动性以及精密性,充分满足安全关键性及非安全关键性 HMI 的应用需求。

立即观看 | 时间敏感型安全以太网交换机 IP 可为可扩展工业物联网扩展 ARM SoC

欢迎在本场免费网络研讨会上了解 SoC-e 为 Xilinx Zynq-7000 和 Zynq UltraScale+ MPSoC 以及 Xilinx FPGA 提供的托管以太网交换机 (MES) IP 完整以太网交换解决方案。它在 SoC 中的无缝集成可缩小产品尺寸,降低功耗和系统成本。加入我们,了解集成这个采用 Xilinx Vivado 软件图形界面的 IP,使用开关配置软件,验证和测试 SoC-e 工业级开发套件的设计有多轻松:SMARTzynq 和 SMARTmpsoc。

立即观看 | 简单安全:工业物联网第一个预集成端点至云端网络安全解决方案

行业专家、Xilinx、英飞凌科技、Avnet 和 Mocana 已联合推出一款符合 IEC 62443 标准的软硬件现成解决方案,该解决方案与工业互联网联盟安全框架及可信计算组织的指导方针一致。本次网络研讨会将从总体上讨论物联网安全标准和嵌入式平台设计注意事项,并推出集成型安全平台解决方案,提供业界一流的高灵活技术。

立即观看 | Xilinx 和 H-ROS 助力实现机器人模块化

Acutronic Robotics 最近推出了硬件机器人操作系统 (H-ROS),这是一款将用于创建模块化机器人硬件的标准化软硬件嵌入式平台。研讨会重点将着眼于 H-ROS SoM 上,这是一款革命性的硬件器件,可为机器人带来模块化。本次网络研讨会将推出首款模块化机器人,该机器人由 Zynq®-7000 SoC 产品系列和 Xilinx 时间敏感型网络 (TSN) 子系统 IP 内核以及可在制造商之间实现机器人模块化的大量技术提供支持。

立即观看 | Python 助力为电气驱动器实现优势分析和机器学习

本网络研讨会将介绍激励 Xilinx Zynq SoC 在电气驱动应用中使用的基本概念。演示 PYNQ 如何帮助软件工程师和数据科学家轻松从电机生成的数据中获得宝贵的片上实时深度信息,无论是否有云连接都没有问题。PYNQ 带来的重要差异化在于传感器数据的可配置硬件预处理,其可实现应用软件的最高效使用。

AI / 机器学习

使用 Mipsology Zebra 和 Xilinx Alveo 实现低延迟 AI 推断加速

在本次网络研讨会中,您将了解如何使用 Mipsology Zebra 和 Xilinx Alveo U50 助力的服务器轻松地安装正确的 CNN 推断加速器,该加速器可为数据中心的机器学习应用以及新型工业机器学习应用提供低延迟和最快速度。 加入研讨会,您可亲自了解为什么 FPGA 上的 Mipsology Zebra 被认为是 GPU 推断的无缝即插即用替代品。

使用 Vitis AI 实现灵活应变的 AI 推断

您是否想跟上 AI 创新的步伐,并统一从边缘到云的 AI 应用开发?使用 Xilinx 开发平台 Vitis AI 在 Xilinx 硬件平台(包括边缘器件和 Alveo 卡)上实现人工智能推断。Vitis AI 由优化的 IP、工具、库、模型和示例设计组成。本次网络研讨会将深入探讨 Vitis AI 的每个关键组件,并向您展示如何在 Xilinx 硬件平台上实现灵活应变且高效的 AI 推断。

在向外扩展之前,先向内扩展 — Swarm64 和 Xilinx 帮助实现新的数据库扩展选项。

Xilinx 和 Swarm64 真诚地邀请您加入我们的网络研讨会,讨论最新数据库扩展选项。先使用基于 FPGA 的并行处理为您的数据库实现“向内扩展”,然后向外扩展。本次网络研讨会不仅将拓展大家的思路,让您“跳出 CPU”思考问题,而且还将向您介绍将分析数据库性能提高 50 倍的最简单方法。

利用 Xilinx Vitis 加速 AI 摄像头开发

在网络培训、大数据和 ML 研究三方面快速发展的推动下,所谓“深度学习”正迅速成为主流,特别是在嵌入式视觉应用领域,其最终目的是教会机器“领会”。然而,卷积神经网络 (CNN) 推断计算成本极高,每次推断都需要数十亿次运算。此外,许多关键应用还需要极低的时延,而且还必须支持极高的帧速率。 鉴于这些限制以及对不足 10W 功耗、高可靠性、安全性和长时间产品使用寿命的需求,我们怎样才能设计出能够提供所需 ML 推断性能的集成式摄像头?

对非结构化数据进行提取和分析,快速得到重要信息

80% 的数据都是非结构化文本,包括公共内容、研究论文、电子邮件以及社交媒体提要等。 分析文本不再意味着无休止的阅读,也不会因担心您在 SumUp 分析平台上丢失什么而彻夜无眠。

使用基于 Python 和神经网络的边缘 AI 加速预测性维护

对于工厂、医院以及其它环境内重要资产的细微性能或行为变化,机器识别的速度远远快于人类。Xilinx 助力的系统可结合智能性,通过应用预测性维护来最大限度提升生产力并减少停机时间。基于 Python 以及神经网络的 Xilinx 边缘 AI 解决方案可简化硬件加速预测性维护的实现,从而可为这些系统持续监控资产、分析数据并智能规划服务。在本次网络研讨会上,您将看到这是如何在工业电机以及其它应用中完成的!

立即观看 | Python 助力为电气驱动器实现优势分析和机器学习

本网络研讨会将介绍激励 Xilinx Zynq SoC 在电气驱动应用中使用的基本概念。演示 PYNQ 如何帮助软件工程师和数据科学家轻松从电机生成的数据中获得宝贵的片上实时深度信息,无论是否有云连接都没有问题。PYNQ 带来的重要差异化在于传感器数据的可配置硬件预处理,其可实现应用软件的最高效使用。

立即观看 | 开发人员网络研讨会:将 AI 集成在加速云应用中

在本次网络研讨会中,您将能了解到赛灵思最近发布的机器学习套件,以及在该套件上运行 CNN 加速器的详细介绍,该套件可方便地部署在亚马逊 EC2 云上。现在注册,了解如何使用基于云的软件堆栈以评估、开发和部署机器学习功能至 AWS 云端的应用中。

成本优化的产品组合

使用 Spartan-7 FPGA 在边缘进行传感器融合 :无需 FPGA 经验

欢迎加入我们的现场演示,了解成本优化型 Spartan®-7 如何使用预先构建的图像信号处理器 (ISP) IP 为从最普通到最复杂的任何应用环境实现传感器融合。在 SP701 评估套件及免费设计工具的帮助下,Xilinx 可通过前所未有更轻松的方式,将边缘传感器和在硬件中加速的 ISP 整合在一起。这里有最好的部件,不需要 RTL 硬件经验,任何人都可以使用 Xilinx 免费设计工具做到这一点。

$89 MiniZed: 提升嵌入式设计

在该网络研讨会上,我们将向您介绍售价 89 美元、简单易用的 Avnet MiniZed™ 开发套件,该套件配备 Xilinx Zynq®-7000S SoC,可帮助解决这些问题。您将了解 MiniZed 套件中的内容以及其内建的 Wi-Fi、蓝牙及 BLE 等大量连接特性。您可以用 Zynq-7000S 来做一些很酷的事情,例如在硬件上加速 BSP 算法以及将 MiniZed 与您的移动设备连接等。提供的工具和资源可加速开发并让您的设计永不过时。

采用售价 99 美元的艺术级嵌入式工具套件实现出类拔萃的应用

在该网络研讨会上,我们将向您介绍 Arty,这是一款 Xilinx 基于 FPGA 的嵌入式开发套件,简单易用、售价 99 美元。您将了解到 Arty 套件是什么,Arty 如何与流行的嵌入式开发套件竞争,哪些工具可帮助您加速开发,以及哪些资源可帮助您获得成功。

如何通过基于 Xilinx 的 FPGA 和 SoC 使用 Arm Cortex-M 处理器

当您把业界最普及的微处理器与最大的生态系统以及业界最强大的可编程逻辑器件进行完美结合时,您会得到什么?灵活性、性能、可扩展性及实时确定性是无与伦比的。 这种组合可改善协议支持、I/O 扩展、硬件加速以及永不过时的设计方案。

立即观看 | 没有硬件经验吗?没有问题!Xilinx MicroBlaze 处理器适合所有人

亲眼目睹在 Xilinx 器件中构建一款功能强大的定制处理系统有多轻松。了解 Xilinx MicroBlaze 处理器预设,其可使全新设计的跨越式启动变得更轻松!Vivado IP 集成器工具库和第三方 IP 库无需 RTL 经验。您将了解到如何使用外设在仅仅几分钟内对几乎任何嵌入式设计进行快速原型设计!此外,您也将了解到构建 Xilinx 嵌入式处理器的所有优势,包括实时确定性处理和功能安全性。

软件工具

带有 Vitis AI 的 Ultra96 – DPU 集成和 MIPI 平台

在本次网络研讨会中,我们将介绍将 Vitis AI 和 Vitis AI 库人脸检测应用部署至通过支持 MIPI 摄像头的 Avnet Ultra96 平台,以实现推断应用部署的过程。

使用 Vitis AI 实现灵活应变的 AI 推断

您是否想跟上 AI 创新的步伐,并统一从边缘到云的 AI 应用开发?使用 Xilinx 开发平台 Vitis AI 在 Xilinx 硬件平台(包括边缘器件和 Alveo 卡)上实现人工智能推断。Vitis AI 由优化的 IP、工具、库、模型和示例设计组成。本次网络研讨会将深入探讨 Vitis AI 的每个关键组件,并向您展示如何在 Xilinx 硬件平台上实现灵活应变且高效的 AI 推断。

Vitis 为您的应用注入新的活力

欢迎参加本次研讨会,了解 Vitis,并深入研究其全面的核心开发套件、丰富的硬件加速开源库、以及特定领域的开发环境,从而在更高层次的熟悉框架中进行开发。Vitis 助力您实现超越和创新!

Vivado:高速时序收敛技术

该网络研讨会旨在深入剖析 Vivado 高速时序收敛技术。另外我们还将总结高速设计面临的挑战,介绍设计分析、设计向导以及设计复杂性和拥塞的分析方法。

其它

任何网络上的任何媒体:KVM 扩展器、交换机和 KVM-over-IP

在该网络研讨会上,Xilinx 将介绍 Zynq UltraScale+ MPSoC,并将展示它如何在 KVM 应用中使用。该网络研讨会将聚焦 Zynq UltraScale+ MPSoC 系列,重点介绍 Xilinx 及其合作伙伴用于连接并处理视频的 IP 核以及器件集成的 H.265/HEVC 编解码器如何能够快速轻松地把握 KVM 市场上的各种商机。

任何网络上的任何媒体:流媒体重新编码解决方案

在该网络研讨会上,Xilinx 不仅将介绍 Zynq® UltraScale+™ MPSoC EV 系列,而且还将展示其如何在媒体传输及录制应用中使用。该 Zynq UltraScale+ MPSoC EV 系列包含一个视频编解码器单元 (VCU),这是一款支持 UHD-4Kp60 的硬化多流 AVC/HEVC 同步编解码模块。MPSoC EV 系列与架构中的 Xilinx IP、客户 IP 或合作伙伴 IP 相结合,所提供的解决方案可快速轻松地把握传输和录制市场上的各种商机。

任何网络上的任何媒体:采用 Zynq UltraScale+ MPSoC 实现多数据流转码

本次研讨会中,来自赛灵思公司的视频系统主任架构师,酆毅先生将向大家演示 Zynq UltraScale+ MPSoC EV 器件的相关内容,以及如何在多路视频流的转码应用中使用它们。Zynq UltraScale+ MPSoC EV 器件包括了一个视频编解码单元(VCU),一个硬核多码流 AVC/HEVC 编解码模块,该模块支持 UHD-4Kp60 标准。该系列器件整合了来自赛灵思、客户以及合作伙伴的 IP,为用户提供了一个更加易用且更加高效的解决方案,以帮助他们快速满足有关多路视频流实时转码应用的需求。

采用 UltraScale+ MPSoC 实现安全关键型通用计算平台

在该网络研讨会上,Xilinx 及其 Alliance 计划成员 DDC-I 和 Logicircuit 将展示 Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC 的优势与特性,其可作为一款可重新配置的通用计算平台,所提供的软硬件模块不仅非常灵活,而且可重复使用,能满足航空需求。所提出的概念和解决方案可通过扩展来满足各种安全非常重要的任务关键型高可靠系统的需求。

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