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直击优酷秋集丨《火星4》《锋味》《SNL》……优酷37档综艺在这
直击优酷秋集丨《火星4》《锋味》《SNL》……优酷37档综艺在这
风吹短裙飘
“今天的网综创新方向可以总结为‘一同三新’,一同是同一审核标准,三新是新视听、新故事和新知识。”杨伟东指出,要给观众新的视听审美、新的叙述方式和新的知识信息。未来的网络综艺需要围绕“三新”做内容的创新,才有可能赢得口碑和流量。2017年是综艺井喷的一年。网综市场出现了多档题材和形式都有创新的节目,对此,杨伟东指出,网综已经快速跨过了对电视综艺简单模仿和重度依赖的阶段,成为了综艺行业的重要创新引擎。观众有了越来越多的选择,平台有了更多的优质资源,制作方有了更多的精致内容,而随着优酷超级网综在内容上的不断投入和布局升级,在未来三年,优酷在超级网综的布局上将会细分为“欢歌笑语谈恋爱、萌娃爱豆秀新奇、潮流生活泛文化”三大矩阵。以此为出发点,10月25日,优酷秋集发布2018新品综艺片单,其中汇聚了超过37档多元品牌综艺,以及强大的嘉宾阵容。全球殿堂级喜剧节目《SNL》中国版以下为2018年优酷整体布局及部分新品综艺项目:1欢歌笑语谈恋爱在优酷秋集最新的综艺片单中,多种类型的综艺排兵布阵,自主研创的题材类型纷纷亮相。 “欢歌笑语谈恋爱”矩阵中,《这!就是街舞》《SNL》中国版、《言王的诞生》作为顶级制作打造的流行文化风向标代表亮相。①《这!就是街舞》节目亮点:聚焦年轻族群的生态;辐射全球的供应商;制造社会事件;S+平台的合作节目概述:由优酷、天猫、巨匠和灿星联手打造制作联手打造的《这!就是街舞》,是一档超大体量的明星+专业舞者真人秀。节目紧扣时尚酷炫的街舞题材,将以全新赛制颠覆所有传统舞蹈节目模式,借街舞的内核重新定义年轻人文化,引导2018时尚潮流。节目定于明年一季度推出,预计12期,由中国舞蹈节目王牌徐向东团队担当制作。随着阿里大文娱版块的展开,优酷也随之发力,今天我们以嘻哈元素的街舞作为切入口,打造年轻潮文化聚集地。眼下90、95后正在成为大众娱乐消费的中流砥柱,这些年轻人正在定义着娱乐的现在和未来,打造以年轻潮文化为核心的垂直综艺,将是抓住用户眼球的最好的办法,因此我们将更加精准的对标目标人群,倾阿里集团之力,用平台加紧营销,共同打造街舞领域的爆款综艺。顶级巨制《这!就是街舞》②《Saturday Night Live》中国版节目亮点:一线电影音乐团队加持;网络传播的多维与长维;喜剧演员的商业化;紧跟热点制造热点节目概述:优酷重金打造NBC著名的喜剧综艺《SNL》的中国版本,是一档顶级喜剧明星+顶级偶像明星的定制喜剧综艺秀。节目势在打造以沈腾等喜剧大咖为核心的喜剧班底,每期会邀请一位流量明星担任嘉宾,紧密围绕着当下热点,脑洞大开的进行演绎和吐槽。SNL是这个星球上有史以来最成功的喜剧综艺节目没有之一,这个节目让喜剧明星和偶像明星产生了奇妙的化学反应,而且他们对于这个时代敏感的观察和独到的见解是非常有趣的,很荣幸我们优酷可以把SNL这个模式带到中国来。联合了欢笑传媒、笑果文化,建立起了这个我们认为是中国目前最全面和强大的喜剧制作团队,我们希望把SNL这个节目做成一档有口碑、流量、有世界观有品质的喜剧综艺网综。③《言王的诞生》节目亮点:冯小刚高晓松联手;10脱口秀演员+10影视明星;打造脱口秀平台节目概述:这个节目集结了全中国现在最好的十个专业的脱口秀演员,还有影视圈对脱口秀特别爱好、在这一方面有能力的十个影视圈明星一起来参加到节目里来。著名导演“小钢炮”冯小刚的首档触网综艺更是备受关注,他将与高晓松联手主持脱口秀《言王的诞生》,燃起中文脱口秀顶级封王赛!欢乐传媒董朝晖表示:“我们这个节目请来两个最能说会道的人,一个高晓松,一个冯小刚,他们都愿意加入这个节目来,跟中国最会说话的这些人一起来切磋。我们这个节目因为我们是把他做成一个脱口秀,一个造星的平台,我们在这个节目里要诞生出中国口活最好的人,因此我们也有两个现在已经是非常重要的有影响力的节目,一个是《欢乐喜剧人》,一个是《SNL》,我们这个节目出来的选手,造出来的好的脱口秀明星,我们会嫁接到我们这两个品牌节目中,当然《SNL》这个节目刚刚介绍过,这个是我们做所有喜剧人最殿堂的一个节目,也会吸取我们这个言王的诞生里的的人参与到我们节目里来。冯小刚、高晓松打造脱口秀封王赛《言王的诞生》④《脑大洞开2》节目亮点:非“脑洞大开”;核心在于换个高级的玩法;前《今晚80后主持人》王自健主持节目概述:《脑大洞开》是以比拼急智对答这么一档喜剧脱口秀,2018年节目会全新升级,脑洞就是幽默,也是想象更是爱。《脑大洞开》第二季的核心和第一季区别很大,简单来讲除了名字没变、播出平台没变之外,从出品方到制作团队,到创作理念、艺人嘉宾全变了,所以《脑大洞开2》成功是优酷和SM互联网中心的成功。⑤《爱的时差》节目亮点:蔡康永坐镇;女性视角的价值观逻辑;强烈的喜剧张力和悬念;艺人约会引爆话题度节目概述:90、95后已经到了谈恋爱的年纪,甚至到了剩男剩女的年纪,所以他们对于情感类节目有需求,但是他们对情感类节目的需求,跟以往的80、70后已经有了很大的不同,我们总结三点不同,第一他们希望看到的是有多种爱情观的表达,第二能够有个性和的爱情观的站线,第三能够是具有体验式的、新型的网综节目的出现。宁静对于即将见面的嘉宾也表达了期待:“我好奇我这么多年固守在我的堡垒,我是对的还是错的?就是外面的世界是不是更有意思,就是我去上过一些党校的课,我觉得那个老师都充满了魅力,他们的年龄都蛮大的,我觉得他们像一本书,我总有好奇,本来看上去相貌是很普通的人,但是后来发现好有味道好喜欢,就是你知道吗就是我没有接触过,像IT行业的我真的没有接触过。”宁静加盟优酷超级网综《爱的时差》2萌娃爱豆秀新奇“萌娃爱豆秀新奇”是优酷进行创新研发的新类型综艺矩阵。其中,以萌娃+幼犬的“软萌力”突围暑期档,成功拓宽综艺新边界的《小手牵小狗》即将迎来第二季,《小手牵小狗2》将再度聚焦萌娃成长与陪伴,以欢乐温馨的氛围感染泛娱乐人群;《萌师小学堂》《爸爸去哪儿》也将“激萌”亮相,萌翻网友。《大片起来嗨》《奔跑吧》《极限挑战》将全面覆盖各位追星族追“爱豆”的需求。“秀新奇”系列中,由汪涵主持的全国首档实验类娱乐节目《火星研究院》将用一系列的实验来呈现生活中的疯狂想法和容易忽略的细节,开启新奇、有趣、脑洞大开的综艺路数。《这!就是铁甲》《最美中国第三季》,也将带领网友观世间“新奇”。①《小手牵小狗2》节目亮点:零差评;吸引众多年轻女性用户节目概述:《小手牵小狗》在今年整个综艺领域里面带来了一股清流。这个作品有意料之中的收获也有意料之外的惊喜,意料之中它是女性用户非常喜欢的作品。女性用户占75%。意料之外它是年轻女性用户特别喜欢的作品。19-24岁的女性观众达到到40%。取得了尚佳的播放成绩和口碑好评,在节目区和社交阵地上呈现的是零差评的局面。第二季会有一些新的尝试,道格小屋会发生环境上的变化,环境变化之后环节的设计有了更多新的空间,还有小朋友也有选角的变化等。②《火星研究院》节目亮点:《火星情报局》的衍生节目;以智娱呈现差异化节目概述:最近火星开了一个奇特的研究院——《火星研究院》,它是《火星情报局》衍生的第一个综艺节目,将在11月1日与观众见面。《火星研究院》将会通过很多脑洞的试验收获一些科学严谨的知识,比如说一个出生几个月的小孩哭泣,我们一个专家5秒钟之内让他止哭是什么样的方式。《火星情报局》局长兼《火星研究院》院长的汪涵表示:“《火星研究院》是一个非常新颖的一个节目,我一直认为中国的这种综艺节目在发展的过程当中会有几个进击,从最开始的纯娱到文娱,到接下来有可能出现的智能加上娱乐,而且接下来火星研究院会有大量的科技的,智能的,试验的,新鲜的东西会出现在这个节目当中。让所有的年轻人觉得看这个节目那么的好玩,那么的神奇,未来的世界很有可能就会在《火星研究院》提前向大家呈现。”星IP生态研发又一力作《火星研究院》③《大片起来嗨2》节目亮点:强势的平台资源;高品质的制作节目概述:《大片起来嗨2》最大的变化,除了优酷的平台资源优势,最重要的就是因为《大片起来嗨》第二季有了银河酷娱,有了《火星情报局》团队的重磅加入。接下来会打造一个非常重要的概念,就是一个和年轻人特别感兴趣的一个黑科技,一个地下、一个所有信息的聚集地,一个非常属于有未来感,有大片感的一个环境。让所有的大咖艺人,在非常措手不及的情况下被几亿的粉丝所操纵,会在当天录制的过程当中产生出极大的信息和刷屏的效应,这是第二季最重要的核心。3潮流生活泛文化在“潮流生活泛文化”矩阵中,蔡康永全新脱口秀综艺《第101只眼》和谢霆锋《锋味》等领衔潮流生活系列,向网友展示生活的多种可能。潮流文化系列着眼消费升级带来的视频需求升级,这是优酷致力让综艺成为新的娱乐消费入口的体现。《亲爱的,你懂》《晓说2018》《你说的都对》等泛文化类节目,将全面满足“新圈层”的“新情绪”,用贴近年轻人的方式做全新的文化类节目,让更多文化元素走进年轻观众的视野,让文化高而不冷,传递积极的价值观。①《锋味》节目亮点:谢霆锋PK米其林大厨、从内容打通至电商平台节目概述:模式异于《十二道锋味》,《锋味》是一档全新的网络综艺。其特殊点在于,谢霆锋厌倦和一个普通人的美食PK,所以他升级要挑战全世界的米其林大厨,第二个他觉得一个人玩儿不太乐,他带了他的8个徒弟一起去,第三个他的所以朋友愿意陪他来做这样的美食探险,这是今年的一个美食特点。最后《锋味》的创新还是在于和阿里大生态的合作。②《第101只眼》节目亮点:集有趣的信息、深度的文化、享受的心态为一体的节目节目概述:用有趣的方式找到这些讯息,它的好处是让看到的人能够活得更坚定,更有意思,更信服,你不管怎么也可以拿来当茶余饭后聊天的资料,让生活更有趣。文化不是拿来崇拜的,文化是拿来享用的,这是《第101只眼》的态度。蔡康永以一个例子介绍了《第101只眼》的创作初衷:“我们如果碰到一颗鸡蛋臭掉,我们会立刻把他丢掉,不会吃完,同样我们花钱买一支股票的时候,这股票下跌了,却舍不得卖掉,等到他跌得一文不值而已,为什么对待鸡蛋和股票的态度不一样,为什么东方得女性会撒娇,西方的女性不会撒娇?每一个问题都让我们好奇,依据这样的信仰生活的方式,到底背后是隐藏着什么原则在我们,所以我们只用一只眼睛不够,我们要用101只眼睛找到这些讯息。蔡康永《第101只眼》再现“康式交流”③《亲爱的,你懂》节目亮点:高颜值、高学历的明星情侣;结合娱乐与文化节目概述:《亲爱的,你懂》是集搞笑轻松、谈恋爱、文化三类于一身的集大成者。参与的选手又都是情侣,必须是高颜值、高学历的情侣,同时这也是一个文化节目,是以猜词游戏为核心。意在将其做成最娱乐、最文化两者相结合的节目,众所周知,文化已经走出了单小众,国内综艺一直在创造文化的奇迹,而《亲爱的,你懂》是最具有黑马属性的。
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风吹短裙飘
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作者最新文章艾玛·斯通新恋情曝光 约会SNL导演兼编剧麦卡里|艾玛·斯通|戴夫·麦卡里|恋情_新浪娱乐_新浪网
艾玛·斯通新恋情曝光 约会SNL导演兼编剧麦卡里
艾玛·斯通新恋情曝光 约会SNL导演兼编剧麦卡里
石头姐在去年12月主持了SNL,而其中一场戏“Wells For Boys”正是由McCary执导的,她还在本月瑞恩·高斯林主持的这集中有过客串
艾玛·斯通
石头姐客串了高司令主持的这期节目
戴夫·麦卡里
  新浪娱乐讯 北京时间10月26日消息,Page Six独家报道,称奥斯卡影后艾玛·斯通有新恋情了:她正和SNL编剧、导演戴夫·麦卡里(Dave McCary)约会。
  石头姐在去年12月主持了SNL,而其中一场戏“Wells For Boys”正是由McCary执导的,她还在本月瑞恩·高斯林主持的这集中有过客串,并出席了秀后派对。
  McCary自2014年起开始在SNL工作,今年他执导了剧情喜剧片《布里斯比熊》,由SNL演员Kyle Mooney主演,石头和他都出席了六月的首映礼。
  艾玛·斯通和《超凡蜘蛛侠》搭档安德鲁·加菲尔德有过3年恋情,于2015年分手,在此后的一些采访里两人也均表示依旧支持、热爱对方。加菲在最近的采访里称“我对她除了支持没有别的,我是她的超级粉丝,我爱艾玛”。石头也曾形容“他仍是我非常爱的人”。
  (孟卿)(责编:加缪)
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function[xcurr,fvec,LAMBDA,JACOB,EXITFLAG,OUTPUT]=snls(funfcn,xstart,l,u,verb,options,fval,JACval,YDATA,caller,Jstr,computeLambda,varargin)
Sparse nonlinear least squares solver.
Locate a local solution
to the box-constrained nonlinear least-squares problem:
||F(x)||^2 :
l &= x &= u
where F:R^n -& R^m, m & n, and || || is the 2-norm.
% x=SNLS(fname,xstart) solves the unconstrained nonlinear least
% squares problem. The vector function is 'fname' and the
% starting point is xstart.
% x=SNLS(fname,xstart,options) solves the unconstrained or
% box constrained nonlinear least squares problem. Bounds and
% parameter settings are handled through the named parameter list
% options.
% x=SNLS(fname,xstart,options,Jstr) indicates the structure
% of the sparse Jacobian matrix -- sparse finite differencing
% is used to compute the Jacobian when Jstr is not empty.
% x=SNLS(fname,xstart,options,Jstr,fdata) supplies a matrix
% fdata to the objective function fdata.o%
% [x,fvec] =SNLS(fname,xstart, ...)
returns the final value of the
% vector function F.
% [x,fvec,gopt] = SNLS(fname,xstart, ...) returns the first-order
% optimality vector.
% [x,fvec,gopt,it] = SNLS(fname,xstart, ...) returns the number of
% major iterations used.
% [x,fvec,gopt,it,npcg] =
SNLS(fname,xstart, ...) returns the
% total number of CG iterations used.
% [x,fvec,gopt,it,npcg,ex] = SNLS(fname,xstart, ...) returns the
% termination code.
Copyright (c) 1990-98 by The MathWorks, Inc.
$Revision: 1.16 $
19:29:49 $
Extract input parameters etc.
l=l(:); u = u(:);
% save shape of xstart for user function
xstart = xstart(:);
% make it a vector
Initialize
dnewt = []; fdata = [];
fvec = [];
gopt = [];
n = length(xstart);
numFunEvals = 1;
% done in calling function lsqnonlin
numGradEvals = 1; % done in calling function
totls = 0;
header = sprintf(['\n
First-order \n',...
' Iteration
Func-count
optimality
CG-iterations']);
formatstr = ' %5.0f
if n == 0,
error('n must be positive'),
if isempty(l),
l = -inf*ones(n,1);
if isempty(u),
u = inf*ones(n,1);
arg = (u &= 1e10);
arg2 = (l &= -1e10);
l(arg2) = -
if any(u == l)
errmsg=sprintf('%s',...
'Equal upper and lower bounds not permitted.');
error(errmsg)
elseif min(u-l) &= 0
error('Inconsistent bounds.')
if min(min(u-xstart),min(xstart-l)) & 0
xstart = startx(u,l);
% get options out
active_tol = optimget(options,'ActiveConstrTol',sqrt(eps));
gradflag =
strcmp(optimget(options,'Jacobian'),'on');
typx = optimget(options,'typicalx') ;
% In case the defaults were gathered from calling: optimset('quadprog'):
numberOfVariables =
if ischar(typx)
typx = eval(typx);
% This will be user-settable in the future:
mtxmpy = optimget(options,'JacobMult','atamult') ;
pcmtx = optimget(options,'Preconditioner','aprecon') ;
showstat = optimget(options,'showstatus','off');
switch showstat
case 'iter'
showstat = 2;
'none','off'
showstat = 0;
case 'final'
showstat = 1;
case 'iterplusbounds'
% if no finite bounds, this is the same as 'iter'
showstat = 3;
showstat = 1;
pcflags = optimget(options,'PrecondBandWidth') ;
tol2 = optimget(options,'tolx') ;
tol1 = optimget(options,'tolfun') ;
tol = tol1;
itb = optimget(options,'maxiter') ;
maxfunevals = optimget(options,'maxFunEvals') ;
pcgtol = optimget(options,'TolPCG', 0.1) ;
% pcgtol = .1;
kmax = optimget(options,'MaxPCGIter', max(1,floor(n/2))) ;
if ischar(kmax)
kmax = eval(kmax);
if ischar(maxfunevals)
maxfunevals = eval(maxfunevals);
ex = 0; posdef = 1; npcg = 0; pcgit = 0;
if strcmp(optimget(options,'DerivativeCheck'),'on')
warnstr = sprintf('%s\n%s\n', ...
'Trust region algorithm does not currently check user-supplied derivatives,', ...
ignoring OPTIONS.DerivativeCheck');
warning(warnstr);
%tol1 = tol2 = sqrt(tol1)/10;
vpcg(1,1) = 0; vpos(1,1) = 1;
delta = 10;nrmsx = 1; ratio = 0;
degen = DS = speye(n);
v = zeros(n,1); dv = ones(n,1); del = 10*
x = oval =
g = zeros(n,1); nbnds = 1; Z = [];
if isinf(u) & isinf(l)
nbnds = 0; degen = -1;
xcurr(:) =
Evaluate F and J
if ~gradflag % use sparse finite differencing
% Determine coloring/grouping for sparse finite-differencing
p = colmmd(Jstr)';
p = (n+1)*ones(n,1)-p;
group = color(Jstr,p);
xcurr(:) =
% reshape x for user function
% pass in funfcn{
} since we know no gradient: not funfcn{
[A,findiffevals] = sfdnls(xcurr,fvec,Jstr,group,[],funfcn{
},YDATA,varargin{
else % user-supplied computation of J or dnewt
%[fvec,A] = feval(fname,x,fdata);
findiffevals = 0;
numFunEvals = numFunEvals + 1 +
delbnd = max(100*norm(xstart),1);
[mm,pp] = size(fvec);
if mm & n,
error('The number of equations must not be less than n'); end
Extract the Newton direction?
if pp == 2,
dnewt = fvec(1:n,2);
Determine gradient of the nonlinear least squares function
g = feval(mtxmpy,fvec(:,1),A,[],-1);
Evaluate F (initial point)
val = fvec(:,1)'*fvec(:,1); vval(it,1) =
if showstat & 1
figtr=display1('init',itb,tol,verb,nbnds,x,g,l,u);
if verb & 1
disp(header)
Main loop: Generate feas. seq. x(it) s.t. ||F(x(it)|| is decreasing.
if any(~isfinite(fvec))
errmsg= sprintf('%s%s%s',caller,' cannot continue: ',...
'user function is returning Inf or NaN values.');
error(errmsg)
Stop (Interactive)?
figtr=findobj('type','figure','Name','Progress Information');
if ~isempty(figtr)
lsotframe = findobj(figtr,'type','uicontrol',...
'Userdata','LSOT frame') ;
if get(lsotframe,'Value'),
ex = 10 % New exiting condition
EXITFLAG = -1;
if verb & 0
display('Exiting per request.')
[v,dv] = definev(g,x,l,u);
gopt = v.*g;
optnrm = norm(gopt,inf);
voptnrm(it,1) =
r = abs(min(u-x,x-l));
degen = min(r + abs(g));
vdeg(it,1) = min(degen,1);
degen = -1;
bndfeas = min(min(x-l,u-x));
if showstat & 1
display1('progress',it,optnrm,val,pcgit,...
npcg,degen,bndfeas,showstat,nbnds,x,g,l,u,figtr);
if verb & 1
currOutput = sprintf(formatstr,it,numFunEvals,val,nrmsx,optnrm,pcgit);
disp(currOutput);
Test for convergence
diff = abs(oval-val);
prev_diff =
vflops(it,1) =
if (nrmsx & .9*delta)&(ratio & .25)&(diff & tol1*(1+abs(oval)))
if verb & 0
disp('Optimization terminated successfully:')
disp(' Relative function value changing by less than OPTIONS.TolFun');
EXITFLAG = 1;
elseif (it & 1) & (nrmsx & tol2),
EXITFLAG = 1;
if verb & 0
disp('Optimization terminated successfully:')
disp(' Norm of the current step is less than OPTIONS.TolX');
elseif ((optnrm & tol1) & (posdef ==1) ),
EXITFLAG = 1;
if verb & 0
disp('Optimization terminated successfully:')
disp(' First-order optimality less than OPTIONS.TolFun, and no zero curvature detected');
elseif it & itb,
EXITFLAG = 0;
if verb & 0
disp('Maximum number of')
increase options.MaxIter')
Continue if ex = 0 (i.e., not done yet)
Determine the trust region correction
dd = abs(v); D = sparse(1:n,1:n,full(sqrt(dd))); grad = D*g;
vpos(it,1) = sx = zeros(n,1); theta = max(.95,1-optnrm);
[sx,snod,qp,posdef,pcgit,Z] = trdog(x,g,A,fdata,D,delta,dv,...
mtxmpy,pcmtx,pcflags,pcgtol,kmax,theta,l,u,Z,dnewt,'jacobprecon');
if isempty(posdef),
nrmsx=norm(snod);
npcg=npcg+
vpcg(it+1,1)=
[pert,newx] = perturb(newx,l,u);
vpos(it+1,1) =
xcurr(:) = % reshape newx for user function
Evaluate F and J
if ~gradflag %use sparse finite-differencing
%newfvec = feval(fname,newx,fdata);
switch funfcn{
case 'fun'
newfvec = feval(funfcn{
},xcurr,varargin{
if ~isempty(YDATA)
newfvec = newfvec - YDATA;
newfvec = newfvec(:);
error(['Undefined calltype in ',caller]);
% pass in funfcn{
} since we know no gradient
[newA, findiffevals] = sfdnls(xcurr,newfvec,Jstr,group,[],funfcn{
},YDATA,varargin{
else % use user-supplied detrmination of J or dnewt
findiffevals = 0; % no finite differencing
%[newfvec,newA] = feval(fname,newx,fdata);
switch funfcn{
case 'fungrad'
[newfvec,newA] = feval(funfcn{
},xcurr,varargin{
numGradEvals=numGradEvals+1;
if ~isempty(YDATA)
newfvec = newfvec - YDATA;
newfvec = newfvec(:);
case 'fun_then_grad'
newfvec = feval(funfcn{
},xcurr,varargin{
if ~isempty(YDATA)
newfvec = newfvec - YDATA;
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DIJK.DLL40.00 kB22-08-03 08:34
1.54 kB22-08-03 08:34
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2.08 kB22-08-03 08:34
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