瞄准特斯拉 破解iPhone第一人要做自动驾驶界的安卓_爱活网
这个两个SIM卡的通话都可以在IPHONE上进行的，你两部手机怎样都通过IPHONE接听电话
来自爱活网友的评论关于
公牛在选用材质方面和苹果原装的一样都是PRE材质，真的是够牛。
来自规范化的v的评论关于
看完这篇文章真的让我受益匪浅啊
来自vgdhdx的评论关于
细节处理不好，必定会损害手机本身，所以我选额公牛的产品。
来自454有多个条件的评论关于
与自己心爱的手机相连接的数据线，当然要选择公牛了。
来自eyntu7i的评论关于
公牛研发产品认真细心，方方面面考虑的相当周全。
来自如意本月的评论关于
额 楼下福建的公牛员工 好努力
来自胖虎的评论关于
A编-0- 又去大法总部圣地巡礼了~~
来自胖虎的评论关于
可以，请说
来自爱活网友的评论关于
震动棒 /滑稽脸
来自爱活网友的评论关于
大法电视和手机并不是一个东西啊。。。你给做电视的说做手机的要求？
来自爱活网友的评论关于
还不如用两个手机
来自爱活网友的评论关于
卧槽，我要去买
来自爱活网友的评论关于
经历有点相似，以前高中到了周末就和家里人说不回家，然后和室友去网吧玩那么几个小时。无非就是聊...
来自爱活网友的评论关于
爱活能如此接近大法，却带不去我们对大法移动的声音，每次安卓阵营发布会，最期待的都是大法，最失...
来自爱活网友的评论关于
kelly粉丝团前来报到
来自爱活网友的评论关于
kelly居然去见我老公了！！！
来自爱活网友的评论关于
嗯嗯，我喜欢张天爱
来自爱活网友的评论关于
那些做不出专业彩监的厂家也做不好电视。所以电视只看SONY！
来自爱活网友的评论关于
来自爱活网友的评论关于
至少套机配等效85mm的镜头这一点是真够心机的~~不过这枚85的价格简直让人怀疑里面是不是塑料片~
来自爱活网友的评论关于
PPT价格屠夫，一年之后开放购买！
来自口活海外网友的评论关于
瞄准特斯拉 破解iPhone第一人要做自动驾驶界的安卓
硅谷不缺钱、不缺技术、不缺好公司，而每个公司都缺的，只有更好的人。在不从名校退学都不好意思开公司的硅谷，人才是每个公司必争之宝，最近，谷歌因为失掉了Chris Urmson，让自动驾驶项目迟迟无法上线，搞得士气低落，而uber为了争取工程师，宁愿花借来的钱也要买下开张不到三个月的创业公司。不过，并不是每个人才都愿意屈居人下的，比如一些被称为天才的少年,不搞出点大新闻还有什么好玩的。George Hotz，软件天才，爱好，找茬。
2007年，还是个高中生的Hotz成为破解iPhone第一人，成为媒体宠儿；三年后，破解PS3，还发布了解码软件，被火大的索尼告上过法庭，获得不再针对索尼的保证后才撤诉。不过，George Hotz并不是以此为生，不过是希望世界都能够欣赏他的电脑才华，而长大后的Hotz当然成熟多了，他有了新目标，成立了公司，当上了CEO。去年，在回绝了马斯克几百万美金的合同后，开始自家后院制作无人汽车，还扬言要用1000美金的自动驾驶系统打败ADAS寡头Mobileye。
来自马斯克迷弟的挑战
虽然George Hotz已经迈上了人生巅峰的路途，但是到处打嘴炮的少年习性依旧在，不过，他此次的挑战对象Elon Musk也不像索尼，喜欢那样一言不合就上法庭，反而十分热衷于吵架。George Hotz说他是Elon Musk的粉丝，&Musk耍过我，我也耍过他，所以，我们就扯平了。&George Hotz毫不掩饰自己对特斯拉以及Elon Musk的欣赏，毕竟特斯拉是少有的真正将自动驾驶技术投入市场的公司，而Model S的Autopilot，也是市面上能买到的最好的自动驾驶系统。
为了与偶像一争高下，Hotz还立下了誓言，表示，自己会在系统调试后，将跨越加州，把车从金门大桥沿着405高速，开到Elon Musk位于LA的家门口。对于这样的挑衅，特斯拉自然大方回应，&特此更正，关于&iPhone破解第一人造自动驾驶汽车&的文章，文中关于特斯拉或者MobilEye的相关描述均不正确。&&我们极度不相信，一个人、或者就算是一家小公司，在缺乏工程测试能力的情况下，能够生产出适用于任何汽车的自动驾驶系统。&在奚落之余，特斯拉还语重心长地劝解小朋友，在特定路段做到自动驾驶，特斯拉早在两年前就实现了，不过一旦需要扩展，就需要无数次的debug，和你想象不到的资源。
当然，对于其他人，天才就没有那么好的耐心了，在许多的采访中，Hotz都直言不讳地对&保守&的科技界表示不满。嘲讽畏惧事故而不再与特斯拉合作的Mobileye；说从斯坦福而来的Dirve.AI只是在车顶安装标志，根本不能称作自动驾驶汽车；把融资两亿美元的Zoox无人车称作老爷车级的笑话；对于直接的竞争对手Cruise Automation，Hotz直接鄙视了对方没能开发成功的，预计售价一万美金却只能用在奥迪A4上的自动驾驶系统。
总之，作为天才和车迷，面对空有名号的硅谷，Hotz决定自己动手，建立自动驾驶新系统。
车库里造自动驾驶汽车
Hotz针对Elon Musk的新公司Comma.ai，公司地点在自己家的车库（嗯，小编没有成为天才，都是家里没有车库的错），技术、代码都由老板独立完成，公司的第一款产品，Comma One，能够帮助汽车实现从硅谷到旧金山的无人驾驶的AI盒子，预计在年内以999美元的价格上市。Comma One并不能实现完全的自动驾驶功能，但是能像特斯拉的Autopilot一样，不需要教师院主动操控方向盘、刹车和油门，实现自动驾驶辅助的辅助功能，发布时，系统能装在一些特定的车型上。当然，Hotz最终还是希望系统能适应更多的车子，免去再买新车配适系统的高昂代价。因为Comma.ai的目标，原本就是造出适合所有车型的系统，而不是像特斯拉那样，针对特定的硬件条件，制造封闭的系统。
不同于市面上的自动驾驶系统，Comma.ai的系统用Hotz自己的一套算法，先学习跟踪驾驶者的驾车习惯、采集数据、并最后努力模仿，而不是在事前就设定好一定的规则和驾车反映。不论是减速的频率、时机还是转弯的角度、速度，都是更具收集来的数据一点点磨合而来。这样的学习系统不需要大量的工程师去创造一个虚拟驾驶者，而是用大量的数据，摒弃不良的驾驶习惯，模拟出一个好的驾驶者。
正如特斯拉的善意提醒说的那样，自动驾驶的开发需要大量的数据，而这正是一人公司难以获得的资源。按照George Hotz的计划，2018年底，Comma.ai希望能够采集到10亿英里的驾驶数据。为此，没有特斯来、谷歌或者UBER那些遍布全球的试验车，Hotz发布了一款名为Chffr的app，通过手机连接到仪表盘并跟踪驾驶者的习惯，将数据传回公司。用户提供的里程数将能赚到Comma积分。不过，这些积分到底有什么用，Hotz表示，这还是个秘密。
天才梦想：自动驾驶界的安卓系统
不同于想要一口吃成个胖子的传统自动驾驶研发公司，Comma.ai即使发布了，也不能让驾驶者完全躺着开车，而是需要继续收集司机的驾驶习惯，逐渐满足在日常驾驶中实现自动驾驶辅助。在Hotz与the Verge的测试中，虽然Hotz将手脚都放下，但是由于系统还不能识别路牌和限速，车子只会在设定的速度内，根据前后车的速度和反映进行变化。一个人，10个月，实属不易。今年4月，Comma.ai也已经吸引了硅谷著名专注于种子及成长阶段的风投公司Andreessen Horowitz，获得310万美元风险投资（所以，对 Cruise Automation被通用以10亿美元收购，表示收到一万点暴击）。如果年底，Comma.ai真的能够将1000美元的套件推向市场，那么成为行业中的重量级玩家的日子指日可待，获得数十倍的投资的机会自然会滚滚而来。
George Hotz形象地说，如果特斯拉是自动驾驶界的苹果，那么他的目标就是自动加还是系统的安卓。从低廉的价格、更开源的系统、和处处针对特斯拉的开发目标来看，都与智能手机界的两大巨头的较量如出一辙。不过，半年过去了，George Hotz并没有像说过的那样，把到马斯克家门口耀武扬威的片段放上YouTube，看来，不到产品上线，我们也许都不能知道，这个看上去像是赌气加崇拜而来的产物，究竟能不能比过特斯拉。
（编辑：Kelly）转过路角忽然发现，3岁的儿子已在路口等着自己回来。
在0℃的江苏无锡街头，环卫工用双手疏通下水道。
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　　随着互联网产业的风云突变，越来越多的交通出行方案提供商也开始跨界做自动驾驶。
　　5月24日，互联网地图内容、导航和位置服务提供商高德在其昌平的数据中心举行媒体开放日活动。在此次活动上高德也首次对外展示了其面向自动驾驶环境的高精度地图技术。
　　众所周知，在日阿里巴巴全资收购高德，使得其成为阿里巴巴100%全资子公司。随后便有消息称阿里巴巴收购高德是想染指目前越来越多互联网企业都在涉足的“自动驾驶”。
　　在今年1月份美国的CES上，这个消息也正式被证实。在CES上，高德公司宣布与汽车零部件供应商德尔福联合宣布达成战略合作，双方将在自动驾驶领域展开合作，具体将集中于高精度地图、精准导航、高精度定位、LBS服务等方面。
　　在此次的参观上，高德集团副总裁姜德荣介绍，对于自动驾驶高德在这个领域布局已久并处于领先地位，并且已经拥有国内最专业的生产装备，截至目前为止总里程数最大的高精度数据量以及精细到10cm的数据精度。而凭借这些优势，高德地图已经成为国内第一个获得高精度地图商业订单的公司。
　　而高德汽车大客户业务总经理、自动驾驶技术专家阿荣对高德的高精度地图技术也进行了详细诠释，她表示在实现自动驾驶的过程中，高德将逐步推进地图数据的高精度化，进行更有效、更低成本的数据采集、自动化处理、以及更加有效率的发布。
　　“高精地图数据支撑自动驾驶的发展，自动驾驶再产生新的数据，经过科学自动化的处理，变得更新更准，更能被机器电脑使用和学习的数据，最终形成高精地图数据的生产闭环。高德不仅可以提供高精度车道级信息及其它丰富的自动驾驶地图要素，还可以提供与之配套的专业定位图层、实时地图服务和反馈闭环，从而为自动化驾驶提供一系列关键服务。”阿荣表示。
　　与此同时，阿荣也补充到，高精度地图数据不再是一次性售卖的商品，也并不局限私家车领域的应用。她解释说：“例如在阿里集团体系内，高精度地图数据可以囊括包裹、门址、物流路线等各个维度的数据，为整个电商物流的自动化进程赋能；也可以提供高精度定位和高实时性交通信息，为社会公共领域提供位置信息服务。依靠高德DT大数据实现自动化采集和动态运营的高精度地图数据，将在出行和位置信息服务相关的DT大数据生态中发挥更大价值。”
　　“高德地图生产的不再是一张传统意义上的静态地图，”姜德荣总结说，“而是一张支撑了几亿人出行和位置信息服务的活地图。”
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作者 红领巾 ]
破解iPhone的第一人在自己的车库中制造了一辆自动驾驶汽车（一）
11:17:40作者：卡布奇诺甜甜圈
在感恩节的前几天,26岁的George Hotz,邀请我去他在旧金山的家中,去看他最近在研究的项目,是一辆他在一个月前制造的自动驾驶汽车。这看起来很荒谬,但是当我那天早上醒来,在他的车库中,我看到一辆白色的2016款讴歌ILX,车顶配置了激光雷达系统,在后视镜附近安装了一个摄像头。杂乱的电线连接在一个电路板上,在变速档的位置有一个操纵杆,以及在中控台中央有一块21.5英寸的显示屏。Hotz说“特斯拉的显示屏也只有17英寸。”
他一直在独立研究这个项目,而且迫不及待的想炫耀它。我们在车子周围检查着它的系统,Hotz打开了汽车的电脑,电脑运行着系统,整串的数字填满了整个屏幕。当他操纵汽车转动轮子或者打开信号灯的时候,屏幕上的几个数字发生了变化,这说明他已经接入了讴歌的内部控制系统。
大约20分钟后,大概是觉得我仍有所怀疑,为了打消我的怀疑,Hotz发动了引擎。
Hotz 17岁时就已经出名,在网络上被称作“geohot”,他是第一个黑进苹果系统的人,也是第一个黑进索尼PS3的人。在过去的几年,他一直在考虑接下来要做什么,在他想到制造一辆自动驾驶汽车前,他或许是最胆大妄为的黑客了。
在倒车前他把一个无线键盘给了我,说“不要动任何按钮,否则我们会死。” Hotz向我解释了他的汽车的自动驾驶程序,就像是特斯拉的自动驾驶仪的功能,这个程序主要是在高速路上运行,而不是杂乱的城市街道。他开着车来到了280号州际公路上。
Hotz握着方向盘,讴歌的激光雷达将我们周围的一切都绘制成了图像,包括公路上的墙壁以及其他车辆。一条蓝线标示着汽车的运动方向,一条绿线标出了自动驾驶软件给出的建议路线。这两者配合的很好,这说明这项技术正在运转。几公里之后,他放开了方向盘,触发操作杆将车换到自动驾驶模式。当时我们的速度是65英里每小时,我安静的做了个祷告,Hotz对着他的车大声说“你一定行的!”
不管怎么说,这辆车做到了,它在第一个弯道正确的转了弯,在接近第二个弯道时,讴歌突然转向了旁边一辆SUV,在我觉得我肯定完了的时候,汽车不可思议的自动矫正了方向。
大约十年前,自动驾驶这项技术取得突破,国防部门的研究机构Darpa赞助了一项挑战赛,为了看自动驾驶汽车可以开多远。在2004年,这项技术刚开始的时候,一辆顶级的汽车也只能行驶7英里。在随后的几年中,这项技术得到了很好的发展,完成了在沙漠以及城市中的挑战。
为了让早期的汽车可以自动驾驶,运用了大量复杂昂贵的技术。一些挑战赛的选手甚至在车里拖着一个小型的数据中心。通常这些车外表都会覆盖有排列好的传感器。目前,谷歌雇佣了许多参赛者,在他们的车队中,很多车都还在使用这项技术,但是他们改进了计算机电源、传感器、自动驾驶软件,并且降低了总的花费。
Hotz称,人工智能软件和消费级别的相机已经足够一个聪明的工程师给任何汽车创造一个低成本的自动驾驶系统。他正在研发的技术将是对那些由谷歌,优步等公司设计的昂贵系统的终结。在短期时间内,他认为他可以挑战御眼(Mobileye)、宝马、福特,通用汽车以及其他流行的驾驶辅助系统。Hotz说“他们已经跟不上时代了。”
御眼公司的发言人Yonah Lloyd否认他们的技术已经过时了“我们的代码基于最新的人工智能技术,感应和控制系统使用的是端到端的运算技术。它使用了定制芯片以及知名的软件技术引导汽车,虽然人们才刚开始知道这项技术,但是它已经出现了一段时间。而且特斯拉已经用它的卓越表现证明了御眼公司的技术。特斯拉的发言人Ricardo Reyes也在邮件中说道,御眼是特斯拉的合作伙伴,为特斯拉的自动驾驶仪提供了许多组件及技术。
Hotz打算击败御眼。他正在制造一个有6个摄像机的组件,并放置在车的四周。他要将这些相机组成一个类似于神经网络的自动控制软件,可以获取数据,自动做出选择。他的目标是直接将相机以及软件包以1000美元的价格卖给汽车制造商,顾客也可以直接从Hotz的展览室购买。Hotz说“我有十个朋友已经打算买一个了。”
Hotz说他会在YouTube上放一个视频,记录从现在开始到他在洛杉矶的405号州际公路上击败特斯拉的S型号汽车。但是练习是必不可少的,因为这不但可以提升他的软件的技术,而且关系着他与特斯拉总裁打的赌。
Hotz住在一个狭小的房间中,距离房间不远就是他工作的地方,他的两个显示器在桌上摆的。一个木桌上摆满了各种工具。大部分空间都被汽车占据了,Hotz在汽车前盖上画了个大的黑色的逗号,后保险杆上写的“comma.ai”,他说这是他新公司的名字。
Hotz在新泽西长大,父亲为一所基督教高中监督技术,母亲是一名医师。14岁时他制作了一个可以扫描房间尺寸的机器人,入围了英特尔国际科学与工程展览会。几年后他制造了一个可以被思想控制的机器人。在2007年,他因为设计了一种全息显示器获得了最负盛名的比赛的奖项。
在2007年,当他还是高中生时,他黑进了iPhone,成为了国际名人,还上了新闻。三年后,他黑进了PS3,使所有人可以使用其软件。这些成就足以让他在New Yorker中成为一个新闻。
但是他并不是一个攻击商业系统获利的黑客,他只是对复杂的技术上瘾。
之后,他成了一个自由编程者,并曾在罗彻斯特理工学院,谷歌,脸书中供职。但是在谷歌公司和脸书公司工作时,他并不满意。他受不了脸书公司将人工智能技术只是用于娱乐用户。
Hotz还设计了一个应用程序叫“towelroot”,用来让安卓用户可以完全控制自己的手机。这项软件是免费的,而且已经下载了5千万次。他还参加了许多知名比赛,获得了大量奖金。
在他厌烦竞赛后,他投入到了一个新领域——人工智能。他进入了卡内基梅隆大学,并且希望获得博士学位,在学校里他一直在研究人工智能。但是在看到许多聪明的人都在学校中荒废,他很失望。他重新回到硅谷中,在Vicarious就职。同年7月,他离开了Vicarious,开始进行各种测试。一位朋友将他介绍给Musk,他们聊了很多关于人工智能的话题,后来他们达成了一笔关于提升特斯拉技术的交易,如果Hotz的系统能在测试中比御眼表现的更出色,他就会得到丰厚的奖励。Hotz接受了这项邀请,但是他说他并不在乎工作,他只是想以此来击败御眼。 本文由 CodeSec 翻译，转载请注明“转自CodeSec”，并附上链接。原文链接：/features/2015-george-hotz-self-driving-car/
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自动驾驶、深度学习、语音识别技术为何近年才突破？
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到底我们应该怎么去看待人在学习过程中的能力？为什么说人只要需要几个样本就能把一个技能学好，而机器学不好？
7月23日，阿里巴巴大数据科学家金榕在造物节“科技大咖说”上进行了演讲，和现场的观众谈论关于数据和人工智能等问题，以下为现场演讲。
数据是自动驾驶、深度学习、语音识别技术突破的根源&
今天我想说的话题，是数据和智能之间的关系。
我们首先来看一个汽车自动驾驶的例子。现在自动驾驶这个名词已经炒得很火热，但实际上这是一个非常老的话题。
美国卡内基梅隆大学有一个项目－Alvin Project，目的是做一个自动驾驶的车，1994年已经成功地把车从东海岸开到西海岸，全程120公里每小时的速度，基本上是自动驾驶。
大家也许会觉得疑惑，为什么一个20年就已经成型的技术直到现在才开始商业化？实际上一个重要的原因就在于数据的问题。
早期做自动驾驶，收集的数据非常少，大概只有几十个小时的驾驶数据，对复杂路况的处理能力比现在低很多，安全性不够。今天的厂商可以收集几十万小时的驾驶数据，而且数据处理能力很强，能让车在非常复杂的情况下具有良好的处理能力。从这个意义上来讲，大数据很重要。
另外的例子是Google的AlphaGo。很多年前IBM的Deep Blue（深蓝）是非常成功的例子，他制作了一套系统能够跟国际最好的象棋大师做对弈。而AlphaGo系统里的深度学习、强化学习等，实际上在20年前已在游戏中应用。
1996年有一个系统叫TD(λ)的算法，有几位科学家把这个算法应用在一个在美国挺流行的游戏上，很快成为了世界冠军。
更神奇的地方在于，AlphaGo需要读人类棋手的棋谱，从中吸取经验成长成为世界顶级的选手，但是对于TD(λ)的算法来讲，当时做了两个不同版本的算法，这两个版本自己跟自己下了150万盘，就成了世界冠军。某种意义上讲，是自学成才的算法。
那么为什么AlphaGo系统大部分的核心技术点，实际上在20年前都已经很成熟，直到今天面纱才被揭开？关键还是数据问题。20年前的计算机不足以处理这么多的数据，而现在可以。
还有一个比较重要的点是语音识别技术。近几年这项技术有了突飞猛进的发展，智能手机普遍应用语音交互。但实际上语音识别技术是从60年代开始的。很多技术很早就有人尝试，而近两年获得成功，归结于数据处理能力和计算能力，使得它能够变成更加智能化的工具。
数据有一个非常厉害的能力就是挖掘价值。以花呗为例，花呗的背后实际上是个人的信用分，这个信用分基于个人以前的整体行为，把所有的交易行为都形成数据，数据会告诉系统个人有多大的可能还钱或者有多大的还付能力。这个跟美国以前的信用体系有非常大的差别，完全从数据上挖掘行为，测量信用。
另外一方面，很多顾客会关注如何把花呗分数提高？这就需要学习智能的机器人从模型里提取有用的信息，并告诉个人达到目的的途径。
压缩感知技术将会非常重要
在过去的十年间，我认为在统计数学产生了一个非常有力量的技术，它的中文名是压缩感知。这个技术是非常有趣的技术，可以重现历史。
大家设想一下，如果你有一个非常老的、破损严重的照片，你肯定想要有一个机器可以把很破损的照片恢复的没有瑕疵。有了压缩感知技术之后，这些破损的照片，可以重现成很完美完整的照片。这是非常顶尖的几个科学家在最近几年做的杰出的工作带来的成果。
有了这个技术，大家会想是不是相机运用这个技术可以做一些改变？现在的数码相机很便宜，其中一个非常重要的原因，在于数码相机的感光材料是硅，人的感光区间和硅的感光区间差不多，所以硅可以成为非常好的传感器来形成图像。
但硅做不到红外的感光区，而红外感光材料非常昂贵，所有红外或紫外相机通常都很昂贵。想要获得高清照片很昂贵。
所以现在很多公司想要用比较简陋的相机拍摄，运用压缩感知技术把它重现成很好看的照片。美国的莱斯大学正在做单光子相机，希望能做到只测量一个光子就可以把整个图片完完整整的呈现出来。
我个人觉得压缩感知这样的技术，会在以后的时间内成为非常重要的技术。
人工智能和人的智能有什么差别？
接下来我想再谈谈智能。对于智能，每个人都有不同的定义。从机器学习或者是人工智能角度来看，所谓的智能是一个决策函数，这个决策函数有一个输入，比如说一个照片会给出一个决策，它告诉你照片的人是什么。
现在几乎所有的机器学习、人工智能的方法，不管是AlphaGo，还是语音识别、自动驾驶几乎都是用这个方法为基础的。这个智能是我们经常说的人工智能，实际上它跟人的智能还有一个很大的差别，最大的差别就在于他们对数据的依赖。
小孩在学习各种技能时的一个学校过程最多几十遍，人的学习可以依赖于相当少的样本学到知识、技能。但是机器智能基于决策函数的学习方式，需要巨大的数据支持。这就是为什么说只有有了巨大的数据，人工智能才会普遍运用起来。如果数据低于一定的程度，这样的函数是不可能被学习下来的。
最后总结一下，我们正处于一个激动人心的时代，在这个时代能够利用非常大的数据、计算能力，让那些十年前、二十年前研发出来的算法，发挥出巨大的价值。
但同时也要认识到现在这样一个基于函数技术的机器学习或者说是人工智能的方法，也有一个巨大的局限性，对样本的数量有很大的依赖。
到底我们应该怎么去看待人在学习过程中的能力？为什么说人只要需要几个样本就能把一个技能学好，而机器学不好？
从这个角度来讲，我认为现在的数据巨大成功同时也是给在座每一位年轻人的一个巨大的机会，去探究人到底是怎么学习的。
谢谢大家。
造就：线下剧院式的演讲平台，发现最有创造力的思想
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