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Post-Doc Position in Freiburg: Linking Finance and Insurance
by Claudio Fontana 01 May '20

01 May '20

Un'interessante possibilità di post-doc all’Università di Friburgo (v. sotto). Buon primo maggio a tutti! Claudio Fontana > Applications are invited for a postdoc position at the Department of Mathematical Stochastics, University of Freiburg. > > The successful candidate will hold a Ph.D. and has an excellent profile in mathematical finance, insurance mathematics, stochastic processes or a related field. The position is funded by a DFG research grant and will study fundamental valuation questions in the area of insurance contracts linked to financial market. The excellent research environment in Freiburg offers optimal scientific conditions for deep and highest-level research. > > The contract is for an initial time of two years, an extension is possible. Review of applications begins immediately. The starting point is quite flexible, but we hope to start the work on this exciting project in summer. > For inquiries please contact Prof. Dr. Thorsten Schmidt (thorsten.schmidt at stochastik.uni-freiburg,de) Please send your application in PDF format (cover letter, CV, research statement) per email to Monika Hattenbach (htb at stochastik.uni-freiburg.de <http://stochastik.uni-freiburg.de/>) with reference „Post Doc Position“. > Additionally, we ask for two letters of reference which should be sent directly to the same address.

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Two years postdoc grant at Luiss
by Sara 30 Apr '20

30 Apr '20

Dear colleagues, please circulate the following information about the postdoc grant. With my best wishes, Sara ----------------------------------------------------------------------------------- Here is the link to the call: https://economiaefinanza.luiss.it/ricerca/assegni-di-ricerca/bandi-di-conco rso-2020 and the description: RESEARCH PROJECTS Name of the research project Energy and capacity Head(s) Prof.ssa Sara BIAGINI Summary description of the project The goal of this two years project is the study of the newborn capacity markets. Hereby we propose an innovative approach to the problems, in a dynamic setup and with interplay among the economics agents, namely producers and retailers. Both types of agents face an utility maximization problem, to be solved via a blend of dynamic programming and duality techniques. The study of optimal strategies will reveal information on the structure of the relation between the capacity price and the energy price. The existence of Nash equilibria will lead to an equilibrium solution for the capacity price, and also will lead to the confirmation or modification of the actual incentives/penalties system. Thus, we expect both theoretical results on the resolutions of the problems, and relevant applied results, given the nature of the project itself. Countries in which the research can be conducted (apart from Italy) All Countries of residence of the candidates All Nationality of candidates All -- Sara Biagini, Professor of Mathematical Finance Department of Economics and Finance LUISS Guido Carli Address: viale Romania, 32 - 00197 Roma Web: http://sites.google.com/site/sarabiagini/ -- Sara Biagini, Professor of Mathematical Finance Department of Economics and Finance LUISS Guido Carli Address: viale Romania, 32 - 00197 Roma Web: http://sites.google.com/site/sarabiagini/

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I: Seminario prof. Claudia Ceci
by Fabio Antonelli 27 Apr '20

27 Apr '20

________________________________ Chiunque volesse partecipare da esterno all'Università di L'Aquila è pregato di inviare una email a fabio.antonelli(a)univaq.it entro lunedì 27 aprile alle 11:30 per essere invitato come ospite nel Team Lunedì 27 aprile alle ore 14:30 sul Team Pubblico Seminari Aleatori https://teams.microsoft.com/_#/school/conversations/Generale?threadId=19:52… la prof. Claudia Ceci dell'Università di Chieti-Pescara terrà il seminario dal titolo A BSDE-BASED APPROACH FOR THE OPTIMAL REINSURANCE PROBLEM UNDER PARTIAL INFORMATION Abstract. We investigate the optimal reinsurance problem under the criterion of maximizing the expected utility of terminal wealth when the insurance company has restricted information on the loss process. We propose a risk model with claim arrival intensity and claim sizes distribution affected by an unobservable environmental stochastic factor. By filtering techniques, we reduce the original problem to an equivalent stochastic control problem under full information. Since the classical Hamilton-Jacobi-Bellman approach does not apply, due to the infinite dimensionality of the filter, we choose an alternative approach based on Backward Stochastic Differential Equations (BSDEs). Precisely, we characterize the value process and the optimal reinsurance strategy in terms of the unique solution to a BSDE driven by a marked point process. The talk is based on the paper: Brachetta M., Ceci C. (2019). A BSDE-based approach for the optimal reinsurance problem under partial information, tutti gli interessati sono benvenuti a collegarsi Fabio Antonelli ---------------------------------------------------------------- -- ------------------ Comunicazioni DISIM Universita' degli Studi dell'Aquila Dipartimento di Ingegneria Scienze dell'Informazione e Matematica L'Aquila

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proposta gruppi UMI su Intelligenza Artificiale e Machine Learning
by Ernesto De Vito 24 Apr '20

24 Apr '20

Carissimi, vi scrivo per segnalarvi che verra' presentata una proposta per la formazione di un gruppo UMI su tematiche matematiche legate all'Intelligenza Artificiale e al Machine Learning, di cui sarò il rappresentante. Si tratta di un'iniziativa interdisciplinare che coinvolge ricercatori di diverse aree matematiche. In fondo al messaggio trovate un documento che descrive brevemente le finalita' del gruppo, gli aspetti scientifici ed organizzativi. L'iniziativa si affianca a quella proposta dal Prof. Antonio Di Crescenzo, di cui siete stati informati qualche giorno fa su questa lista di distribuzione, e che trova tutto il mio sostegno. A mio parere, per le loro caratteristiche le due proposte non sono in contrapposizione, mi auguro sinceramente che entrambe abbiano successo e vi sia la possibilita' di instaurare una proficua collaborazione, poiché la probabilita' e la statistica sono sicuramente il fondamento matematico del Machine Learning. Se qualcuno di voi fosse interessato a partecipare al nostro progetto UMI, il cui termine di presentazione scade il 30 aprile ore 24, deve a) risultare iscritto all'UMI per il 2020 ed in regola con il pagamento della quota sociale come socio ordinario (e' possibile iscriversi ancora per qualche giorno); b) inviare un messaggio di posta elettronica a ernesto.devito(a)unige.it entro lunedì 27 aprile ore 24. Vi chiederei gentilmente di diffondere l'iniziativa a tutti coloro che sono potenzialmente interessati a partecipare al progetto. Resto a vostra disposizione per ogni chiarimento e suggerimento. Mi scuso per il poco anticipo con cui vi informo dell'iniziativa, ma ho aspettato di avere pronta una bozza di documento più stabile. Un caro saluto, Ernesto De Vito ---------------- Dipartimento di Matematica Universita' di Genova http://www.dima.unige.it/~devito/ ernesto.devito(a)unige.it %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Proposta per la costituzione di un gruppo UMI “Matematica per l’Intelligenza Artificiale ed il Machine Learning” Uno dei più vecchi sogni del nostro sapere e' quello di capire il funzionamento dell'intelligenza degli esseri umani e la possibilita' di emularne i processi cognitivi da parte di sistemi automatici. L’intelligenza artificiale rappresenta quindi una delle più grandi sfide della scienza moderna coinvolgendo un ampio spettro di discipline e il suo realizzarsi probabilmente portera' ad una nuova rivoluzione “industriale”, di cui si possono gia' constatare i primi effetti. Ad esempio, negli ultimi anni sono stati sviluppati sistemi di Intelligenza Artificiale in grado di risolvere compiti complessi considerati fuori portata per decenni, quali riconoscimento di immagini o del linguaggio e apprendimento di strategie complesse. Al centro di questi successi c’e' il Machine Learning, i cui algoritmi sono addestrati ad apprendere dai dati piuttosto che essere esplicitamente programmati dall’uomo per risolvere un compito specifico. Per sua natura l’Intelligenza Artificiale e' un campo di ricerca multidisciplinare che vede la matematica fortemente coinvolta in tutti i suoi tradizionali settori (logica, algebra, geometria, analisi matematica, probabilita', fisica matematica, analisi numerica e ricerca operativa). La matematica affronta la varieta' dei problemi che si presentano in Intelligenza Artificiale con modelli, metodi e applicazioni, rispondendo quindi ad esigenze di tipo teorico, numerico ed implementativo. In questo contesto, in Italia molti ricercatori hanno indirizzato i loro interessi verso l’Intelligenza Artificiale ed il Machine Learning, ottenendo anche importanti risultati riconosciuti a livello internazionale. Tuttavia manca un quadro di riferimento nazionale per la matematica, che raccolga e sia un incubatore di iniziative e diventi punto di riferimento per le tematiche dell’Intelligenza Artificiale all’interno della nostra comunita' Lo scopo principale della creazione del gruppo UMI di “Matematica per l’Intelligenza Artificiale ed il Machine Learning” e' quello di colmare tale lacuna agendo lungo tre direzioni: ricerca, insegnamento e divulgazione. Innanzitutto il gruppo si prefigge di mettere in contatto i ricercatori che si occupano di queste tematiche al fine di mettere a sistema le risorse favorendo le collaborazioni e la diffusione dei risultati. Oltre a sostenere le interazioni tra le varie discipline e a rafforzare i contatti con i più affermati centri di ricerca internazionali, il gruppo potra' anche avvalersi delle sinergie gia' presenti per rendere accessibili le problematiche attuali e gli argomenti di ricerca alla comunita' matematica italiana. Accrescere la visibilita' delle attivita' di ricerca matematica in questo ambito sara' anche prezioso per attrarre l’interesse e promuovere collaborazioni con altri scienziati in campi sia teorici che applicativi nonché con potenziali utilizzatori dei metodi e delle tecniche di Intelligenza Artificiale. In secondo luogo il gruppo intende promuovere discussioni sul ruolo di questa nuova disciplina in relazione alla formazione, sia a livello di laurea che post-laurea, con l’obiettivo di formare matematici ben preparati che lavorino attivamente su queste tematiche portando risultati originali a più ambiti matematici. Questa esigenza e' particolarmente sentita sia nella ricerca che nelle applicazioni, dove i problemi matematici posti sono di una complessita' tale da richiedere figure ad hoc. Infine il gruppo intende favorire la disseminazione delle tematiche dell’Intelligenza Artificiale e del ruolo della matematica al loro interno presso le scuole e, più in generale, la societa' civile, anche tenuto conto delle delicate implicazioni di carattere etico, legale e filosofico che sono connesse con le moderne applicazioni dell’Intelligenza Artificiale alla vita di tutti i giorni. In conclusione il gruppo ha tra i suoi principi fondanti l’armonizzazione di ricerca, didattica e divulgazione intorno a questa disciplina emergente. Uno strumento per perseguirla e' quello di mantenere contatti stretti con altre macroaree che se ne occupano, in particolare l’informatica e la fisica, sia all’interno che oltre l’ambiente accademico. Questo perché si ritiene fondamentale l’interazione interdisciplinare sia per i contributi teorici sia per quelli implementativi ed applicativi, che richiedono un dialogo aperto con gli esperti dei settori. Aspetti organizzativi e sociali L’attivita' del gruppo si concentrera' principalmente sui seguenti aspetti: a) Organizzazione dell’assemblea annuale del gruppo b) Organizzazione di seminari periodici, anche in modalita' telematica: seminari di ricerca, di formazione e di divulgazione. c) Contribuire all’organizzazione di scuole (dottorato/post-doc) e convegni. d) Organizzazione del sito web e) Newsletter (eventualmente integrata nel Notiziario UMI). f) Indagine conoscitiva allo scopo di individuare i ricercatori italiani attivi nel settore AI e ML. g) Contributo al dibattito etico e sociale dell'intelligenza artificiale.

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ECMI webinar announcement: Mathematics of the COVID-19 crisis
by Alessandra Micheletti 24 Apr '20

24 Apr '20

ECMI Webinar announcement: Mathematics of the COVID-19 crisis – In the eye of the storm The COVID-19 pandemic is currently generating considerable activity among applied and industrial mathematicians across Europe. The mathematics of modelling, simulation, and optimisation in all its various forms has experienced an unusual level of attention from authorities and from the media. In recent weeks, separate teams of researchers in countries across Europe (and elsewhere) have been busy with the urgent task of providing a rigorous basis for difficult political decisions. To aid exchange of ideas and preliminary results, to stimulate discussion, and to foster international collaboration, the European Consortium for Mathematics in Industry (ECMI) is organising a web seminar to be held on April 29, 2020 at 2:00-4:30 pm CET (=GMT+1) The webinar will bring together experts from different countries, who will outline their approaches in short presentations. The webinar is primarily an exchange between applied mathematicians, but it is public, and will be viewable on YouTube. To attend the seminar on YouTube in real time, please connect to this link: https://www.youtube.com/channel/UC91b85JbKwOmWuGHP1mkUgg and select the live streaming window, under the “VIDEO” tab. Each talk will be 15-20 minutes long and will be followed by a session of questions. The attendees may use the YouTube live chat to address questions to the speakers. Information about speakers, times, and abstracts are at the URL: https://sites.google.com/view/math4covid/ -- ------------------------------------ Alessandra Micheletti Associate Professor - Probability and Mathematical Statistics Dept. of Environmental Science and Policy - ESP Università degli Studi di Milano via Saldini 50, 20133 Milano, Italy phone: +39-02503-16130 fax: +39-02503-16090 http://users.mat.unimi.it/users/michel <http://www.mat.unimi.it/users/michel>

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Borse dottorato congiunto PoliTO - UniTo - Indam
by Enrico Bibbona 24 Apr '20

24 Apr '20

A parziale correzione degli annunci precedenti, vi prego di pubblicizzare le seguenti informazioni. Il Politecnico di Torino, congiuntamente con L'Università di Torino e l'Indam offre - 8 posizioni di dottorato con borse a tematica libera - 6 posizioni di dottorato con borse a tematica vincolata La domanda deve pervenire entro il *14 Maggio*. Applicazioni di studenti interessati alla *probabilità *e alla* statistica* sono naturalmente benvenute, e sono particolarmente coerenti col tema T4 del progetto scientifico del DISMA - Dipartimento di eccellenza T4. Approximation and statistical interface in random reaction (and interaction) networks <https://areeweb.polito.it/disma-excellence/scientificProject.html#tema-quat…> Cordiali saluti, Enrico Enrico Bibbona Associate Professor of Statistics Probability, Statistics and Optimization group Department of Mathematical Sciences "G. L Lagrange" Politecnico di Torino

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Bando dottorato congiunto Politecnico di Torino, Università di Torino e Indam
by Enrico Bibbona 23 Apr '20

23 Apr '20

Cari colleghi, vi chiedo di far circolare la notizia che il Politecnico di Torino, congiuntamente con L'Università di Torino e l'Indam offre 8 posizioni di dottorato. La domanda deve pervenire entro il 30 Aprile. Applicazioni di studenti interessati alla probabilità e alla statistica sono naturalmente benvenute. Cordiali saluti, Enrico Enrico Bibbona Associate Professor of Statistics Probability, Statistics and Optimization group Department of Mathematical Sciences "G. L Lagrange" Politecnico di Torino

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Borse di dottorato in area Statistica / Data Science presso il Politecnico di Milano
by Laura Maria Sangalli 22 Apr '20

22 Apr '20

Prego di dare la massima diffusione presso i potenziali interessati ITA E' uscito il bando di ammissione al 36esimo ciclo di dottorato presso il Politecnico di Milano, con scadenza il ** 29 Maggio, ore 14 ** http://www.dottorato.polimi.it/fileadmin/files/dottorato/concorso_linkweb/B… Sono disponibili varie borse in area Statistica / Data Science. Nell'ambito del dottorato in Metodi e Modelli Matematici per l'Ingegneria sono disponibili 8 borse libere, per le quali i candidati possono proporre progetti in area Statistica / Data Science Contatti: alessandra.guglielmi(a)polimi.it, anna.paganoni(a)polimi.it, laura.sangalli(a)polimi.it Nell'ambito del dottorato in Data Analytics and Decision Sciences sono disponibili le borse - "Patient representation methods for risk stratification in oncology" Contatto: francesca.ieva(a)polimi.it - "Impact Analysis in Real World Clinical Oncology" Contatto: anna.paganoni(a)polimi.it - "Learning analytics to support policies and managerial decision making in educational institutions" Contatto: anna.paganoni(a)polimi.it - “Cyber-Capital and impact on the urban rent” Contatti: valeria.fedeli(a)polimi.it, simone.vantini(a)polimi.it - "Neurosciences and genomics: advanced data analytic methods" Contatto: laura.sangalli(a)polimi.it ENGLISH: Several fellowships are available for a PhD in the area of Statistics / Data Science at Politecnico di Milano, Italy: Call: http://www.dottorato.polimi.it/en/ Deadline for applications: 29 May 2020 at 14:00, Italian time Within the PhD program in Mathematical Models and Methods in Engineering 8 fellowships are available in the generic field of Mathematics and Statistics, that can be targeted to Statistics / Data Science Contacts: alessandra.guglielmi(a)polimi.it, anna.paganoni(a)polimi.it, laura.sangalli(a)polimi.it Within the PhD program in Data Analytics and Decision Sciences fellowships on the following topics are available: - "Patient representation methods for risk stratification in oncology" Contact: francesca.ieva(a)polimi.it - "Impact Analysis in Real World Clinical Oncology" Contact: anna.paganoni(a)polimi.it - "Learning analytics to support policies and managerial decision making in educational institutions" Contact: anna.paganoni(a)polimi.it - “Cyber-Capital and impact on the urban rent” Contacts: valeria.fedeli(a)polimi.it, simone.vantini(a)polimi.it - "Neurosciences and genomics: advanced data analytic methods" Contact: laura.sangalli(a)polimi.it —— Laura Maria Sangalli MOX - Dipartimento di Matematica Politecnico di Milano Piazza Leonardo da Vinci 32 20133 Milano - Italy tel: +39 02 2399 4554 fax: +39 02 2399 4568 email: laura.sangalli(a)polimi.it url: http://mox.polimi.it/~sangalli

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Corso JACOB
by Matteo Ruggiero 21 Apr '20

21 Apr '20

Cari colleghi, nell’ambito del programma di Visiting Professors per la Laurea Magistrale in Stochastics and Data Science dell’Università di Torino, siamo riusciti a confermare almeno parte delle attività previste per il secondo semestre in modalità telematica. Con grande piacere dunque annunciamo che a breve si terrà il seguente corso: ---------------------------------------------------------------------------- Pierre JACOB (Harvard University) PROBABILITY COUPLINGS AND MONTE CARLO The course is about the method of coupling in probability and its use in Monte Carlo methods, which refer to algorithms generating samples from probability distributions of interest. The course includes an introduction to Monte Carlo methods (rejection sampling, importance sampling, MCMC), followed by an introduction to the coupling method. This includes the celebrated "coupling inequality" and various coupling interpretations of notions of distances between probability distributions, such as total variation and Wasserstein. The course then focuses on Markov chain methods and describes how couplings of Markov chains can be employed to quantify their convergence. The last part of the course covers various Monte Carlo methods that rely on explicit coupling constructions in their implementations, such as Coupling From The Past (Propp & Wilson 1996), debiasing techniques (Glynn & Rhee 2014) and some convergence diagnostics for MCMC (Johnson 1996). ---------------------------------------------------------------------------- Il corso è rivolto agli studenti del primo anno della Laurea Magistrale, e consisterà in materiale misto live e registrato, reso disponibile a partire dal 28 aprile nell’arco di 3/4 settimane. Eventuali interessati possono fare richiesta di partecipazione allo scrivente. Outline del corso e una versione preliminare delle lecture notes sono disponibili alla pagina https://sites.google.com/site/pierrejacob/cmclectures Il programma completo di Visiting Professors può essere consultato alla pagina http://www.master-sds.unito.it/do/home.pl/View?round=1&doc=visitingprofesso… Cordiali saluti, Matteo Ruggiero --- Matteo Ruggiero University of Torino and Collegio Carlo Alberto www.matteoruggiero.it

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proposta di Gruppo UMI
by Antonio DI CRESCENZO 19 Apr '20

19 Apr '20

Gent.mi, nel recente passato, nei convegni "Italian Meeting on Probability and Mathematical Statistics", tenuti a Torino (2017) e Vietri sul Mare (2019), è emersa un'esigenza sentita e condivisa da molti di creare un organismo che possa raccogliere anche in modo istituzionalizzato le energie della comunità con interessi in ambito probabilistico e statistico. Un'ottima opportunità per realizzare tale progetto è emersa di recente, in quanto l'Unione Matematica Italiana ha aperto un bando per la creazione dei *Gruppi UMI* (cf. https://umi.dm.unibo.it/gruppi-umi/) A tale scopo, seguendo le linee del bando, è stata predisposta una proposta di istituzione di un Gruppo UMI, con l'intento di promuovere in modo coordinato attività di ricerca, didattiche e di terza missione inerenti discipline legate a temi stocastici. La proposta è stata formulata con l'aiuto di membri del Comitato Scientifico della prossima edizione del convegno, che si terrà a Bologna nel 2021 (cf. https://site.unibo.it/probstat/en) ad anche con l'apporto di diverse persone interessate. Una sintesi dei punti presenti nella richiesta è riportata in fondo alla mail. Per ricevere informazioni più dettagliate potete inviare una email a prisma.umi(a)gmail.com La proposta deve pervenire all'UMI entro il *30 aprile*, corredata dall'elenco di almeno *15 proponenti* (*iscritti all'UMI*). Per dare maggiore peso alla richiesta è opportuno avere un elevato numero di proponenti. Sperando che la proposta riscuota consenso, invito con piacere gli interessati a dare la disponibilità ad essere inseriti nell'elenco dei proponenti (scrivendo a: prisma.umi(a)gmail.com) Coloro che non sono soci possono comunque effettuare l'iscrizione all'UMI (cf. https://umi.dm.unibo.it/area-soci/associarsi/) per poter poi divenire proponenti del Gruppo. Vi ringrazio molto per l'attenzione, confidando della vostra collaborazione, e vi saluto con l'augurio che si possa superare al meglio l'emergenza epidemiologica in atto, Antonio Di Crescenzo =========================== DESCRIZIONE SINTETICA: Le attività del Gruppo avranno connotazione interdisciplinare coinvolgente varie aree della matematica anche in vista di ricadute in vari ambiti culturali e scientifici. Mantenendo l’attenzione agli sviluppi della probabilità e della statistica matematica lungo le molte direzioni che dominano la scena internazionale, esse promuoveremo anche l’interazione con settori attuali ed emergenti, con particolare riferimento allo sviluppo di metodi formali e strumenti probabilistici e statistici in diversi ambiti. Le attività si suddividono in - attività di ricerca (organizzazione di un convegno scientifico biennale e di mini-workshop su temi emergenti, coordinamento di seminari e corsi di dottorato, database aggiornato delle iniziative scientifiche, ...) - attività d’insegnamento (censimento di attività didattiche universitarie su temi stocastici, promozione di attività didattiche su temi stocastici a livello universitario e per la didattica della probabilità nella scuola, anche in collaborazione col Piano Nazionale Lauree Scientifiche per la Matematica, ...) - divulgazione dei risultati (attraverso convegni, canali istituzionali, ...) - interazione con vari settori della scienza e della società (incontri scientifici su temi stocastici della matematica industriale, incontri con attori dell’economia e delle istituzioni per public engagement, ...) -- ============================================= Antonio Di Crescenzo Dipartimento di Matematica Università degli Studi di Salerno Via Giovanni Paolo II, n. 132 <https://maps.google.com/?q=Via+Giovanni+Paolo+II,+n.+132+%0D%0A84084+Fiscia…> 84084 Fisciano (SA) Italy Tel. +39-089-963349 Fax: +39-089-963303 E-mail(1): adicrescenzo(a)unisa.it E-mail(2): adicresc(a)gmail.com Web: http://www.unisa.it/docenti/antoniodicrescenzo/index Skype: antoniodicrescenzo =============================================

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