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Master en informatique Présentation à l’attention des BA3 Polytech Jeudi 4 mars 2010 jeudi 4 mars 2010
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Master en informatique - Homepage de l'Université libre ... · Définition du problème • L’état du monde: (x,y) • Etat initial : (0,0) ... • Car son pouvoir de substitution

Sep 14, 2018

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Master en informatiquePrésentation à l’attention des BA3 Polytech

Jeudi 4 mars 2010

jeudi 4 mars 2010

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Années de Master

• A partir de septembre 2010, le programme de Master est co-organisé par les Facultés des Sciences et des Sciences Appliquées

• Les cours se donnent en anglais

• 2 années de master = 120 ECTS

jeudi 4 mars 2010

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Années de Master

Tronc Commun40 ECTS

(Stage)10 ECTSMémoire

20 ECTS

Options50 ECTS

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Master 1 et Master 2• Tronc communs - matières avancées:

• Language Theory and compilers (MA1)

• Computability and Complexity (MA1)

• Software engineering and Project management (MA1)

• Computer Security (MA1)

• Operational research (MA1)

• Information and coding theory (MA1)

• Computing project (projet d’année - MA1)

• Current trends in computer Science (MA2)

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Master et Master 2• Choix d’un bloc d’options

Software and critical systems design

(avec la VUB)

Optimization and algorithms

Computational intelligence(avec la VUB)

Web and information systems

(avec la VUB)

Multimedia(avec la VUB)

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Master 2

• Stage (optionnel):

• En entreprise

• En centre de recherche

• Mémoire (travail de fin d’études): travail personnel de recherche et d’approfondissement.

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Transition

• Pour assurer une bonne transition avec ce nouveau master, les étudiants de Polytech qui sont aujourd’hui en BA3 devront prendre les deux cours suivants en option en MA1:

• Réseaux

• Systèmes d’exploitation

• A terme, ces cours seront donnés en BA3 Polytech

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SpécialitéComputational

intelligence

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PLAN

• Le pendant humain de l’intelligence artificielle• L’intelligence artificielle d’avant• Comment l’ordinateur résoud, joue et parle

d’un restaurant• Le pendant animal• L’intelligence artificielle moderne• Comment l’ordinateur conduit et balance

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Le pendant humain

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• Intelligence = Inférences mentales• Déductions, plannifications, simulations mentales,

raisonnement, logique• Intelligence rationnelle à distinguer des

“intelligences usurpées”:–“L’intelligence émotionnelle”–“L’intelligence animale”–“L’intelligence physique”–“L’intelligence collective”

• Intelligence = QI, jeux d’échecs, math, résolution logique -- > le reste est “habileté”

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ANIMAL

Homme

Le cerveau inférentiel

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L’IA D’AVANT

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Le problème des deux cruches • Une cruche de 4 litres et

une de 3 (toutes deux sans graduation) que l’on peut remplir et vider.

• Il faut après une série d’opérations, 2 litres dans la première cruche de 4 litres.

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Définition du problème

• L’état du monde: (x,y)• Etat initial : (0,0)• Etat désiré: (2, n)• Un ensemble d’opérations permettant de

faire évoluer le monde: vider, remplir …

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L’ensemble des opérations• 1) (x<4,y) (4,y) remplir la première cruche• 2) (x,y<3) (x,3) remplir la seconde cruche• 3) (x>0,y) (0,y) vider la première cruche• 4) (x,y>0) (x,0) vider la seconde cruche• 5) (x<4,x+y>4) (4,y-(4-x)) remplir la première cruche avec une

partie de la deuxième• 6) (x+y>3,y<3) (x-(3-y), 3) remplir la deuxième cruche avec

une partie de la première• 7) (x+y<4,y>0) (x+y,0) vider la deuxième cruche dans la

première• 8) (x>0, x+y<3) (0,x+y) vider la première cruche dans la

deuxième

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Le moteur d’inférences• Trouvez l’opération qui peut s’appliquer: les

conditions doivent coller à l’état du monde• Choisissez en une la stratégie de contrôle:

–En profondeur, en largeur, avec heuristique ou pas• Évitez de tourner en rond• Soyez prêt à des allers-retours• Procédez itérativement jusqu’à rencontrer l’état

désiré• La solution à ce problème de planification est la

séquence d’opération (la moins longue) qui mène au but

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(0,0)

(0,3)

(3,0)

(3,3)

(4,2)

(0,2)

(2,0)

Operations

2

7

2

5

3

7

Une solution possible

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Les jeux de société

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La stratégie du Min-Max

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Avec heuristique

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Ce que sait l’ordinateur d’un restaurant

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Les échecs de cette IA L’homme est plongé dans son environnement

L’homme est un processus sensori-moteur sophistiqué avant de penserSa perception est intrinsèquement parallèle

Les processus sensori-moteur dépendent essentiellement de l’organisation biologique: parallèle et plastique

Le monde est complexe et exige une interface d’une complexité adaptée

Mais cette complexité peut se découvrir par expérience plutôt que s’implémenter à partir de rienBasée sur l’apprentissage et une simplicité itérée

jeudi 4 mars 2010

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• L’homme possède deux systèmes cognitifs1) Parallèle, automatique, inconscient, réflexe, adaptatif, et très

efficient • Basé sur le hardware cérébral• Joué au tennis, du piano, devenir expert ….

2) Séquentiel, rigide, conscient et très laborieux• Basé sur le software cérébral• Joué au échecs, tester son QI

– L’homme passe de l’un à l’autre en cas de ruptures de ses automatismes

• L’intelligence machine et humaine peuvent être de nature différente• Pour les machines aujourd’hui, reconnaître un visage est plus difficile

que jouer aux échecs• Mais Kasparov ne joue-t-il pas aux échecs (dans une large partie),

comme nous reconnaissons un visage ??

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Le pendant animal

AI Software Cognitive Science

ALifeHardwareBiology

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• L’animal qui se cache en nous est sans doute inévitable sur la route vers l’être intelligent

• Nos habiletés intellectuelles sont enracinées dans nos habiletés sensori-motrices. Elles partent de là.

• N’éssayez pas de comprendre une chaise sans jamais s’être assis dessus• Un retour s’impose vers l’interface au monde, vers notre biologie• Pouvons-nous en tant qu’ingénieur court-circuiter cette biologie ?• L’IA d’avant est-elle à balayer ?? NON

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L’IA D’AUJOURD’HUI

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Comment l’ordinateur conduit

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Les réseaux de neurones

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Comment l’ordinateur balance

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• Si « -5 <= α <= 5 » ET « -20 <= x <= 20 » ET «+2 <= dα <= +3 » ET « -1<= dx <= +1 » Alors « f = +10 »

• Si « -5 <= α <= 5 » ET « -20 <= x <= 20 » ET « -5 <= dα <= -3 » ET « -1<= dx <= +1 » Alors « f = -10 »

jeudi 4 mars 2010

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Les algorithmes génétiques

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Conclusions• L’ordinateur nous égalise pour des problèmes que

nous lui posons comme tel–Il joue au foot, conduit un hélico, joue aux échecs,

diagnose des maladies, résoud des problèmes logiques…

• Mais, pour l’ordinateur rien n’est problème !!• Car l’ordinateur ne ressent rien !!• Il nous aide, parfois au point de nous dépasser, mais

pour des règles du jeu que nous définissons. • L’ordinateur n’aspire à aucune autonomie car il

n’aspire à rien.

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• Cependant, il a pris une place folle• Car son pouvoir de substitution est infini• Il reste la plus extraordinaire invention du 20ème

siècle• Il faut le maîtriser• Car il devient le maître du monde, mais sans nulle

volonté de l’être• Il faut donc le comprendre• Il faut donc le programmer et le déprogrammer• Il faut donc étudier l’informatique !!!!

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Cours MA1Module 455 (Intelligence computationnelle)

INFO-H-410Techniques of artificial intelligence - Mme Ann NOWE et M. Hugues BERSINI modulation: 6 ECTS (théorie: 4, travaux pratiques: 2) MATH-H-405Decision Engineering - M. Yves DE SMET modulation: 4 ECTS (théorie: 2, exercices: 1, travaux pratiques: 1) INFO-H-413Heuristic optimisation - M. Thomas STUTZLE modulation: 4 ECTS (théorie: 2, travaux pratiques: 2) INFO-H-414Swarm Intelligence - M. Mauro BIRATTARI et M. Marco DORIGO modulation: 4 ECTS (théorie: 1, travaux pratiques: 3) WE-DINF-12683Language as complex adaptive systems - M. Luc STEELS modulation: 6 ECTS (travaux personnels: 6) WE-DINF-12685Mathematical background for complex systems science - M. Bernard MANDERICK modulation: 6 ECTS (travaux personnels: 6)

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Cours MA2INFO-H-512Research training artificial intelligence modulation: 6 ECTS (travaux pratiques: 6)

24 ECTS à choisir parmi les cours suivants :

ULB-003Stage - N. modulation: 15 ECTS (stages: 15) WE-DINF-12892Adaptive Systems - M. Bernard MANDERICK modulation: 6 ECTS (travaux personnels: 6) WE-DINF-12684Adaptive Systems Seminar - M. Bernard MANDERICK modulation: 6 ECTS (travaux personnels: 6) WE-DINF-12689Multiagent learning - Mme Ann NOWE modulation: 6 ECTS (théorie: 3, travaux personnels: 3) WE-DINF-12689AMultiagent learning seminar - Mme Ann NOWE modulation: 6 ECTS (travaux personnels: 6) WE-DINF-12893Logic and computer science - Mme Sonja SMETS modulation: 6 ECTS (travaux personnels: 6) IR-ETRO-7252Pattern recognition - M. Egard NYSSEN modulation: 3 ECTS (travaux personnels: 3) WE-DINF-2710Seminar in theoretical computer science I - M. Dirk VERMEIR modulation: 6 ECTS (travaux personnels: 6) WE-DINF-8275Seminar in theoretical computer science II - M. Dirk VERMEIR modulation: 6 ECTS (travaux personnels: 6) WE-DINF-12682Semiotic dynamics and emergent semantics - M. Luc STEELS modulation: 6 ECTS (travaux personnels: 6) WE-DINF-13109Bioinformaticcs - M. Tom LENAERTS modulation: 6 ECTS (travaux personnels: 6) MATH-H-406Processus dynamiques - M. Pierre Louis KUNSCH et M. Philippe VINCKE modulation: 2 ECTS (théorie: 1, exercices: 1) INFO-F-422Statistical foundations of machine learning - M. Gianluca BONTEMPI modulation: 5 ECTS (théorie: 2, exercices: 2, travaux personnels: 1)

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SpécialitéMultimedia

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Formation

Cours spécifiques / Compulsory

INFO-H-500 Image Acquisition and Processing M. Olivier DEBEIR - 5 ECTS (th. : 24h, tp. : 12h)

INFO-H-502 Image SynthesisMme. Nadine WARZEE - 5 ECTS (th. : 24h, tp. : 24h)

IR-ETRO-11799 Image and Video TechnologyM. Peter SCHELKENS et M. Marnix GOOSSENS - 5 ECTS (th. : 30h, exercices : 30h)

IR-ETRO-7963 Digital Speech and Audio ProcessingM. Werner VERHELST - 6 ECTS (th. : 36h, exercices : 24h tp. : 24h)

INFO-H-501 Pattern Recognition and Image AnalysisM. Olivier DEBEIR - 5 ECTS (th. : 24h, tp. : 24h)

IR-ETRO-13072 Cryptography and Multimedia ForensicsMme. Ann DOOMS - 3 ECTS (th. : 18h, exercices : 24h)

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Formation

Cours optionnels / Elective courses

ELEC-H-408 Signals and systemsM. Francis GRENEZ - 5 ECTS (th. : 24h, exercices : 12h)

IR-ETRO-11800 Capita Selecta MultimediaM. Peter SCHELKENS - 3 ECTS (th. : 24h)

INFO-H-503 Animation and Virtual RealityM. Olivier DEBEIR - 3 ECTS (th. : 12h, tp. : 24h)

IR-ELEC-7257 Voice, Image Coding, Media and SystemsM. Leo VAN BIESEN - 6 ECTS (th. : 42h, exercices : 18h)

IR-ETRO-12895 Digital Video BroadcastingM. Peter SCHELKENS - 3 ECTS (th. : 26h)

WE-DINF-2709 Graphic SystemsM. Theo D'HONDT - 6 ECTS (th. : 26h, exercices : 26h)

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Débouchés professionnels

Analyse d’image 2D & 3D

Synthèse d’image& réalité virtuelle

Biomédical Industrie Archéologie Jeu vidéo

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Biomédical

• Analyse d’image microscopique

• Geste médico-chirugical assisté par ordinateur

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Applications industrielles

• Analyse de trafic

• Numérisation 3D

• Télé-détection

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Jeu vidéo

• Synthèse d’image

• Réalité virtuelle

• Interfaces homme-machine

• Biométrie

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Archéologie

• Numérisation de site et traitement des maillages

• Visite virtuelle

• Reconstruction de poterie

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Débouchés professionnels

• production multi-média

• 72dpi

• jeux vidéo

• Softkinetic

• industrie

• Macqe

• recherche

• analyse d’image

• imagerie biomédical

• synthèse d’image

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SpécialitéOptimization and

algorithms

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Exemples d'applications

• Assignation optimale de fréquences dans les réseaux de senseurs

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Exemples d'applications

• Recherche de plus courts chemins

• Problèmes de tarification dans les réseaux routiers

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Exemples d'applications

• Compression et transmission efficace des données

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Optimisation Combinatoire

• Collections finies d'objets / quantités

• Fonction objectif à optimiser

• Problèmes souvent difficiles → Théorie de la complexité

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Algorithmique• Méthodes efficaces

de calcul• Structures de

données : arbre de recherche, hashing

• Algorithmique géométrique

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Théorie de la décision

• Optimisation multi-critères

• Modélisation des préférences

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Recherche

• 6 académiques, 3 équipes de recherche:– Graphes et optimisation– Algorithmique– Mathématiques de la gestion plusieurs dizaines de chercheurs

• Recherche reconnue au niveau mondial, nombreux contacts internationaux

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SpécialitéSoftware and critical

systems design

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Motivation

• Aujourd’hui le développement logiciel ne peut plus se passer d’une phase d’analyse et de modélisation

• Exemples: UML, automates,...

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ModélisationRéalité

Système physique, processus business, etc...

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ModélisationRéalité

Système physique, processus business, etc...

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ModélisationRéalité

Système physique, processus business, etc...

Modèle

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ModélisationRéalité

Système physique, processus business, etc...

Modèle

jeudi 4 mars 2010

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ModélisationRéalité

Système physique, processus business, etc...

Modèle

Logicieljeudi 4 mars 2010

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ModélisationRéalité

Système physique, processus business, etc...

Modèle

Logiciel

Analyse du modèle

jeudi 4 mars 2010

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Modélisation• Cette manière de procéder permet

d’introduire une phase d’analyse du modèle pour évaluer la qualité du produit fini

• Evaluation qualitative: réponse aux besoins, protection des données, etc

• Evaluation quantitative: performances, etc

• Il est plus facile de raisonner sur le modèle que sur du code

• Cela améliore la qualité du produit fini

jeudi 4 mars 2010

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Systèmes critiques• C’est particulièrement vrai pour les

systèmes critiques, dont aucune défaillance n’est tolérée

• Pilotes automatiques, ABS, contrôle de centrales nucléaires

• Pour ces systèmes, la phase d’analyse est essentielle, car elle permet de prouver que le système est sûr et sécurisé

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But de la formation• Former les étudiants:

• aux techniques avancées de software engineering «classique»

• aux techniques avancées d’analyse qui sont nécessaires pour les systèmes critiques

• Les rendre opérationnels dans ces domaines

• Ouvrir au monde de la recherche

jeudi 4 mars 2010

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Axes principaux

• Génie logiciel «classique»

• Sécurité: méthodes, entre autre cryptographiques, permettant d'assurer la confidentialité, l'intégrité, la disponibilité et l'identification des données et des entités actives dans un système informatique

jeudi 4 mars 2010

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Axes principaux• Temps réel: méthodes permettant de

s’assurer qu’un système respecte ses échéances temporelles

• Exemple de propriété: le système fournit toujours une réponse endéans les 5 ms

• Vérification: méthodes permettant de modéliser un système et de prouver qu’il est correct (≠test)

• Exemple de propriété: Le système ne se met jamais dans un état «dangereux»

jeudi 4 mars 2010

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Organisation• Cours spécifiques:

• Software architectures (VUB)

• OS II (temps réel - théorie + projet)

• Embedded Systems (mise en pratique)

• Formal verification (théorie + projet)

• Capita selecta of software engineering (recherche)

• Critical systems: scientific litterature (recherche)

jeudi 4 mars 2010

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Organisation

• Plusieurs cours optionnels dont:

• Protocols, cryptanalysis and mathematical cryptology

• Programming Language Engineering (VUB)

• Aspect Oriented Software Development (VUB)

• ...

jeudi 4 mars 2010

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Exemple de réalisation pratique

• Dans le cadre du cours Embedded Systems

• Conception d’un système embarqué réaliste à partir de modèles

• Utilisation d’outils industriels ou académiques d’analyse (SCADE, etc)

• Réalisation d’un prototype (Lego mindstorms, PIC, etc)

jeudi 4 mars 2010

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Exemple de réalisation pratique

Quelques projets en 2008-2009

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Recherche

• Les enseignants de la spécialité dirigent des équipes de recherche très actives

• En 2009, pour les équipes Vérif, Sécu et Temps-réel (Sciences):

• 7 académiques, 12 thésards, 10 Post-docs

• 51 publications dans des conférences et revues internationales

• Contacts internationaux très développés

• Les étudiants motivés pour faire un mémoire et/ou une thèse dans ce cadre sont toujours les bienvenus !

jeudi 4 mars 2010

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SpécialitéWeb and information

systems

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Questions ?

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