為了訓練出高效可用的深層神經網絡模型，在訓練時必須要避免過擬合的現象。過擬合現象的優化方法通常有三種。
2020-12-02 14:17:24
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在神經網絡建模中，經常會出現關于神經網絡應該有多復雜的問題，即它應該有多少層，或者它的濾波器矩陣應該有多大。這個問題沒有簡單的答案。與此相關，討論網絡過擬合和欠擬合非常重要。過擬合是模型過于復雜且
2023-11-24 15:35:471093 
的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的，并具有自學習和自適應的能力。簡單來說，就是通過大量的樣本訓練神經網絡，得到結論。接著就可以輸入新的信息，看最后得出怎樣的回應
2018-06-05 10:11:50
第1章 概述 1.1 人工神經網絡研究與發展 1.2 生物神經元 1.3 人工神經網絡的構成 第2章人工神經網絡基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應線性
2012-03-20 11:32:43
將神經網絡移植到STM32最近在做的一個項目需要用到網絡進行擬合，并且將擬合得到的結果用作控制，就在想能不能直接在單片機上做神經網絡計算，這樣就可以實時計算，不依賴于上位機。所以要解決的主要是兩個
2022-01-11 06:20:53
神經網絡簡介
2012-08-05 21:01:08
、成本及功耗的要求。輕型嵌入式神經網絡卷積式神經網絡 (CNN) 的應用可分為三個階段：訓練、轉化及 CNN 在生產就緒解決方案中的執行。要想獲得一個高性價比、針對大規模車輛應用的高效結果，必須在每階段
2017-12-21 17:11:34
和嵌入式應用開發流程。神經網絡算法的開發通常在Host主機上使用GPU加速完成，其簡要的流程如下：開發人員在Host主機上進行算法開發工作（訓練）；開發（訓練）完成后，通過交叉編譯的方式，在主機環境下
2020-05-18 17:13:24
遞歸網絡newelm 創建一Elman遞歸網絡2. 網絡應用函數sim 仿真一個神經網絡init 初始化一個神經網絡adapt 神經網絡的自適應化train 訓練一個神經網絡3. 權函數dotprod
2009-09-22 16:10:08
我在MATLAB中進行了神經網絡模型訓練，然后將訓練好的模型的閾值和權值導出來，移植到STM32F407單片機上進行計算，但是在單片機上的計算結果和在MATLAB上的不一樣，一直找不到原因。代碼在
2020-06-16 11:14:28
NMSIS NN 軟件庫是一組高效的神經網絡內核，旨在最大限度地提高 Nuclei N 處理器內核上的神經網絡的性能并最??大限度地減少其內存占用。
該庫分為多個功能，每個功能涵蓋特定類別
2025-10-29 06:08:21
請問：我在用labview做BP神經網絡實現故障診斷，在NI官網找到了機器學習工具包（MLT），但是里面沒有關于這部分VI的幫助文檔，對于”BP神經網絡分類“這個范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
習神經神經網絡，對于神經網絡的實現是如何一直沒有具體實現一下：現看到一個簡單的神經網絡模型用于訓練的輸入數據:對應的輸出數據:我們這里設置：1：節點個數設置：輸入層、隱層、輸出層的節點
2021-08-18 07:25:21
模型、更多神經網絡模型、機器學習的步驟：訓練與預測、訓練的兩階段：正向推演與反向傳播、以TensoRFlow + Excel表達訓練流程以及AI普及化教育之路。 7.【AI學習】第4篇--Python
2020-11-05 17:55:48
`本篇主要介紹：人工神經網絡的起源、簡單神經網絡模型、更多神經網絡模型、機器學習的步驟：訓練與預測、訓練的兩階段：正向推演與反向傳播、以TensorFlow + Excel表達訓練流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
的神經網絡編程，想基于此開發板，進行神經網絡的學習，訓練和測試神經網絡。項目計劃：1.基于官方的文檔及資料，熟悉此開發板。2.測試官方demo，學習ARM內核和FPGA如何協調工作。3.基于自己最近
2019-01-09 14:48:59
，得到訓練參數2、利用開發板arm與FPGA聯合的特性，在arm端實現圖像預處理已經卷積核神經網絡的池化、激活函數和全連接，在FPGA端實現卷積運算3、對整個系統進行調試。4、在基本實現系統的基礎上
2018-12-19 11:37:22
能在外界信息的基礎上改變內部結構，是一種自適應系統，通俗的講就是具備學習功能。現代神經網絡是一種非線性統計性數據建模工具。簡單來說，就是給定輸入，神經網絡經過一系列計算之后，輸出最終結果。這好比人的大腦
2019-03-03 22:10:19
。由于整個代碼使用python語言編寫，只使用了芯片的ARM處理器部分。雖然訓練樣本較小，但在執行訓練函數的時候，也花費了不少時間。如果能利用FPGA部分進行神經網絡的硬件加速，應該可縮短整個運行時
2019-03-18 21:51:33
的數篇帖子里，我會圍繞“基于PYNQ的神經網絡自動駕駛小車”項目，對整個項目的實現進行詳解，相信有電子設計基礎的網友們也可以很容易進行復現，制作并訓練一輛屬于自己的自動駕駛小車。 一、作品背景如今
2019-03-02 23:10:52
元，它決定了該輸入向量在地位空間中的位置。SOM神經網絡訓練的目的就是為每個輸出層神經元找到合適的權向量，以達到保持拓撲結構的目的。SOM的訓練過程其實很簡單，就是接收到一個訓練樣本后，每個輸出層神經
2019-07-21 04:30:00
`BP神經網絡首先給出只包含一個隱層的BP神經網絡模型（兩層神經網絡）： BP神經網絡其實由兩部分組成：前饋神經網絡：神經網絡是前饋的，其權重都不回送到輸入單元，或前一層輸出單元（數據信息是單向
2019-07-21 04:00:00
人工神經網絡是根據人的認識過程而開發出的一種算法。假如我們現在只有一些輸入和相應的輸出，而對如何由輸入得到輸出的機理并不清楚，那么我們可以把輸入與輸出之間的未知過程看成是一個“網絡”，通過不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經網絡(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經網絡的信息處理結構，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩，復雜的實際問題。那有哪些辦法能實現人工神經網絡呢？
2019-08-01 08:06:21
簡單理解LSTM神經網絡
2021-01-28 07:16:57
通過堆疊卷積層使得模型更深更寬，同時借助GPU使得訓練再可接受的時間范圍內得到結果，推動了卷積神經網絡甚至是深度學習的發展。下面是AlexNet的架構：AlexNet的特點有：1.借助擁有1500萬標簽
2018-05-08 15:57:47
優化神經網絡訓練方法有哪些？
2022-09-06 09:52:36
請問用matlab編程進行BP神經網絡預測時，訓練結果很多都是合適的，但如何確定最合適的？且如何用最合適的BP模型進行外推預測？
2014-02-08 14:23:06
必須通過決策閾值做出決定。
另一個區別是AI并不依賴固定的規則，而是要經過訓練。訓練過程需要將大量貓的圖像展示給神經網絡以供其學習。最終，神經網絡將能夠獨立識別圖像中是否有貓。關鍵的一點是，未來AI
2024-10-24 13:56:48
數據與干凈的EEG數據構成訓練數據，并且分成訓練、驗證和測試數據集。
繪制有噪聲EEG數據與干凈的EEG數據
顯然，傳統的任何算法很難將EEG數據從噪聲中濾出來。
定義神經網絡結構，之所以選擇長短期記憶
2024-04-30 20:40:32
具體的軟硬件實現點擊 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技術網頁_MCU-AI
我們提出了一種利用由長短期記憶 (LSTM) 單元構建的深度循環神經網絡來降 噪心電圖信號 (ECG
2024-05-15 14:42:46
設計基于框架的算法時，遞歸神經網絡 （RNN）是常見的選擇。 RNN 在語音增強 [7, 8] 和語音分離 [9, 10, 11] 領域取得了令人信服的結果。長短期記憶網絡（LSTM）[12]代表了分離領域
2024-05-11 17:15:32
以前的神經網絡幾乎都是部署在云端（服務器上），設備端采集到數據通過網絡發送給服務器做inference（推理），結果再通過網絡返回給設備端。如今越來越多的神經網絡部署在嵌入式設備端上，即
2021-12-23 06:16:40
卷積神經網絡為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
卷積神經網絡(CNN)究竟是什么，鑒于神經網絡在工程上經歷了曲折的歷史，您為什么還會在意它呢? 對于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對簡明的答案。
2019-07-17 07:21:50
等[16- 18]進行分類。特征提取和分類器的 設計是圖片分類等任務的關鍵，對分類結果的好壞 有著最為直接的影響。卷積神經網絡可以自動地從 訓練樣本中學習特征并且分類，解決了人工特征設計 的局限性
2022-08-02 10:39:39
卷積神經網絡的層級結構 卷積神經網絡的常用框架
2020-12-29 06:16:44
抽象人工智能 （AI） 的世界正在迅速發展，人工智能越來越多地支持以前無法實現或非常難以實現的應用程序。本系列文章解釋了卷積神經網絡 （CNN） 及其在 AI 系統中機器學習中的重要性。CNN 是從
2023-02-23 20:11:10
什么是卷積神經網絡？ImageNet-2010網絡結構是如何構成的？有哪些基本參數？
2021-06-17 11:48:22
二十多種不同的神經網絡計算，各種復雜的網絡結構。它幾乎不依賴硬件平臺，同時能在各種32bit 和64bit的平臺上編譯運行。它提供一鍵轉換腳本，可以一行代碼把剛訓練好的Keras模型轉換成一個獨立的C
2019-05-01 19:03:01
為提升識別準確率，采用改進神經網絡，通過Mnist數據集進行訓練。整體處理過程分為兩步：圖像預處理和改進神經網絡推理。圖像預處理主要根據圖像的特征，將數據處理成規范的格式，而改進神經網絡推理主要用于輸出結果。 整個過程分為兩個步驟：圖像預處理和神經網絡推理。需要提前安裝Tengine框架，
2021-12-23 08:07:33
本帖欲分享在Ubuntu20.04系統中訓練神經網絡模型的一些經驗。我們采用jupyter notebook作為開發IDE，以TensorFlow2為訓練框架，目標是訓練一個手寫數字識別的神經網絡
2025-10-22 07:03:26
最近在學習電機的智能控制，上周學習了基于單神經元的PID控制，這周研究基于BP神經網絡的PID控制。神經網絡具有任意非線性表達能力，可以通過對系統性能的學習來實現具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
FPGA實現神經網絡關鍵問題分析基于FPGA的ANN實現方法基于FPGA的神經網絡的性能評估及局限性
2021-04-30 06:58:13
基于光學芯片的神經網絡訓練解析，不看肯定后悔
2021-06-21 06:33:55
作者：Nagesh Gupta 創始人兼 CEOAuviz Systems Nagesh@auvizsystems.com憑借出色的性能和功耗指標，賽靈思 FPGA 成為設計人員構建卷積神經網絡
2019-06-19 07:24:41
如何用stm32cube.ai簡化人工神經網絡映射？如何使用stm32cube.ai部署神經網絡？
2021-10-11 08:05:42
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經網絡是一種基于現有數據創建預測的計算系統。如何構建神經網絡？神經網絡包括：輸入層：根據現有數據獲取輸入的層隱藏層：使用反向傳播優化輸入變量權重的層，以提高模型的預測能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數據輸出預測
2021-07-12 08:02:11
訓練一個神經網絡并移植到Lattice FPGA上，通常需要開發人員既要懂軟件又要懂數字電路設計，是個不容易的事。好在FPGA廠商為我們提供了許多工具和IP，我們可以在這些工具和IP的基礎上做
2020-11-26 07:46:03
神經網絡(Neural Networks)是人工神經網絡(Ar-tificial Neural Networks)的簡稱，是當前的研究熱點之一。人腦在接受視覺感官傳來的大量圖像信息后，能迅速做出反應
2019-08-08 06:11:30
引入了圖采樣，以進一步加速神經網絡的訓練并減少通信開銷。基于上述通信縮減策略，本文提出了時序圖神經網絡系統T-GCN。實驗結果表明，T-GCN實現了最高7.9倍的整體性能提升。在圖采樣性能上，本文提出的線段二分搜索采樣算法能夠實現最高38.8倍的采樣性能提升。原作者：追求卓越的Baihai IDP
2022-09-28 10:37:20
人工神經網絡在AI中具有舉足輕重的地位，除了找到最好的神經網絡模型和訓練數據集之外，人工神經網絡的另一個挑戰是如何在嵌入式設備上實現它，同時優化性能和功率效率。 使用云計算并不總是一個選項，尤其是當
2021-11-09 08:06:27
當訓練好的神經網絡用于應用的時候，權值是不是不能變了？？？？就是已經訓練好的神經網絡是不是相當于得到一個公式了，權值不能變了
2016-10-24 21:55:22
小女子做基于labview的蒸發過程中液位的控制，想使用神經網絡pid控制，請問這個控制方法可以嗎？有誰會神經網絡pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16
1、加速神經網絡的必備開源項目 到底純FPGA適不適合這種大型神經網絡的設計？這個問題其實我們不適合回答，但是FPGA廠商是的實際操作是很有權威性的，現在不論是Intel還是Xilinx都沒有在
2022-10-24 16:10:50
嵌入式設備自帶專用屬性，不適合作為隨機性很強的人工智能深度學習訓練平臺。想象用S3C2440訓練神經網絡算法都會頭皮發麻，PC上的I7、GPU上都很吃力，大部分都要依靠服務器來訓練。但是一旦算法訓練
2021-08-17 08:51:57
請問用matlab編程進行BP神經網絡預測時，訓練結果很多都是合適的，但如何確定最合適的？且如何用最合適的BP模型進行外推預測？
2014-02-08 14:19:12
一定的早熟收斂問題,引入一種自適應動態改變慣性因子的PSO算法,使算法具有較強的全局搜索能力.將此算法訓練的模糊神經網絡應用于語音識別中,結果表明,與BP算法相比,粒子群優化的模糊神經網絡具有較高
2010-05-06 09:05:35
我在matlab中訓練好了一個神經網絡模型，想在labview中調用，請問應該怎么做呢？或者labview有自己的神經網絡工具包嗎？
2018-07-05 17:32:32
原文鏈接：【嵌入式AI部署&基礎網絡篇】輕量化神經網絡精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神經網絡模型被廣泛應用在圖像分類、物體檢測等機器
2021-12-14 07:35:25
基于自適應果蠅算法的神經網絡結構訓練_霍慧慧
2017-01-03 17:41:58
0 要訓練神經網絡，我們需要“訓練數據集”。訓練數據集是由對應目標z（期望輸出）的輸入信號（x_1和 x_2）組成。神經網絡的訓練是一個迭代過程。在每個迭代中，使用來自訓練數據集的新數據修改網絡節點的加權系數。整個迭代由前向計算和反向傳播兩個過程組成。
2017-10-18 18:20:309058 
神經網絡模型的每一類學習過程通常被歸納為一種訓練算法。訓練的算法有很多，它們的特點和性能各不相同。問題的抽象人們把神經網絡的學習過程轉化為求損失函數f的最小值問題。一般來說，損失函數包括誤差項和正則
2017-11-16 15:30:5413897 任務中通過種群進化，選取適應度最高的權陣作為Map任務下一輪訓練的初始權陣，直至該權陣對所有輸入數據分片收斂。實驗結果表明，與現有方法相比，該方法可有效避免MapReduce訓練BP神經網絡時容易陷入局部收斂的問題，并大大減少訓練時間。
2017-11-23 15:07:4012 據報道，亞馬遜和微軟合力推出全新的深度學習庫，名字叫Gluon。此舉被認為是在云計算市場上與谷歌叫板，谷歌曾通過AI生態系統發力云計算，強調自身產品對深度學習的強大支持。Gluon可以讓訓練神經網絡像開發APP一樣簡單，簡潔的代碼構建神經網絡，而不需要犧牲性能。
2018-01-05 16:56:104101 的訓練方法。我們將這種基于粒子群優化的條件概率神經網絡用于人臉年齡估計，實驗結果表明這種網絡能夠顯著地提高識別的準確率。
2018-01-08 16:35:500 算法進行訓練。值得指出的是，BP算法不僅可用于多層前饋神經網絡，還可以用于其他類型的神經網絡，例如訓練遞歸神經網絡。但我們通常說 “BP 網絡” 時，一般是指用 BP 算法訓練的多層前饋神經網絡。
2018-06-19 15:17:1545171 
這張圖就是我們的核心了，也是整個神經網絡的架構，只要能理解這個，那就OK了！首先我們來觀察整個結構，發現在神經網絡中是存在多個層的，有輸入層，隱層1，隱層2，輸出層。那么我們想要得到一個合適的結果，就必須通過這么多層得到最終的結果，
2020-04-17 14:51:113381 傳播網絡完成訓練過程，并通過脈沖編碼規則和自適應的權值映射關系，將訓練結果遷移至脈沖神經網絡。實驗結果表明，在多層脈沖神經網絡中，遷移學習算法能夠有效解決訓練過程中收斂困難的問題，在 MNIST數據集和 CIFAR-10數據集上
2021-05-24 16:03:0715 minibatch 的大小， 輸出神經元的編碼方式， 代價函數的選擇， 權重初始化的方法， 神經元激活函數的種類， 參加訓練模型數據的規模 這些都是可以影響神經網絡學習速度和最后分類結果，其中神經網絡的學習速度主要根據訓練集上代價函數下降的快慢有關，而最后的分類的結果主要
2021-06-19 14:49:144228 
卷積神經網絡模型訓練步驟? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）是一種常用的深度學習算法，廣泛應用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等諸多領域。CNN
2023-08-21 16:42:002660 科學神經網絡模型使用隨機梯度下降進行訓練，模型權重使用反向傳播算法進行更新。通過訓練神經網絡模型解決的優化問題非常具有挑戰性，盡管這些算法在實踐中表現出色，但不能保證它們會及時收斂到一個良好的模型
2023-12-30 08:27:541071 
神經網絡是人工智能領域的重要分支，廣泛應用于圖像識別、自然語言處理、語音識別等多個領域。然而，要使神經網絡在實際應用中取得良好效果，必須進行有效的訓練和優化。本文將從神經網絡的訓練過程、常用優化算法、超參數調整以及防止過擬合等方面，詳細闡述如何訓練和優化神經網絡。
2024-07-01 14:14:061459 。 為什么使用Python？ Python是一種廣泛使用的高級編程語言，以其易讀性和易用性而聞名。Python擁有強大的庫，如TensorFlow、Keras和PyTorch，這些庫提供了構建和訓練神經網絡的工具。 神經網絡的基本組件 輸入層 ：接收輸入數據。 隱藏層 ：可以有
2024-07-02 09:58:271283 、訓練過程以及應用場景。 1. 卷積神經網絡的基本概念 1.1 卷積神經網絡的定義 卷積神經網絡是一種前饋深度學習模型，其核心思想是利用卷積操作提取輸入數據的局部特征，并通過多層結構進行特征的逐層抽象和組合，最終實現對輸入數據的分類或回歸。 1.2 卷積神經網絡的特
2024-07-03 09:15:281337 結構、原理、應用場景等方面都存在一定的差異。以下是對這兩種神經網絡的比較： 基本結構 BP神經網絡是一種多層前饋神經網絡，由輸入層、隱藏層和輸出層組成。每個神經元之間通過權重連接，并通過激活函數進行非線性轉換。BP神經網絡通過反向傳播算法進行訓練，通過調整權重和偏置來最小化損失函數。 卷積神經網絡
2024-07-03 10:12:473381 MATLAB神經網絡工具箱的使用和結果分析。 MATLAB神經網絡工具箱概述 MATLAB神經網絡工具箱提供了一系列的函數和工具，用于構建、訓練和測試神經網絡。這些工具包括： 神經網絡設計工具：用于設計神經網絡的結構，包括輸入層、隱藏層和輸出層。
2024-07-03 10:32:221651 神經網絡在許多領域都有廣泛的應用，如語音識別、圖像識別、自然語言處理等。然而，BP神經網絡也存在一些問題，如容易陷入局部最優解、訓練時間長、對初始權重敏感等。為了解決這些問題，研究者們提出了一些改進的BP神經網絡模型，如徑向基函數神經網絡（Radial Basis Function Neu
2024-07-03 11:00:201742 神經網絡是一種強大的機器學習模型，它通過模擬人腦神經元的連接方式來處理復雜的數據。神經網絡的核心是前向傳播和反向傳播算法。本文將詳細介紹神經網絡的前向傳播和反向傳播的區別，并探討它們在神經網絡訓練
2024-07-03 11:11:103260 在探討深度神經網絡（Deep Neural Networks, DNNs）與基本神經網絡（通常指傳統神經網絡或前向神經網絡）的區別時，我們需要從多個維度進行深入分析。這些維度包括網絡結構、訓練機制、特征學習能力、應用領域以及計算資源需求等方面。以下是對兩者區別的詳細闡述。
2024-07-04 13:20:362554 圖像識別、語音識別、自然語言處理等。本文將介紹人工神經網絡模型訓練的基本原理。 1. 神經網絡的基本概念 1.1 神經元 神經元是神經網絡的基本單元，它接收輸入信號，對信號進行加權求和，然后通過激活函數進行非線性變換，生成輸出信號。 1.2 感知機 感知機是一種最簡
2024-07-05 09:16:181848 ，使得神經網絡的創建、訓練和仿真變得更加便捷。本文將詳細介紹如何利用Matlab進行神經網絡訓練，包括網絡創建、數據預處理、訓練過程、參數調整以及仿真預測等步驟。
2024-07-08 18:26:204699 PyTorch，作為一個廣泛使用的開源深度學習庫，提供了豐富的工具和模塊，幫助開發者構建、訓練和部署神經網絡模型。在神經網絡模型中，輸出層是尤為關鍵的部分，它負責將模型的預測結果以合適的形式輸出。以下將詳細解析PyTorch中神經網絡輸出層的特性及整個模型的構建過程。
2024-07-10 14:57:331362 網絡結構，通過誤差反向傳播算法（Error Backpropagation Algorithm）來訓練網絡，實現對復雜問題的學習和解決。以下將詳細闡述BP神經網絡的工作方式，涵蓋其基本原理、訓練過程、應用實例以及優缺點等多個方面。
2024-07-10 15:07:119467 
重新訓練神經網絡是一個復雜的過程，涉及到多個步驟和考慮因素。 引言 神經網絡是一種強大的機器學習模型，廣泛應用于圖像識別、自然語言處理、語音識別等領域。然而，隨著時間的推移，數據分布可能會
2024-07-11 10:25:021273 脈沖神經網絡（SNN, Spiking Neural Network）的訓練是一個復雜但充滿挑戰的過程，它模擬了生物神經元通過脈沖（或稱為尖峰）進行信息傳遞的方式。以下是對脈沖神經網絡訓練過程的詳細闡述。
2024-07-12 10:13:511731 使用經過訓練的神經網絡模型是一個涉及多個步驟的過程，包括數據準備、模型加載、預測執行以及后續優化等。
2024-07-12 11:43:332553 人工神經網絡（ANN）是機器學習中一種重要的模型，它模仿了人腦神經元的工作方式，通過多層節點（神經元）之間的連接和權重調整來學習和解決問題。Python由于其強大的庫支持（如TensorFlow、PyTorch等），成為了實現和訓練ANN的首選語言。
2024-07-19 11:54:14990 LSTM（Long Short-Term Memory，長短期記憶）神經網絡的訓練數據準備方法是一個關鍵步驟，它直接影響到模型的性能和效果。以下是一些關于LSTM神經網絡訓練數據準備的建議和方法
2024-11-13 10:08:033017 BP（Back Propagation）神經網絡是一種經典的人工神經網絡模型，其訓練過程主要分為兩個階段：前向傳播和反向傳播。以下是訓練BP神經網絡模型的步驟： 一、前向傳播 前向傳播是信號在網絡中
2025-02-12 15:10:061552
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