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RSS订阅原创 Origin绘制双Y轴网格叠加图｜科研论文图表教程（附数据排列格式）
科研中分析多变量关系本就棘手，若变量量纲不同却又有联系，传统图表根本招架不住。别愁！双Y轴网格叠加图来救场——共享X轴和双Y轴，让不同量纲变量的变化瞬间清晰可见，趋势精准对齐，误差一目了然。今天就教你玩转它！🔥 为什么推荐它？ 🔥✅ 零基础5分钟上手：Origin直接出图，拒绝加班改图✅ SCI审稿人最爱：符合顶刊可视化规范，告别拒稿焦虑✅ 1图双变量：告别来回切换图表，同一坐标系下展示不同量纲变量，揭示变量间的动态耦合关系。✅ 误差可视化增强可信度：直观显示数据波动范围，兼顾统计
2025-09-12 21:19:29
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原创 Origin绘制径向条形图｜科研论文图表教程
径向条形图以其独特的展示方式，成为了呈现多维数据、揭示数据内在规律的得力助手。它不同于传统的线性条形图，而是将数据以径向（即从圆心向外辐射）的方式呈现，使得数据在圆形布局中展现出别样的魅力。🔥 为什么推荐它？？？🔥✅ 零基础5分钟上手：Origin直接出图，拒绝加班改图✅ SCI审稿人最爱：符合顶刊可视化规范，告别拒稿焦虑✅ 多维数据完美融合呈现：直观呈现数据系列的相关信息，实现“类别差异”与“系列信息”的同步洞察，为数据解读提供全面且深入的视角✔️ 本期揭秘：2步法绘制SCI审稿
2025-09-07 10:30:29
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原创 Origin绘制径向堆积条形图｜科研论文图表教程
传统雷达图虽能呈现不同类别整体数值情况，但难以清晰展示各系列在类别中的细分占比；普通堆积条形图虽能体现各系列占比，却在类别对比的直观性上有所欠缺。径向堆积条形图——以“多维融合”的独特设计，同时呈现类别对比与系列分布。🔥 为什么推荐它？？？🔥✅ 零基础5分钟上手：Origin直接出图，拒绝加班改图✅ SCI审稿人最爱：符合顶刊可视化规范，告别拒稿焦虑✅ 类别+系列+比例三合一：以径向形式清晰对比不同类别数值，堆积条形直观展示各系列在类别中的占比，实现“类别差异”与“系列构成”的同步洞察
2025-09-07 10:16:57
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原创 Origin绘制气泡图｜科研论文图表教程（附数据格式模板）
在科研论文里，描述性数据常以表格罗列，找规律得自己从数字里扒拉，难以发现直观特点。气泡图，以气泡的位置、大小、颜色等多维度视觉元素，对描述性数据进行可视化，在二维平面中巧妙编码多层信息，让复杂数据特点一目了然。🔥 为什么推荐它？？？🔥✅ 零基础5分钟上手：Origin直接出图，拒绝加班改图✅ SCI审稿人最爱：符合顶刊可视化规范，告别拒稿焦虑✅ 多维数据集成展示：巧妙运用气泡的位置、大小、颜色等多维度视觉元素，将复杂的多维数据完美融合。呈现不同类别间的显著差异，同时深度挖掘系列数据间的
2025-08-19 20:38:02
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原创 Origin绘制多组数据下的多元回归曲线拟合图｜科研论文图表教程（附数据格式模板）
1导入数据并绘图选中数据→点击“绘图”→点击“基础2D图”→点击“散点图”选中散点组→点击“分析”→点击“拟合”→点击“多项式拟合”→点击“打开对话框”→设置相关信息→点击“确定”→再依次拟合另外两组曲线2设置绘图细节双击图片→弹出“绘图细节”对话框→选择左侧“施肥量”行→点击“组”→选择“独立”点击“符号”→设置“符号样式”、“大小”、“边缘厚度”、“边缘颜色”、“填充色”和“透明度”选择左侧“自变量”行→点击“线条”→设置“样式”、“宽度”和“颜色”→点击“确定”3。
2025-08-17 08:45:42
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原创 Origin绘制径向堆积条形图｜科研论文图表教程（附数据格式模板）
传统雷达图虽能呈现不同类别整体数值情况，但难以清晰展示各系列在类别中的细分占比；普通堆积条形图虽能体现各系列占比，却在类别对比的直观性上有所欠缺。径向堆积条形图——以“多维融合”的独特设计，同时呈现类别对比与系列分布。🔥 为什么推荐它？？？🔥✅ 零基础5分钟上手：Origin直接出图，拒绝加班改图✅ SCI审稿人最爱：符合顶刊可视化规范，告别拒稿焦虑✅ 类别+系列+比例三合一：以径向形式清晰对比不同类别数值，堆积条形直观展示各系列在类别中的占比，实现“类别差异”与“系列构成”的同步洞察
2025-08-16 08:44:13
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原创 Origin绘制散点图+轴须图｜科研论文图表教程（附数据格式模板）
普通散点图只能呈现俩变量的数据点关系，轴须图就只能讲讲变量的分布情况。本期安利“散点图 + 轴须图组合图表”，变量关系、变量分布，统统安排得明明白白！🔥 为什么推荐它？ 🔥✅ 零基础5分钟上手：Origin直接出图，拒绝加班改图✅ 关系分布双呈现：打破传统图表局限，散点图 + 轴须线图巧妙融合，既能以散点直观展现两个变量的关系走向，又能借轴须图清晰揭示变量的分布特征，全方位呈现数据信息。✔️ 本期揭秘：2步法绘制SCI审稿人满意的图 + 多种适用场景等
2025-08-15 08:53:53
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原创 Origin绘制正态分布直方图+累积概率图｜科研论文图表教程（附数据格式模板）
直方图，以柱状高低直观展现各区间数据的分布密度，集中趋势、离散程度与异常值在其眼中无所遁形；累积概率图，清晰呈现数据值小于或等于特定点的累积概率，为概率推断与决策制定点亮明灯。🔥 为什么推荐它？ 🔥✅ 零基础5分钟上手：Origin直接出图，拒绝加班改图✅ 审稿人友好型设计：顶级期刊推崇的数据透明性，无需翻阅统计附表即可快速验证结论可靠性。✅ 全面视角呈现：直方图数据集中趋势、离散程度一目了然；累积概率图明确数据值小于特定点的概率。宏微观兼具，为数据洞察提供全面视角。✅ 风险评
2025-08-14 18:06:14
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原创 Origin绘制高级堆积条状图｜科研论文图表教程（附数据格式模板）
普通堆积条状图看似常见，但别小瞧它，实则蕴含着强大且多元的分析潜力，今天带你解锁它的高阶玩法，让导师眼前一亮。本期例图，它打破数据堆砌模式，巧妙融合实际与目标值对比、绩效水平分类，多维度呈现每月绩效的复杂与变化，让人一眼洞悉数据奥秘。🔥 为什么推荐它？🔥✅ 零基础5分钟上手：Origin直接出图，拒绝加班改图✅ SCI审稿人最爱：符合顶刊可视化规范，告别拒稿焦虑✅ 信息整合全：打破传统单维度，整合实际值、目标值及多绩效水平数据于一图，全面呈现月绩效全貌。✅ 结构分析透：颜色分层展示绩
2025-08-14 09:10:22
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原创 Origin绘制直方图+轴须图｜科研论文图表教程（附数据格式模板）
普通直方图只能单调展示数据分布，轴须图也难以全面诠释复杂数据关系。本期推荐“直方图 + 轴须图组合图表”，提供全面数据视角。🔥 为什么推荐它？ 🔥✅ 零基础5分钟上手：Origin直接出图，拒绝加班改图✅ 审稿人友好型设计：顶级期刊推崇的数据透明性，无需翻阅统计附表即可快速验证结论可靠性。✅ 全面视角 + 精准细节：直方图宏观展现数据分布区间与密度，轴须图精准标记每个数据点位置，宏观与微观结合，数据全貌与个体特征一目了然。✅ 结论可信度加分：清晰呈现数据细节，让读者无需深入挖掘原始
2025-08-13 21:35:23
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原创 Origin绘制子弹图｜科研论文图表教程（附数据格式模板）
传统条形图单维度对比实际值与目标值，信息展现单薄；仪表盘受限于圆形布局，导致空间利用率低且多指标并排视觉混乱。子弹图，以“线性结构承载多维分析”，在单轴内融合目标对比、绩效分级与动态基准三大核心功能，信息密度高还清晰直观！
2025-08-13 11:17:34
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原创 Origin绘制带差异显著性标记的分组均值条形图｜科研论文图表教程（附数据格式模板）
传统柱状图虽能呈现组间均值差异，却隐藏个体数据分布；散点图虽能展示原始数据，却难以直观凸显统计显著性。带差异显著性（*）的分组均值条形图——它以“双层叙事”的创新设计，同时呈现群体特征与个体差异。
2025-08-07 11:38:42
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原创 Origin绘制棒棒糖图｜科研论文图表教程（附数据模板）
棒棒糖图，是条形图（Bar Chart）与点图（Dot Plot）的复合变体，通过线段+端点的双重编码方式，在二维平面上展示分类变量与连续变量的关系。
2025-08-01 12:01:18
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原创 Origin绘制带显著性标记小提琴图｜科研论文图表教程（附数据模板）
还在为SCI投稿配图发愁？一张图清晰展示数据分布、统计差异？SCI期刊推荐的可视化利器——带显著性标记的小提琴图，保姆级教程来了！？？？ 为什么推荐它 ？？？✅ 信息量爆炸：分布、集中趋势、离散程度、异常值、统计显著性，全都有！✅ 直观对比：不同组别的分布形态和差异显著性一目了然。✅ SCI期刊青睐：高水平期刊中极其常见且推荐的可视化形式。
2025-07-30 11:47:12
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原创 Origin绘制主成分分析(PCA)图｜科研论文图表教程（附数据模板）
为什么你的PCA图总被SCI审稿人拒？你在绘制PCA图时遇到过哪些坑？如何解读PCA图？❌ 痛点场景：实验组分布重叠？审稿人质疑“组间差异不显著”箭头方向混乱？专家直指“变量解释缺乏逻辑”置信椭圆缺失？编辑让补充“统计学严谨性证明”✅ 本期揭秘：2步法绘制审稿人满意的PCA图 + 解读技巧 + 避坑指南
2025-07-29 14:33:06
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原创 Origin绘制带显著性标记的柱形散点图｜科研论文图表教程（附数据模板）
带差异显著性柱形散点图，是一种结合描述性统计和原始数据分布的可视化方法，广泛应用于科研数据的组间比较分析。这种可视化方法通过整合统计推断与数据分布信息，有效解决了传统柱状图"隐藏数据"的缺陷。其核心价值在于平衡统计严谨性与结果可解释性，特别适合需要同时展示群体特征和个体变异的研究场景。
2025-07-24 11:51:53
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原创 【带差异显著性（*）箱型图】：附Origin详细画图教程
箱型图，又称箱线图、盒须图或盒式图，用于体现数据分散情况的统计图。在视觉上辅助读者直观地看到每个数据中心位置、散布范围以及异常值等信息。
2025-07-21 11:33:44
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原创 【3D并排条状图】：附Origin详细画图教程
3D并排条状图，是一种多维数据可视化形式，通过在三维坐标系中并排展示多个数据系列的柱状体，实现三类变量的联合对比分析。这种图表扩展了传统二维并排条状图的表达能力，增加了深度维度（z轴）的信息承载能力。
2025-07-18 11:33:38
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原创 【矩形树形图】：告别饼图！导师力荐的绘图指南
矩形树形图，将层次数据转化为二维平面上的嵌套矩形集合，每个矩形代表一个数据节点，其面积与节点数值成正比，颜色用于编码其他维度信息（如类别、增长率等）。该图表通过100%填充显示区域，解决了传统树状图空间利用率低的问题。
2025-07-17 11:33:39
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原创 【火山图】：附Origin详细画图教程
火山图，是一种高通量数据分析的可视化工具，主要用于展示统计显著性与效应量的双维度关系。其专业定义为：在笛卡尔坐标系中，X轴表示效应量（如log2倍数变化），Y轴表示统计显著性（如-log10(p值)），通过散点分布揭示大规模数据集中显著变化元素的二维可视化方法。
2025-07-14 14:18:23
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原创 【森林图】：附Origin详细画图教程
森林图，是一种用于汇总和比较多项研究效应量的统计可视化工具，常见于Meta分析和多中心研究。其核心功能是：直观展示效应估计值（如OR、RR、HR）及其置信区间；评估研究间异质性；通过视觉权重体现不同研究的贡献度。关键点：置信区间（CI）越窄，表示估计越精确；权重（Weight）大的研究在合并效应量时贡献更高。
2025-07-11 11:51:10
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原创 【点线图】：附Origin详细画图教程
点线图，是一种结合离散点和连续线条的时间序列/趋势分析图表，适用于需要同时展示精确数值和变化趋势的场景。离散观测值（点的位置）和连续变化趋势（线的走向）。在本例图提供了2023年1月-2023年6月三个店铺分别销售三种产品的销量数据：X轴：时间维度（6个月份）Y轴：销量数值图例：三种产品（产品A/B/C）用不同颜色区分颜色矩形：三个店铺（店铺一、店铺二、店铺三）
2025-07-02 11:51:40
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原创 【散点图+柱状图】【蜂群图+柱状图】：附Origin详细画图教程
蜂群图，是一种用于可视化数据分布的非参数统计图形。它通过将数据点分布在一条或多条轴线上，避免点之间的重叠，从而清晰地展示数据的密度和分布情况。蜂群图结合了散点图和箱线图的优点，能够同时展示数据的分布形状、集中趋势和离散程度。
2025-07-01 11:41:49
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原创 【带误差棒的分组柱状图】：附Origin详细画图教程
带误差棒的分组柱状图，是一种增强型统计图表，在标准分组柱状图的基础上，通过添加误差棒（Error Bars） 来可视化数据的变异性或不确定性。它能够同时展示：中心趋势（如均值、中位数）离散程度（如标准差、标准误差、置信区间）
2025-06-16 11:36:16
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原创 【双Y轴箱线图】：附Origin详细画图教程
箱线图，又称箱形图、盒须图或盒式图，用于体现数据分散情况的统计图。在视觉上辅助读者直观地看到每个数据中心位置、散布范围以及异常值等信息。
2024-09-18 11:21:29
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原创 【多因子分组箱线图】：附Origin详细画图教程
箱线图，又称箱形图、盒须图或盒式图，用于体现数据分散情况的统计图。在视觉上辅助读者直观地看到每个数据中心位置、散布范围以及异常值等信息。
2024-09-14 16:13:53
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1
原创 【网络图】：附Origin详细画图教程
网络图，是一种由节点（或顶点）和连接这些节点的边（或链路）组成的图形结构。在网络图中，节点通常代表系统中的一个实体（如项目中的一项任务、通信网络中的一个设备、或运输网络中的一个站点），而边则代表这些实体之间的直接联系或流动（如任务的先后顺序、数据的传输路径、或乘客的旅行路线）。有向图：如果边具有方向性，即从一个节点指向另一个节点，则称为有向图。这种图常用于表示具有明确先后顺序或方向性的系统，如项目管理中的任务依赖关系。无向图：如果图中的边没有方向，则称为无向图。它适用于表示实体间相互关联但无明确方向性的
2024-09-13 08:28:55
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原创 【雨云图】：附Origin详细画图教程
雨云图，是一种结合了箱线图、抖动图和小提琴图的复合图形。这种图形设计旨在从多个角度揭示数据的分布情况，特别是组间数据的差异和分布特征。箱线图：提供数据分布的基本统计量，如中位数、四分位数等，以及数据的异常值信息。抖动图：通过随机扰动数据点的位置，避免数据点重叠，从而清晰地展示原始数据点。小提琴图：展示数据的概率密度分布，补充了箱线图在数据分布形态方面的不足。
2024-09-12 08:26:11
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原创 【Z数据颜色映射3D瀑布图】：附Origin详细画图流程
Z数据颜色映射3D瀑布图，是一种在三维空间中展示数据变化的高级可视化工具，它结合了瀑布图的直观性与三维图形的立体效果，以及颜色映射的丰富表现力。
2024-09-11 08:26:46
5915
原创 【组边际图】：附Origin详细画图流程
组边际图，是一种特殊的统计图形，用于在散点图的边际（即X轴和Y轴的边缘）中展示数据的分组情况以及其他分布特征，如直方图、箱线图或点图等。这种图形在数据分析中尤其有用，因为它允许分析师同时查看变量之间的关系以及每个变量的分布情况，还能揭示数据中可能存在的分组效应或模式。
2024-09-10 11:40:51
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1
原创 【脊线图】：附Origin详细画图流程
脊线图，在统计学和数据分析领域，是一种高级且专业的可视化工具，用于展示多个组或类别中数值变量的分布情况。这种图表允许研究者同时比较多个分布，这些分布通过相同的水平尺度对齐并略有重叠，从而提供了直观的视觉对比。
2024-09-09 12:09:10
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原创 【科研绘图】【柱形散点图】：附Origin详细画图流程
柱形散点图，作为一种高级且专业的数据可视化工具，是柱形图与散点图两种基本图表类型的创新结合。这种组合图表不仅融合了柱形图在分类数据对比展示上的优势，还借鉴了散点图在探索两个变量间关系方面的能力，从而提供了一种更为全面和深入的数据解析视角。本例中的柱形散点图展示了六个指标（A至F）在连续十天（第一天至第十天）期间每一天的数值变化及分布情况。
2024-09-06 11:57:55
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原创 【科研绘图】【风筝图】：附Origin详细画图流程
风筝图，也称为点图或散点图的一种变体，在生态学和环境科学中，常被用来直观地展示在特定区域内，如样带上，不同位置点上单个或多个物种的种群密度或数量。这种方法特别适用于比较不同地点或不同时间点的种群变化。本例图展示了在距离起点从100米到1100米（每隔100米设置一个点）的每个点上，六个不同物种的数量。
2024-09-05 08:16:34
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原创 【科研绘图】【3D轨线图】：附Origin详细画图流程
3D轨线图，是指在三维坐标系中，通过连续的点或线段连接而成的图形，用于表示一个或多个物体在三维空间中的运动路径。这些路径可以是直线、曲线或者更复杂的轨迹，它们随时间的变化而变化，从而展示物体的动态行为。
2024-09-03 17:33:58
4996
原创 【科研绘图】【条形图地图】【饼图地图 】：附Origin详细画图流程
条形图地图，作为一种特殊的地理数据可视化方式，结合了条形图与地图的特点，以直观、易读的形式展示地理空间上各区域或地点的某一数值指标。这种图表类型通过在不同地理位置上绘制条形，其长度或高度对应于该位置的数据值，从而使用户能够迅速理解数据在空间上的分布与对比情况。
2024-09-02 11:37:58
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原创 【科研绘图】【相关性热力图】：附Origin详细画图流程
相关性热力图，是一种高级的数据可视化技术，通过矩阵的形式展示数据集中各变量之间的相关性，其中每个单元格代表两个变量之间的相关性系数，并以颜色深浅来直观表示相关性的强弱。常用皮尔逊相关系数来衡量，该系数的取值范围在-1到1之间，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无线性相关。
2024-08-27 11:34:05
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原创 【科研绘图】【雷达图】：附Origin详细画图流程
雷达图，是一种展现多维度数据间相对重要性或程度的可视化图形。以中心点为起点，从该中心点向外延伸出多条射线，每条射线代表一个特定的变量或指标。射线上的点或线段则根据该变量的具体数值进行定位，从而形成一个多维度的数据视图。这种图形结构类似雷达扫描的视觉效果，使得观察者能够迅速捕捉到数据点的综合特征及其在各维度上的表现差异。
2024-08-23 11:39:47
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原创 【科研绘图】【饼图】【多半径环形图】：附Origin详细画图流程
多半径环形图，通过不同半径的圆环来表示不同的数据集或分类，相比于单一半径的环形图或饼图，多半径环形图能够更有效地利用图表空间，通过增加圆环的层数来展示更多的数据分类。通过不同半径和颜色的圆环，多半径环形图能够创造出丰富的视觉效果，吸引观众的注意力，并帮助观众更快地捕捉到数据的关键信息。
2024-08-22 11:50:10
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原创 【科研绘图】【堆积柱状图】：附Origin详细画图流程
堆积柱状图，是一种柱状图的变体，通过在同一柱形上堆叠不同类别的矩形柱来表示数据。每个类别的矩形柱高度代表该类别的数据量，而整个柱形的高度则代表所有类别的数据总量。这种图表形式不仅清晰地展示了各个类别在整体中的占比情况，还通过柱形的堆叠直观地反映了各类别之间的相对大小关系。
2024-08-21 12:12:17
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原创 【科研绘图】【极坐标等高线图】【风速风向污染物浓度图】：附Origin详细画图流程
风速风向污染物浓度图，用于表示不同风向和风速下污染物浓度的分布情况。通过将风速（以极径ρ表示）、风向（以极角θ表示）和污染物浓度数据映射到极坐标平面上，并应用等高线技术来表示污染物浓度的空间分布，可以生成一种高度信息密集且易于解读的图表。通常，这种图表会以颜色深浅来表示污染物浓度的高低。
2024-08-20 17:31:40
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