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- preprocessor_config.json +9 -0
- pytorch_model.bin +3 -0
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+
---
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| 2 |
+
language: en
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+
datasets:
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| 4 |
+
- superb
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| 5 |
+
tags:
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| 6 |
+
- speech
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| 7 |
+
- audio
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| 8 |
+
- hubert
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| 9 |
+
- audio-classification
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| 10 |
+
license: apache-2.0
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+
---
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| 12 |
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| 13 |
+
# Hubert-Large for Speaker Identification
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| 14 |
+
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| 15 |
+
## Model description
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| 16 |
+
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| 17 |
+
This is a ported version of
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| 18 |
+
[S3PRL's Hubert for the SUPERB Speaker Identification task](https://github.com/s3prl/s3prl/tree/master/s3prl/downstream/voxceleb1).
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| 19 |
+
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| 20 |
+
The base model is [hubert-large-ll60k](https://huggingface.co/facebook/hubert-large-ll60k), which is pretrained on 16kHz
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| 21 |
+
sampled speech audio. When using the model make sure that your speech input is also sampled at 16Khz.
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| 22 |
+
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| 23 |
+
For more information refer to [SUPERB: Speech processing Universal PERformance Benchmark](https://arxiv.org/abs/2105.01051)
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| 24 |
+
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+
## Task and dataset description
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| 26 |
+
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| 27 |
+
Speaker Identification (SI) classifies each utterance for its speaker identity as a multi-class
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| 28 |
+
classification, where speakers are in the same predefined set for both training and testing. The widely
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| 29 |
+
used [VoxCeleb1](https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/voxceleb/vox1.html) dataset is adopted
|
| 30 |
+
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| 31 |
+
For the original model's training and evaluation instructions refer to the
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| 32 |
+
[S3PRL downstream task README](https://github.com/s3prl/s3prl/tree/master/s3prl/downstream#sid-speaker-identification).
|
| 33 |
+
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| 34 |
+
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| 35 |
+
## Usage examples
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| 36 |
+
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| 37 |
+
You can use the model via the Audio Classification pipeline:
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| 38 |
+
```python
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| 39 |
+
from datasets import load_dataset
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| 40 |
+
from transformers import pipeline
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| 41 |
+
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| 42 |
+
dataset = load_dataset("anton-l/superb_demo", "si", split="test")
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| 43 |
+
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| 44 |
+
classifier = pipeline("audio-classification", model="superb/hubert-large-superb-sid")
|
| 45 |
+
labels = classifier(dataset[0]["file"], top_k=5)
|
| 46 |
+
```
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| 47 |
+
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| 48 |
+
Or use the model directly:
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| 49 |
+
```python
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| 50 |
+
import torch
|
| 51 |
+
import librosa
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| 52 |
+
from datasets import load_dataset
|
| 53 |
+
from transformers import HubertForSequenceClassification, Wav2Vec2FeatureExtractor
|
| 54 |
+
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| 55 |
+
def map_to_array(example):
|
| 56 |
+
speech, _ = librosa.load(example["file"], sr=16000, mono=True)
|
| 57 |
+
example["speech"] = speech
|
| 58 |
+
return example
|
| 59 |
+
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| 60 |
+
# load a demo dataset and read audio files
|
| 61 |
+
dataset = load_dataset("anton-l/superb_demo", "si", split="test")
|
| 62 |
+
dataset = dataset.map(map_to_array)
|
| 63 |
+
|
| 64 |
+
model = HubertForSequenceClassification.from_pretrained("superb/hubert-large-superb-sid")
|
| 65 |
+
feature_extractor = Wav2Vec2FeatureExtractor.from_pretrained("superb/hubert-large-superb-sid")
|
| 66 |
+
|
| 67 |
+
# compute attention masks and normalize the waveform if needed
|
| 68 |
+
inputs = feature_extractor(dataset[:2]["speech"], sampling_rate=16000, padding=True, return_tensors="pt")
|
| 69 |
+
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| 70 |
+
logits = model(**inputs).logits
|
| 71 |
+
predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
|
| 72 |
+
labels = [model.config.id2label[_id] for _id in predicted_ids.tolist()]
|
| 73 |
+
```
|
| 74 |
+
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| 75 |
+
## Eval results
|
| 76 |
+
|
| 77 |
+
The evaluation metric is accuracy.
|
| 78 |
+
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| 79 |
+
| | **s3prl** | **transformers** |
|
| 80 |
+
|--------|-----------|------------------|
|
| 81 |
+
|**test**| `0.9033` | `0.9035` |
|
| 82 |
+
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| 83 |
+
### BibTeX entry and citation info
|
| 84 |
+
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| 85 |
+
```bibtex
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| 86 |
+
@article{yang2021superb,
|
| 87 |
+
title={SUPERB: Speech processing Universal PERformance Benchmark},
|
| 88 |
+
author={Yang, Shu-wen and Chi, Po-Han and Chuang, Yung-Sung and Lai, Cheng-I Jeff and Lakhotia, Kushal and Lin, Yist Y and Liu, Andy T and Shi, Jiatong and Chang, Xuankai and Lin, Guan-Ting and others},
|
| 89 |
+
journal={arXiv preprint arXiv:2105.01051},
|
| 90 |
+
year={2021}
|
| 91 |
+
}
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| 92 |
+
```
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config.json
ADDED
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@@ -0,0 +1,2585 @@
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{
|
| 2 |
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"_name_or_path": "facebook/hubert-large-ll60k",
|
| 3 |
+
"activation_dropout": 0.0,
|
| 4 |
+
"apply_spec_augment": true,
|
| 5 |
+
"architectures": [
|
| 6 |
+
"HubertForSequenceClassification"
|
| 7 |
+
],
|
| 8 |
+
"attention_dropout": 0.1,
|
| 9 |
+
"bos_token_id": 1,
|
| 10 |
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"classifier_proj_size": 256,
|
| 11 |
+
"conv_bias": true,
|
| 12 |
+
"conv_dim": [
|
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512,
|
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+
512,
|
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512,
|
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512,
|
| 17 |
+
512,
|
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+
512,
|
| 19 |
+
512
|
| 20 |
+
],
|
| 21 |
+
"conv_kernel": [
|
| 22 |
+
10,
|
| 23 |
+
3,
|
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+
3,
|
| 25 |
+
3,
|
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+
3,
|
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+
2,
|
| 28 |
+
2
|
| 29 |
+
],
|
| 30 |
+
"conv_stride": [
|
| 31 |
+
5,
|
| 32 |
+
2,
|
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+
2,
|
| 34 |
+
2,
|
| 35 |
+
2,
|
| 36 |
+
2,
|
| 37 |
+
2
|
| 38 |
+
],
|
| 39 |
+
"ctc_loss_reduction": "sum",
|
| 40 |
+
"ctc_zero_infinity": false,
|
| 41 |
+
"do_stable_layer_norm": true,
|
| 42 |
+
"eos_token_id": 2,
|
| 43 |
+
"feat_extract_activation": "gelu",
|
| 44 |
+
"feat_extract_dropout": 0.0,
|
| 45 |
+
"feat_extract_norm": "layer",
|
| 46 |
+
"feat_proj_dropout": 0.1,
|
| 47 |
+
"final_dropout": 0.0,
|
| 48 |
+
"gradient_checkpointing": false,
|
| 49 |
+
"hidden_act": "gelu",
|
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+
"hidden_dropout": 0.1,
|
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+
"hidden_size": 1024,
|
| 52 |
+
"id2label": {
|
| 53 |
+
"0": "id10001",
|
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+
"1": "id10002",
|
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+
"2": "id10003",
|
| 56 |
+
"3": "id10004",
|
| 57 |
+
"4": "id10005",
|
| 58 |
+
"5": "id10006",
|
| 59 |
+
"6": "id10007",
|
| 60 |
+
"7": "id10008",
|
| 61 |
+
"8": "id10009",
|
| 62 |
+
"9": "id10010",
|
| 63 |
+
"10": "id10011",
|
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+
"11": "id10012",
|
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+
"12": "id10013",
|
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+
"13": "id10014",
|
| 67 |
+
"14": "id10015",
|
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+
"15": "id10016",
|
| 69 |
+
"16": "id10017",
|
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+
"17": "id10018",
|
| 71 |
+
"18": "id10019",
|
| 72 |
+
"19": "id10020",
|
| 73 |
+
"20": "id10021",
|
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+
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|
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+
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|
| 76 |
+
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|
| 77 |
+
"24": "id10025",
|
| 78 |
+
"25": "id10026",
|
| 79 |
+
"26": "id10027",
|
| 80 |
+
"27": "id10028",
|
| 81 |
+
"28": "id10029",
|
| 82 |
+
"29": "id10030",
|
| 83 |
+
"30": "id10031",
|
| 84 |
+
"31": "id10032",
|
| 85 |
+
"32": "id10033",
|
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+
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|
| 87 |
+
"34": "id10035",
|
| 88 |
+
"35": "id10036",
|
| 89 |
+
"36": "id10037",
|
| 90 |
+
"37": "id10038",
|
| 91 |
+
"38": "id10039",
|
| 92 |
+
"39": "id10040",
|
| 93 |
+
"40": "id10041",
|
| 94 |
+
"41": "id10042",
|
| 95 |
+
"42": "id10043",
|
| 96 |
+
"43": "id10044",
|
| 97 |
+
"44": "id10045",
|
| 98 |
+
"45": "id10046",
|
| 99 |
+
"46": "id10047",
|
| 100 |
+
"47": "id10048",
|
| 101 |
+
"48": "id10049",
|
| 102 |
+
"49": "id10050",
|
| 103 |
+
"50": "id10051",
|
| 104 |
+
"51": "id10052",
|
| 105 |
+
"52": "id10053",
|
| 106 |
+
"53": "id10054",
|
| 107 |
+
"54": "id10055",
|
| 108 |
+
"55": "id10056",
|
| 109 |
+
"56": "id10057",
|
| 110 |
+
"57": "id10058",
|
| 111 |
+
"58": "id10059",
|
| 112 |
+
"59": "id10060",
|
| 113 |
+
"60": "id10061",
|
| 114 |
+
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|
| 115 |
+
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|
| 116 |
+
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|
| 117 |
+
"64": "id10065",
|
| 118 |
+
"65": "id10066",
|
| 119 |
+
"66": "id10067",
|
| 120 |
+
"67": "id10068",
|
| 121 |
+
"68": "id10069",
|
| 122 |
+
"69": "id10070",
|
| 123 |
+
"70": "id10071",
|
| 124 |
+
"71": "id10072",
|
| 125 |
+
"72": "id10073",
|
| 126 |
+
"73": "id10074",
|
| 127 |
+
"74": "id10075",
|
| 128 |
+
"75": "id10076",
|
| 129 |
+
"76": "id10077",
|
| 130 |
+
"77": "id10078",
|
| 131 |
+
"78": "id10079",
|
| 132 |
+
"79": "id10080",
|
| 133 |
+
"80": "id10081",
|
| 134 |
+
"81": "id10082",
|
| 135 |
+
"82": "id10083",
|
| 136 |
+
"83": "id10084",
|
| 137 |
+
"84": "id10085",
|
| 138 |
+
"85": "id10086",
|
| 139 |
+
"86": "id10087",
|
| 140 |
+
"87": "id10088",
|
| 141 |
+
"88": "id10089",
|
| 142 |
+
"89": "id10090",
|
| 143 |
+
"90": "id10091",
|
| 144 |
+
"91": "id10092",
|
| 145 |
+
"92": "id10093",
|
| 146 |
+
"93": "id10094",
|
| 147 |
+
"94": "id10095",
|
| 148 |
+
"95": "id10096",
|
| 149 |
+
"96": "id10097",
|
| 150 |
+
"97": "id10098",
|
| 151 |
+
"98": "id10099",
|
| 152 |
+
"99": "id10100",
|
| 153 |
+
"100": "id10101",
|
| 154 |
+
"101": "id10102",
|
| 155 |
+
"102": "id10103",
|
| 156 |
+
"103": "id10104",
|
| 157 |
+
"104": "id10105",
|
| 158 |
+
"105": "id10106",
|
| 159 |
+
"106": "id10107",
|
| 160 |
+
"107": "id10108",
|
| 161 |
+
"108": "id10109",
|
| 162 |
+
"109": "id10110",
|
| 163 |
+
"110": "id10111",
|
| 164 |
+
"111": "id10112",
|
| 165 |
+
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|
| 166 |
+
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|
| 167 |
+
"114": "id10115",
|
| 168 |
+
"115": "id10116",
|
| 169 |
+
"116": "id10117",
|
| 170 |
+
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|
| 171 |
+
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|
| 172 |
+
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|
| 173 |
+
"120": "id10121",
|
| 174 |
+
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|
| 175 |
+
"122": "id10123",
|
| 176 |
+
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|
| 177 |
+
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|
| 178 |
+
"125": "id10126",
|
| 179 |
+
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|
| 180 |
+
"127": "id10128",
|
| 181 |
+
"128": "id10129",
|
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+
"129": "id10130",
|
| 183 |
+
"130": "id10131",
|
| 184 |
+
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|
| 185 |
+
"132": "id10133",
|
| 186 |
+
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|
| 187 |
+
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|
| 188 |
+
"135": "id10136",
|
| 189 |
+
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|
| 190 |
+
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|
| 191 |
+
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|
| 192 |
+
"139": "id10140",
|
| 193 |
+
"140": "id10141",
|
| 194 |
+
"141": "id10142",
|
| 195 |
+
"142": "id10143",
|
| 196 |
+
"143": "id10144",
|
| 197 |
+
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|
| 198 |
+
"145": "id10146",
|
| 199 |
+
"146": "id10147",
|
| 200 |
+
"147": "id10148",
|
| 201 |
+
"148": "id10149",
|
| 202 |
+
"149": "id10150",
|
| 203 |
+
"150": "id10151",
|
| 204 |
+
"151": "id10152",
|
| 205 |
+
"152": "id10153",
|
| 206 |
+
"153": "id10154",
|
| 207 |
+
"154": "id10155",
|
| 208 |
+
"155": "id10156",
|
| 209 |
+
"156": "id10157",
|
| 210 |
+
"157": "id10158",
|
| 211 |
+
"158": "id10159",
|
| 212 |
+
"159": "id10160",
|
| 213 |
+
"160": "id10161",
|
| 214 |
+
"161": "id10162",
|
| 215 |
+
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|
| 216 |
+
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|
| 217 |
+
"164": "id10165",
|
| 218 |
+
"165": "id10166",
|
| 219 |
+
"166": "id10167",
|
| 220 |
+
"167": "id10168",
|
| 221 |
+
"168": "id10169",
|
| 222 |
+
"169": "id10170",
|
| 223 |
+
"170": "id10171",
|
| 224 |
+
"171": "id10172",
|
| 225 |
+
"172": "id10173",
|
| 226 |
+
"173": "id10174",
|
| 227 |
+
"174": "id10175",
|
| 228 |
+
"175": "id10176",
|
| 229 |
+
"176": "id10177",
|
| 230 |
+
"177": "id10178",
|
| 231 |
+
"178": "id10179",
|
| 232 |
+
"179": "id10180",
|
| 233 |
+
"180": "id10181",
|
| 234 |
+
"181": "id10182",
|
| 235 |
+
"182": "id10183",
|
| 236 |
+
"183": "id10184",
|
| 237 |
+
"184": "id10185",
|
| 238 |
+
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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+
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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+
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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+
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|
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+
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|
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+
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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+
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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+
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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+
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|
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+
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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+
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|
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|
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+
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|
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+
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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+
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|
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