OpenARK-Tutorial: Erweiterte Realität, Zusammenarbeit und replizierbare Wissenschaft

Ausdruck „OpenARK-Tutorial“ klingt vielleicht etwas kryptisch. wenn Sie nur davon gehört haben Augmented Reality (AR) Über die oberflächliche Betrachtung hinaus umfasst dieser Begriff eine Welt, in der freie Software, wissenschaftliche Forschung, Telepräsenz und eine tiefgreifende Reflexion über unsere heutigen wissenschaftlichen Arbeitsweisen zusammenfließen. Es handelt sich nicht nur um ein „Entwicklungskit“, sondern um einen Baustein in einem viel umfassenderen Ökosystem von Mixed-Reality-Technologien und Forschungsmethoden.

Ausgehend von verschiedenen Quellen, die OpenARK, seine Schulungen und den Kontext seiner Entstehung beschreiben, wird ein Szenario entworfen, in dem Die Demokratisierung der Technologie und die Replikationskrise in der Wissenschaft Sie gehören zusammen. In diesem Artikel verknüpfen wir all diese Komponenten: Was ist OpenARK? Wie wurde es auf Veranstaltungen wie ISMAR gelehrt? Welche Rolle spielen Konzepte wie SLAM oder semantische Segmentierung? Und warum sind Aspekte wie die Reproduzierbarkeit von Experimenten oder die Zusammenarbeit in AR so wichtig, wenn man diese Art von Werkzeugen ernst nehmen will?

Kontext: Empirische Wissenschaft und die Replikationskrise

Bevor man sich mit OpenARK auseinandersetzt, ist es wichtig, den Hintergrund zu verstehen: die sogenannte „Replikationskrise“ in den empirischen WissenschaftenDieser Begriff entstand, als in Bereichen wie Medizin und Psychologie viele Studien, die als robust galten, bei der Replikation nicht mehr bestätigt werden konnten. In einigen groß angelegten Projekten ließ sich mehr als die Hälfte der veröffentlichten Ergebnisse nicht reproduzieren.

Diese Situation hat einen tiefen Zweifel hervorgerufen: Inwieweit können wir den veröffentlichten Daten vertrauen? Wenn wir medizinische Behandlungen oder politische Maßnahmen entwickeln oder auch neue Forschung auf der Grundlage früherer Erkenntnisse durchführen, geht es nicht einfach darum, dass "Fehler auftreten", sondern vielmehr darum, dass die Funktionsweise der empirischen Wissenschaft, die auf statistischen und probabilistischen Erkenntnissen basiert, mit der intuitiven Denkweise des Menschen kollidiert, die tendenziell viel absoluter ist.

In der Praxis stützen sich die empirischen Wissenschaften auf die Hypothesenprüfung und statistische AnalyseDie Annahme oder Ablehnung einer Hypothese ist nie eine einfache Ja- oder Nein-Entscheidung: Es besteht immer die Möglichkeit, sich zu irren, Fehler erster und zweiter Art, Signifikanzniveaus, statistische Aussagekraft usw. Das Problem ist, dass unser Gehirn dazu neigt, „signifikant“ mit „wahr“ und „nicht signifikant“ mit „falsch“ zu übersetzen, wodurch ein Prozess vereinfacht wird, der in Wirklichkeit viel differenzierter und mit Unsicherheiten behaftet ist.

Diese Diskrepanz zwischen tatsächlichem probabilistischem Denken und der Art und Weise, wie wir es interpretieren, führt dazu, dass Diese Ergebnisse sollten mit Vorsicht interpretiert werden. Sie werden als unumstößliche Wahrheiten präsentiert. Und genau hier wird die Unmöglichkeit der Replikation von Studien deutlich: Wenn die Wahrscheinlichkeit, bestimmte Ergebnisse zufällig zu erzielen, nicht rigoros berücksichtigt wird, ist es nur eine Frage der Zeit, bis systematische Fehler, überhöhte Effekte oder Befunde auftreten, die nur „in den Originaldaten“ existierten.

Eine wichtige Folge dieser Krise ist, dass viele Disziplinen ihre Publikationsmethoden überdenken mussten. Welche Beweisstandards fordern sie? und wie sie mit Problemen wie Stichprobengröße, p-Hacking oder der selektiven Veröffentlichung positiver Ergebnisse umgehen. Es ist eine andauernde Debatte, die auch verwandte Bereiche betrifft. virtuelle Realität und nahm zu, wenn die Studien menschliche Probanden einbeziehen oder die Effektivität interaktiver Systeme bewerten.

Institutionelle Reaktionen: von den National Institutes of Health (NIH) bis hin zu Berufsverbänden

Angesichts dieser Situation haben mehrere Förderorganisationen und wissenschaftliche Vereinigungen begonnen, die Spielregeln zu ändern. Eine der am häufigsten genannten ist die Nationale Gesundheitsinstitute (NIH) der Vereinigten Staatenworaufhin konkrete Maßnahmen zur Verbesserung der Reproduzierbarkeit der von ihr finanzierten Forschung eingeführt wurden.

Diese Maßnahmen beinhalten eine spezifische Finanzierung für ReplikationsstudienDies wurde jahrelang stark unterschätzt. In vielen Bereichen galt die Reproduktion von Forschungsergebnissen als wenig attraktiv für den Lebenslauf und schwierig zu publizieren, weshalb kaum jemand bereit war, Zeit und Ressourcen darin zu investieren. Durch gezielte Ausschreibungen und die Anerkennung des Wertes dieser Arbeit versucht das NIH, diese Voreingenommenheit zu korrigieren.

Ein weiteres Schlüsselelement ist die Anforderung, dass die von diesen Agenturen finanzierten Teams Teilen Sie Ihre Daten öffentlich und anonym Vorausgesetzt, es ist machbar und ethische sowie datenschutzrechtliche Bestimmungen werden beachtet. Dies ermöglicht es anderen Forschungsgruppen, die Analysen zu überprüfen, die Experimente mit denselben Daten zu wiederholen oder die Studie mit neuen Proben von Grund auf neu durchzuführen, wodurch die Transparenz erheblich erhöht wird.

Nicht nur Förderinstitutionen haben Maßnahmen ergriffen: Berufsverbände und Organisationen, darunter auch technische Organisationen wie … IEEESie haben begonnen, ihre redaktionellen Richtlinien zu verschärfen, um die Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen zu fördern. Dies reicht von der Anforderung von Code und Daten zusammen mit Artikeln bis hin zur Förderung von Publikationsformaten, die sowohl neue Ergebnisse als auch eine gute Replikation früherer Experimente wertschätzen.

Zusammengenommen deuten diese Initiativen auf einen kulturellen Wandel hin: Abkehr von einem Modell, das von Neuheiten besessen ist In einem anderen Bereich, in dem Robustheit und unabhängige Reproduzierbarkeit der Ergebnisse deutlich wichtiger sind, bedeutet dies für Bereiche, die mit interaktiven Systemen, Softwarearchitektur oder AR-Algorithmen arbeiten, auch den Austausch von Implementierungen, Pipelines und Nutzungshandbüchern – ganz im Sinne von OpenARK.

Welche Rolle spielen virtuelle und erweiterte Realität in diesem Szenario?

Im Bereich der virtuelle und immersive UmgebungenViele historische Beiträge konzentrierten sich auf Systeme, Architekturen und AlgorithmenIn diesen Fällen ist die Validierung tendenziell eher „absolut“: Entweder erfüllt das System bestimmte Leistungsanforderungen, oder der Algorithmus konvergiert mit bestimmten Fehlern, oder die Architektur unterstützt X gleichzeitige Benutzer usw. Die Logik hinter der Korrektheit ist tendenziell deterministischer.

Wenn wir jedoch darüber sprechen Empirische Studien mit menschlichen Nutzern In solchen Kontexten (beispielsweise bei der Bewertung, ob eine AR-Schnittstelle die Zusammenarbeit verbessert oder ob ein Telepräsenzsystem ein stärkeres Präsenzgefühl fördert) betreten wir den probabilistischen Bereich der empirischen Wissenschaft. Das bedeutet, dass Evidenz durch zahlreiche Studien, verschiedene Labore und mehrere Replikationsversuche gesammelt werden muss.

Das Problem besteht darin, dass viele wissenschaftliche Gemeinschaften, die sich auf virtuelle und erweiterte Realitätstechnologien konzentrieren, dazu neigen, vor allem eines zu schätzen: „überraschende“ oder „neuartige“ Ergebnisse Bei der Annahme von Beiträgen auf Konferenzen und in Fachzeitschriften. Wenn das Hauptkriterium für die Veröffentlichung einer empirischen Arbeit darin besteht, dass sie etwas Aufsehenerregendes enthält, entsteht ein perverser Anreiz, nach großen und spektakulären Effekten zu suchen, selbst wenn diese statistisch fragil oder schwer zu replizieren sind.

Wenn jede Studie, die versucht, ein früheres Ergebnis zu bestätigen, als „unoriginell“ betrachtet wird, dann passiert Folgendes: Die Literatur ist voller Entdeckungen, die kaum erprobt wurden. unabhängig. Das Gebiet mag den Eindruck erwecken, sich rasant zu entwickeln, doch die tatsächliche empirische Grundlage, auf der es beruht, ist weniger solide, als es scheint.

Daher betonen verschiedene Experten die Notwendigkeit virtueller und AR-Communities. aufgeschlossener gegenüber ReplikationsstudienDie Akzeptanz und Wertschätzung von Artikeln, die frühere Erkenntnisse bestätigen (oder in Frage stellen), selbst wenn sie keine spektakulären neuen Informationen liefern, ist von grundlegender Bedeutung, wenn wir ein kumulatives und verlässliches Wissen darüber aufbauen wollen, wie Menschen mit diesen Technologien interagieren.

OpenARK: ein offenes Entwicklungskit für AR und Telepräsenz

In diesem Kontext wird OpenARK besonders interessant, ein Open-Source-Entwicklungskit für Augmented Reality Das Projekt, das von der University of California, Berkeley, initiiert wurde, hat zum Ziel, Forschern, Unternehmen und Enthusiasten den Zugang zu Augmented- und Mixed-Reality-Technologien zu erleichtern, Einstiegshürden abzubauen und die technische Reproduzierbarkeit von Projekten zu fördern.

Die Entwicklung von OpenARK erfolgte im Kontext von FHL Vive Center für erweiterte RealitätUnter der Leitung von Professor Shankar Sastry wurde dort, mit der Beratung von Forschern wie Dr. Yang und in ständiger Zusammenarbeit mit Doktoranden, eine Plattform entwickelt, die in der Lage ist, Schlüsselkomponenten von AR und MR zu integrieren, von der Bildverarbeitung bis zur Echtzeit-Interaktion mit der Umgebung.

Ein zentraler Bestandteil der Arbeit mit OpenARK war die Vorbereitung Stabile Code-Releases, übersichtliche Build-Prozesse und eine Reihe von Benutzerhandbüchern, die jedem Benutzer helfen sollen Windows könnte installieren, konfigurieren Und so können Sie mit dem Kit experimentieren, ohne dabei den Verstand zu verlieren. Diese Liebe zum Detail in der Dokumentation und der Entwicklererfahrung ist Teil der Philosophie, Technologie für alle zugänglich zu machen.

In der Zwischenzeit haben die Teams hinter OpenARK an Folgendem gearbeitet: Diese Benutzerfreundlichkeit soll auf das gesamte Ökosystem ausgeweitet werden. LinuxHier setzen zahlreiche Forschungslabore und fortgeschrittene Entwickler ihre Systeme ein. Ziel ist es, ein nahtloses Nutzungserlebnis über verschiedene Plattformen hinweg zu bieten und so die Reibungsverluste sowohl bei der schnellen Prototypentwicklung als auch bei komplexeren angewandten Forschungsprojekten zu minimieren.

Durch die enge Zusammenarbeit mit Doktoranden und Experten für gemischte Realität hat das OpenARK-Team tiefer in die Materie eingetaucht. MR-Kerntechnologien wie z. B. SLAM-Algorithmen (Simultane Lokalisierung und Kartierung), 3D-Rekonstruktion der Umgebung und semantische Szenensegmentierung. All diese Elemente sind grundlegend dafür, dass ein AR-System seinen Standort, die Umgebung und die darin befindlichen Objekte erkennt.

Telepräsenz, ISMAR und Wissensverbreitung

OpenARK ist nicht auf ein Labor beschränkt geblieben, sondern hat den Sprung in die internationale Gemeinschaft geschafft durch Tutorials und spezielle Sitzungen auf KonferenzenEin bedeutender Meilenstein war die Mitorganisation einer OpenARK-Tutorial-Session auf der ISMAR 2019 in Peking, einem der wichtigsten Foren für Augmented und Mixed Reality.

Bei dieser Gelegenheit gab ein Teil des Teams ein einstündige Präsentation mit Schwerpunkt auf Telepräsenzprojekten Entwickelt auf der OpenARK-Plattform. Die Idee war, zu zeigen, wie sich das Entwicklungskit in Szenarien einfügt, in denen mehrere Personen, möglicherweise geografisch getrennt, eine erweiterte Umgebung gemeinsam nutzen und zusammenarbeiten können, als wären sie zusammen.

Im Rahmen des Tutorials wurden folgende Punkte erläutert: Hauptmerkmale des SetsWie Computer Vision, Tracking, Umgebungsrekonstruktion und grafische Darstellungsmodule integriert werden und wie diese Komponenten kombiniert werden können, um immersive Telepräsenzerlebnisse zu schaffen. Für viele Teilnehmer bot dies einen praktischen Einstieg in Technologien, deren Implementierung von Grund auf sonst Monate an Arbeit erfordert hätte.

Abgesehen von den technischen Aspekten bestand die Philosophie hinter diesen Tutorials darin, dass jeder Interessierte – von Forscher und Unternehmenssponsoren für „Bastler“ und fortgeschrittene HobbyistenSie sollten diese Werkzeuge verstehen und für ihre eigenen Projekte wiederverwenden können. Der Schwerpunkt lag darauf, zugängliche Projekte zu entwickeln, die es anderen ermöglichen, sich kreativ auszudrücken und gemeinsam im Bereich der Mixed Reality Fortschritte zu erzielen.

Dieser Ansatz steht im Einklang mit einer Technologievision, in der Open Source, sorgfältige Dokumentation und die Bereitschaft zum Austausch bewährter Verfahren im Vordergrund stehen. Schlüsselelemente für mehr Transparenz in Wissenschaft und TechnikIn einem Umfeld, das von der Replikationskrise geprägt ist, erleichtert das Angebot offener Plattformen wie OpenARK es anderen, technische Ergebnisse unabhängig zu reproduzieren, zu erweitern und zu überprüfen.

Zusammenarbeit und AR aus einer nutzerzentrierten Perspektive

Neben Initiativen wie OpenARK haben verschiedene Gruppen begonnen, Augmented Reality aus einer sehr menschlichen Perspektive zu betrachten. Ein Beispiel dafür sind die Tutorials, die sich auf … konzentrieren. AR-gestützte Zusammenarbeit und nutzerzentriertes Design, wie beispielsweise jene, die von Forschern der Universität Aveiro in virtuellen Umgebungen organisiert werden.

In einer dieser Sitzungen, die virtuell (über Zoom im virtuellen Raum 3) im Rahmen eines Konferenztages stattfand, nahmen folgende Personen als Redner teil: Bernardo Marques, Samuel Silva, Paulo Dias und Beatriz Sousa SantosDie Sitzung fand am Nachmittag (15:30-18:30 Uhr GMT+8) statt und war so aufgebaut, dass zunächst grundlegende Konzepte erläutert und anschließend die Debatte über zukünftige Forschungsrichtungen eröffnet wurde.

Der Schwerpunkt des Tutorials lag auf der Präsentation grundlegende Konzepte der Zusammenarbeit und AR-Technologien aus einer stark auf den Menschen ausgerichteten Perspektive. Anstatt direkt von der Technologie auszugehen, wurden Elemente wie Teamzusammensetzung, Zeitmanagement, Aufgabentypen, Kommunikationskanäle, Szenenerfassung und Quellen gemeinsamen Kontextes analysiert.

Weitere wichtige Aspekte waren die Art und Weise, wie Benutzer können im erweiterten Umfeld handeln und eingreifen Und welche Bedürfnisse haben sie, damit die Zusammenarbeit aus der Ferne wirklich effektiv ist: Koordination der Rollen, Sichtbarkeit der Aktionen anderer, Bezugnahme auf gemeinsame Objekte usw. Auf diesen Säulen basierte ein Vorschlag zur Bewertung und Weiterentwicklung kollaborativer AR-Technologien.

Im Anschluss an die konzeptionelle Einführung analysierten die Referenten die aktuellen Stand des Forschungsfeldes und einen möglichen Fahrplan für Forschungsmaßnahmen Prioritäten. Sie betonten, dass sich ein Großteil der bisherigen Arbeiten eher auf die Entwicklung der Basistechnologie und die Überwindung technischer Probleme konzentriert habe, als auf eine gründliche Bewertung der Zusammenarbeit von Menschen bei der Nutzung dieser Systeme.

Einer der wichtigsten genannten Punkte ist, dass Viele Studien stützen sich immer noch auf Methoden, die für einzelne Nutzer entwickelt wurden.Dies reicht für die Analyse kollaborativer Lösungen nicht aus. Da keine umfassenden Daten zur Interaktion zwischen mehreren Teilnehmern erfasst werden, liefern die Ergebnisse kein ausreichendes Verständnis dafür, was eine kollaborative AR-Erfahrung wirklich effektiv macht.

Dies deutet darauf hin, dass bestehende theoretische und methodische Rahmenwerke bieten begrenzte Unterstützung für AR-vermittelte KollaborationsanalyseEs mangelt deutlich an spezifischen Theorien und Richtlinien, die sowohl die Entwicklung als auch die Bewertung von Systemen leiten. Angesichts der stetig wachsenden Anzahl von Prototypen und experimentellen Lösungen ist es dringend erforderlich, einen klaren Weg zu nutzerfreundlichen, realistischen und wirkungsvollen Schnittstellen für reale Arbeitsumgebungen aufzuzeigen.

Hin zu umfassenderen Bewertungen in kollaborativen AR-Anwendungen

Einer der wichtigsten Handlungsaufrufe in diesen Tutorials lautet: Die Bewertung von AR-Technologien darf sich nicht darauf beschränken, zu überprüfen, ob „die Technologie funktioniert“. Auf technischer Ebene ist es unerlässlich, noch einen Schritt weiter zu gehen und zu messen, wie sich diese Technologie auf die Teamdynamik, die Kommunikation und die Arbeitsergebnisse auswirkt.

Die Organisatoren schlagen vor, dass die Evaluierungen Folgendes umfassen: quantitative und qualitative Daten zu Aspekten wie: wie sich die Gruppe organisiert, um eine Aufgabe zu bewältigen, welche Kommunikationsmuster entstehen, wie AR dazu beiträgt (oder auch nicht), eine gemeinsame Basis zwischen den Teilnehmern zu schaffen, oder wie sich die Wahrnehmung von sozialer Präsenz und Vertrauen unter den Teammitgliedern verändert.

Daher ist es notwendig, Studien zu konzipieren, die Folgendes berücksichtigen: realistische KooperationsszenarienÜber künstliche oder übermäßig vereinfachte Aufgaben hinaus ist es auch entscheidend, Messinstrumente zu entwickeln, die an die Natur der erweiterten Interaktion angepasst sind: spezifische Fragebögen, Koordinationsmetriken und Analysen von Protokolle Interaktion, Sitzungsaufzeichnungen usw.

Gegen Ende des Tutorials erhöhen die Sprecher die Lautstärke. die Notwendigkeit einer offenen Diskussionsphase mit den TeilnehmernHier können Fragen, Meinungen und mögliche zukünftige Forschungsansätze ausgetauscht werden. Diese Diskussion beschränkt sich nicht auf technische Fragen, sondern umfasst auch ethische Aspekte, Benutzerfreundlichkeit, Barrierefreiheit und soziale Auswirkungen von kollaborativer AR.

Die in solchen Initiativen vorgestellten Arbeiten wurden im Rahmen von geförderten Projekten entwickelt, wie zum Beispiel … FCT-Doktorandenstipendium (SFRH/BD/143276/2019)Die Unterstützung durch das IEETA-Institut im Rahmen des Projekts UIDB/00127/2020 und des Projekts Smart Green Homes (POCI-01-0247-FEDER-007678), einer Kooperation zwischen Bosch Termotecnologia SA und der Universität Aveiro, zeigt, dass kollaborative Forschung und AR nicht nur isolierte akademische Themen sind, sondern auch für die Industrie und nationale Institutionen von Interesse sind.

In diesem Kontext können Kits wie OpenARK als dienen technische Infrastruktur zur Bereitstellung und Bewertung kollaborativer LösungenEine Open-Source-Codebasis haben für Szenenerfassung, -verfolgung und -renderingWer AR in Zusammenarbeit erforscht, kann sich stärker auf das Erlebnisdesign und eine gründliche Evaluierung konzentrieren, anstatt ständig die Basis der Technologie neu zu erfinden.

Offene Infrastruktur und Datenbanken: Parallelen zu anderen Projekten

Bei der Diskussion über Open-Source-AR-Tools wie OpenARK ist es interessant, Parallelen zu anderen Projekten zu ziehen. offene Infrastruktur im Bereich Datenbanken und verteilte Systemewie sie beispielsweise auf Fachkonferenzen über Vitess und ähnliche Ökosysteme vorgestellt werden.

Eine der Quellenangaben zu diesem Kontext erwähnt einen Vortrag mit dem Titel „Open-Source-Datenbankinfrastruktur mit Vitess“Gehostet auf SpeakerDeck. Obwohl der Schwerpunkt auf Datenbanken liegt, ist die zugrunde liegende Philosophie sehr ähnlich: eine robuste und skalierbare Open-Source-Infrastruktur anzubieten, die es Unternehmen und Forschungsprojekten ermöglicht, Daten in großem Umfang zuverlässig zu verwalten.

Die Tatsache, dass diese Art von Material auf offenen Plattformen und mit öffentlichen Kennungen (wie einem Code wie …) geteilt wird. 17425f-bd04-487d-a71d-9b8b70dec73b) zeigt denselben Trend: technisches Wissen wird dokumentiert, versioniert und verbreitet, damit andere es studieren, replizieren und darauf aufbauen können, ohne bei Null anfangen zu müssen.

In der gleichen Weise, wie eine offene Datenbankinfrastruktur darauf abzielt, dies zu erleichtern Skalierbarkeit, Beobachtbarkeit und Wartung komplexer SystemeEin Kit wie OpenARK hat zum Ziel, den Zugang zu den grundlegenden Bausteinen der Augmented Reality zu demokratisieren: Umgebungserfassung, Posenverfolgung, geometrische Rekonstruktion, semantische Segmentierung und Rendering, das mit der physischen Welt konsistent ist.

Diese Art von offenen Technologieinfrastrukturprojekten sind natürliche Verbündete von reproduzierbarere und transparentere WissenschaftIndem Forschern ermöglicht wird, nicht nur ihre Ergebnisse, sondern auch die spezifischen Werkzeuge, die zur Erzielung dieser Ergebnisse verwendet wurden, zu teilen, wird ein Teil der Kluft zwischen „was im Artikel steht“ und „was ich selbst in meinem Labor testen kann“ geschlossen.

Betrachtet man das Ganze, so sieht man, wie mehrere Stränge zusammenlaufen: zum einen die Reflexion über die Replikationskrise und die Notwendigkeit, empirische Studien zu replizieren; zum anderen die Entwicklung offener Werkzeuge wie OpenARK oder Vitess, die die Reproduktion technischer Bedingungen erleichtern; und drittens, das Engagement für tiefgründige, menschenzentrierte Beurteilungen in Anwendungen wie kollaborativer AR. All dies trägt zu einem Ökosystem bei, in dem Innovation und Zuverlässigkeit Sie stehen nicht im Widerspruch zueinander, sondern bestärken sich vielmehr gegenseitig.

Die Kombination aus gut dokumentierten offenen Plattformen, Förderinstitutionen, die Transparenz fordern, Berufsverbänden, die bewährte Verfahren fördern, und Nutzergemeinschaften, die die Qualität der Evidenz kritisch hinterfragen, bildet die Grundlage für Technologien wie OpenARK. Es sollten nicht bloß aufsehenerregende Vorführungen sein, sondern stabile Werkzeuge, auf denen dauerhaftes Wissen aufgebaut werden kann. und angewandte Lösungen, die in der realen Welt funktionieren. Ziel ist es, dass AR, MR und Telepräsenz über vage Versprechungen hinausgehen und zu soliden, kollaborativen und replizierbaren Praktiken für Forscher, Unternehmen und neugierige Einzelpersonen werden, die experimentieren und etwas Neues beitragen möchten.

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Holger

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