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Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)最新文献

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Abordagem Multidisciplinar para Ensino-Aprendizagem de Projetos de Sistemas Computacionais com Apoio do CompSim 在CompSim支持下的计算机系统项目的多学科教学方法
Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022) Pub Date : 2022-09-28 DOI: 10.5753/ercemapi.2022.226450
E. Lisboa, G. Esmeraldo, R. Feitosa, E. C. P. D. S. Proto, E. N. D. S. Barros, I. S. V. D. Melo
{"title":"Abordagem Multidisciplinar para Ensino-Aprendizagem de Projetos de Sistemas Computacionais com Apoio do CompSim","authors":"E. Lisboa, G. Esmeraldo, R. Feitosa, E. C. P. D. S. Proto, E. N. D. S. Barros, I. S. V. D. Melo","doi":"10.5753/ercemapi.2022.226450","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/ercemapi.2022.226450","url":null,"abstract":"Com a evolução tecnológica, os processos de ensino-aprendizagem em projetos de sistemas computacionais tiveram que acompanhar a complexidade dos novos sistemas. Na literatura científica, tem-se utilizado os simuladores computacionais como ferramenta de apoio pedagógico, porém os mesmos não estão preparados para atender a essas novas demandas educacionais. Assim, este trabalho propõe uma abordagem de ensino-aprendizado multidisciplinar em projetos de sistemas computacionais, que tem como apoio a simulação computacional e práticas com componentes eletrônicos reais, para promover uma aprendizagem significativa, considerando aspectos metodológicos que impulsionam a formação profissional e tecnológica.","PeriodicalId":278046,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)","volume":"9 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121736566","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Avaliação de Desempenho de Redes em Malha Sem Fio em Cenários de Cidades Inteligentes 智慧城市场景下无线网状网络的性能评估
Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022) Pub Date : 2022-09-28 DOI: 10.5753/ercemapi.2022.226045
R. Moreno, C. Oliveira
{"title":"Avaliação de Desempenho de Redes em Malha Sem Fio em Cenários de Cidades Inteligentes","authors":"R. Moreno, C. Oliveira","doi":"10.5753/ercemapi.2022.226045","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/ercemapi.2022.226045","url":null,"abstract":"O protocolo de roteamento Hybrid Wireless Mesh Protocol (HWMP) é um dos protocolos recomendados pelo padrão IEEE 802.11s para Redes em Malha Sem Fio (Wireless Mesh Networks - WMNs). Este trabalho tem como objetivo realizar uma avaliação de desempenho do HWMP com base em seus dois modos (reativo e reativo com proativo), em cenários de cidades inteligentes. Para análise do seu desempenho, simulações foram realizadas no simulador NS-3 sendo possíveis a comparação entre os dois modos em cenários com variados números de fluxos de dados, variados volumes de dados e diferentes tipos de aplicações. Os resultados alcançados podem ser utilizados por projetistas de redes para a implantação ou melhoria de WMN em cidades inteligentes.","PeriodicalId":278046,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131158647","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Brazilian discussion about COVID-19 lockdown policies on Twitter 巴西人在推特上讨论COVID-19封锁政策
Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022) Pub Date : 2022-09-28 DOI: 10.5753/ercemapi.2022.225834
F. Xavier, Gustavo Rick Amaral, A. Saraiva
{"title":"Brazilian discussion about COVID-19 lockdown policies on Twitter","authors":"F. Xavier, Gustavo Rick Amaral, A. Saraiva","doi":"10.5753/ercemapi.2022.225834","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/ercemapi.2022.225834","url":null,"abstract":"The COVID-19 pandemic affected all countries worldwide, causing big changes in people's routines due to public policies for disease spreading control. Among the most impacting measures were social distancing policies and lockdown, leading to an intense discussion by the population. To describe this discussion in Brazil, this research applied data science and natural language methods to analyze posts on Twitter. It processed more than 12.9 million tweets between 2020 and 2021, and the results highlighted the main topics discussed by Brazilian Twitter users, such as the ideological-political component. The approach employed in this research proved to help extract valuable information in massive data mass.","PeriodicalId":278046,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)","volume":"79 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"116938528","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Um Estudo de Caso para Detecção de Ovócitos de Peixe Utilizando Redes Neurais Convolucionais 用卷积神经网络检测鱼卵母细胞的案例研究
Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022) Pub Date : 2022-09-28 DOI: 10.5753/ercemapi.2022.224774
Yanna K Cruz, E. Santana, A. F. M. Silva, I. A. D. Nascimento, Raimunda N. C. Fortes, J. R. Torres-Júnior
{"title":"Um Estudo de Caso para Detecção de Ovócitos de Peixe Utilizando Redes Neurais Convolucionais","authors":"Yanna K Cruz, E. Santana, A. F. M. Silva, I. A. D. Nascimento, Raimunda N. C. Fortes, J. R. Torres-Júnior","doi":"10.5753/ercemapi.2022.224774","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/ercemapi.2022.224774","url":null,"abstract":"Ovócitos são células germinativas complexas que apresentam mudanças estruturais e funcionais ao longo do desenvolvimento maturacional em peixes. Distinguir ovócitos em imagens histológicas é um procedimento demorado, tedioso e suscetível a erros, pois geralmente, ocorre uma interpretação visual e subjetiva pelo especialista. Esta pesquisa propõe um estudo de caso que demonstra uma abordagem capaz de detectar ovócitos de forma automática. Para isso, uma base de imagens foi utilizada, sendo esta divida em treino, teste e validação. Técnicas para o aumento de dados foram empregadas a fim de tornar o modelo mais robusto. Para a detecção dos ovócitos a arquitetura YOLOv5x foi aplicada na base de imagens. Os resultados obtidos foram promissores, alcaçando uma taxa de precisão de 83,0% para a classe VI - vitelogênese inicial, e 97,7%, 95,3% e 66,8%, repectivamente de revocação, mAP@0.5 e mAP@0.95, para a classe VF - vitelogênese final.","PeriodicalId":278046,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)","volume":"30 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126016966","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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ReqSCity: uma ferramenta de análise de requisitos de aplicações para cidades inteligentes ReqSCity:智慧城市应用需求分析工具
Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022) Pub Date : 2022-09-28 DOI: 10.5753/ercemapi.2022.226296
Bruno Carvalho da Silva, Rodolfo Alves, V. Santos, R.L.G. Siqueira, J. Correia, Luis Rivero, L. Coutinho, A. Teles, Davi Viana
{"title":"ReqSCity: uma ferramenta de análise de requisitos de aplicações para cidades inteligentes","authors":"Bruno Carvalho da Silva, Rodolfo Alves, V. Santos, R.L.G. Siqueira, J. Correia, Luis Rivero, L. Coutinho, A. Teles, Davi Viana","doi":"10.5753/ercemapi.2022.226296","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/ercemapi.2022.226296","url":null,"abstract":"Erros na fase de elicitação de requisitos, como ambiguidade e incompletude nos documentos gerados podem prejudicar o restante do processo de desenvolvimento, por isso, uma análise desses documentos é importante para o avanço adequado do processo de desenvolvimento. A análise manual destes requisitos é custosa, e tendenciosa a falhas, ainda mais quando o sistema possui uma grande complexidade. A detecção automática desses erros se apresenta como uma abordagem promissora. O objetivo deste trabalho é apresentar a ferramenta ReqSCity que auxilia o processo de análise de requisitos de maneira automática, focando na análise de requisitos ambíguos e incompletos através do uso de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Utilizaram-se técnicas de tokenização e pos-tagging a partir da biblioteca NLTK do Python. Adicionalmente, a ferramenta gerada é capaz de avaliar se o requisito está no contexto de cidades inteligentes e fornece sugestões para melhorar a completude de requisitos, usando como base a ontologia M3-Ontology.","PeriodicalId":278046,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)","volume":"64 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127111026","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Uma Análise Bibliométrica da Produção Científica em Apicultura de Precisão 精准养蜂科学生产的文献计量分析
Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022) Pub Date : 2022-09-28 DOI: 10.5753/ercemapi.2022.226438
Carolina Alves Ribeiro, Isaura Nelsivânia Sombra Oliveira, Danielo G. Gomes
{"title":"Uma Análise Bibliométrica da Produção Científica em Apicultura de Precisão","authors":"Carolina Alves Ribeiro, Isaura Nelsivânia Sombra Oliveira, Danielo G. Gomes","doi":"10.5753/ercemapi.2022.226438","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/ercemapi.2022.226438","url":null,"abstract":"A Bibliometria é uma técnica quantitativa e estatística para aferir métricas de produção e de disseminação do conhecimento científico. Diante disso, o objetivo deste artigo é destacar as tendências globais das pesquisas na área de apicultura de precisão através de análises bibliométricas. Os conjuntos de dados utilizados foram extraídos das bases Scopus e Web of Science. As análises foram feitas usando o Biblioshiny da biblioteca Bibliometrix, usada no software RStudio. Evidenciou-se que o maior número de publicações sobre apicultura de precisão ocorreu nos anos 2020 e 2021, sendo a Letônia o país com mais trabalhos publicados. Computers and Electronics in Agriculture, Engineering for Rural Development e Biosystems Engineering foram os periódicos que se destacaram. E foram determinados os tópicos de tendência em apicultura de precisão (precision beekeeping) de 2016 a 2021.","PeriodicalId":278046,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130291096","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Um Aplicativo Móvel para o Registro e Mapeamento de Furtos e Roubos em Regiões Metropolitanas 一款用于记录和绘制大都市地区盗窃和抢劫的移动应用程序
Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022) Pub Date : 2022-09-28 DOI: 10.5753/ercemapi.2022.226371
Ian Wanderson da Silva Oliveira, A. R. Lopes
{"title":"Um Aplicativo Móvel para o Registro e Mapeamento de Furtos e Roubos em Regiões Metropolitanas","authors":"Ian Wanderson da Silva Oliveira, A. R. Lopes","doi":"10.5753/ercemapi.2022.226371","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/ercemapi.2022.226371","url":null,"abstract":"Diante do aumento dos casos de roubos nas cidades brasileiras nos últimos anos, e motivados pelos benefícios que os dispositivos móveis oferecem aos usuários, este artigo apresenta o Radar do Roubo, um aplicativo para o registro de ocorrências e mapeamento dos roubo nas regiões urbanas, com objetivo de contribuir para a segurança pública no combate a esse tipo de crime. O aplicativo utiliza o conceito de mapeamento colaborativo, permitindo que diferentes usuários informem o local do crime e o aplicativo faz o mapeamento de todas as ocorrências exibindo a localização exata de cada uma no mapa da cidade, em tempo real. O Radar do Roubo foi avaliado pela população e por policiais, e os resultados mostram que o objetivo deste artigo foi validado.","PeriodicalId":278046,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)","volume":"52 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126080256","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Paralelização Eficiente na Simulação da Elevação do Nível do Mar em Áreas de Reentrâncias Maranhenses maranhao重入区海平面上升模拟中的有效并行化
Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022) Pub Date : 2022-09-28 DOI: 10.5753/ercemapi.2022.225980
Francisco Borges Carreiro Filho, H. Borges, O. A. C. Cortes
{"title":"Paralelização Eficiente na Simulação da Elevação do Nível do Mar em Áreas de Reentrâncias Maranhenses","authors":"Francisco Borges Carreiro Filho, H. Borges, O. A. C. Cortes","doi":"10.5753/ercemapi.2022.225980","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/ercemapi.2022.225980","url":null,"abstract":"A representação computacional de fenômenos do mundo real é uma atividade complexa, normalmente exigindo o processamento de uma grande quantidade de dados. Neste contexto, a computação de alto desempenho se apresenta como uma solução na redução do tempo de execução nas aplicações. Assim, neste trabalho investiga-se o uso de paralelismo usando multi núcleos (CPU) e muitos núcleos (GPU) na simulação da elevação do nível do mar, um problema sério causado pelas mudanças climáticas, especialmente em regiões de mangue. A simulação foi realizada através do uso de autômatos celulares em três cenários: sequencial, paralelo usando MPI e paralelo usando C-CUDA. Os resultados demonstraram um ganho de performance expressivo nas versões paralelizadas, em especial em GPU, chegando a um speedup de 2,88 e 253,02 em MPI e C-CUDA, respectivamente.","PeriodicalId":278046,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)","volume":"14 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"114259595","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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PSO-based ViT-Seismic: A Vision Transformer Approach for Gas Detection in Seismic Images 基于pso的ViT-Seismic:一种用于地震图像气体检测的视觉变换方法
Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022) Pub Date : 2022-09-28 DOI: 10.5753/ercemapi.2022.225389
D. A. Dias Júnior, L. B. Cruz, J. O. B. Diniz, A. Silva, A. Paiva, M. Gattass
{"title":"PSO-based ViT-Seismic: A Vision Transformer Approach for Gas Detection in Seismic Images","authors":"D. A. Dias Júnior, L. B. Cruz, J. O. B. Diniz, A. Silva, A. Paiva, M. Gattass","doi":"10.5753/ercemapi.2022.225389","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/ercemapi.2022.225389","url":null,"abstract":"Seismic reflection is one of the geophysical methods most used in the oil and gas (O&G) industry for hydrocarbon prospecting. In particular, for some Brazilian onshore fields, such a method has been used for estimating the location and volume of gas accumulations. However, the analysis and interpretation of seismic data is time-consuming due to the large amount of information and the noisy nature of the acquisitions. In order to help geoscientists in those tasks, computational tools based on machine learning have been proposed considering Direct Hydrocarbon Indicators (DHIs). In this study, we present a methodology for detection of gas accumulations based on vision Transformer neural network (ViT) and Particle Swarm Optimization (PSO) scheme. In the best scenario, the proposed method achieved a sensitivity of 75.14%, a specificity of 96.14% and an accuracy of 95.60%. We present some tests performed on Parnaíba Basin which demonstrate that the proposed method is promising for gas exploration.","PeriodicalId":278046,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)","volume":"69 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"116017432","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Tecnologias Assistivas Digitais para Estudantes com Deficiência Visual em Cursos Superiores na Área de Ciências Exatas e da Terra 在精确和地球科学领域的高等教育课程中为视障学生提供的数字辅助技术
Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022) Pub Date : 2022-09-28 DOI: 10.5753/ercemapi.2022.226317
C. L. Lima, Maria Alcina Gomes de Sousa Monteiro
{"title":"Tecnologias Assistivas Digitais para Estudantes com Deficiência Visual em Cursos Superiores na Área de Ciências Exatas e da Terra","authors":"C. L. Lima, Maria Alcina Gomes de Sousa Monteiro","doi":"10.5753/ercemapi.2022.226317","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/ercemapi.2022.226317","url":null,"abstract":"O presente artigo tem como objetivo apresentar o resultado de uma Revisão de Literatura sobre as Tecnologias Assistivas Digitais, de baixo custo, considerando pesquisas desenvolvidas no período de janeiro de 2010 a outubro de 2020, que possam auxiliar no processo de ensino e aprendizagem de estudantes com deficiência visual na área de Ciências Exatas e da Terra, delimitada ao aprendizado de disciplinas de matemática, química, física e informática. A partir da análise qualitativa dos dados, observou-se Tecnologias Assistivas Digitais que podem ser utilizadas nas disciplinas de cálculos, mas também foi constatado uma carência de tecnologias disponíveis no mercado para serem aplicadas nas aulas de laboratório.","PeriodicalId":278046,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)","volume":"18 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128179507","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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