From f07238b43b27a088bb7465e15a0827b08855bac0 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Mac0490 <72305496+Mac0490@users.noreply.github.com>
Date: Thu, 5 Dec 2024 17:00:54 +0100
Subject: [PATCH] revised
revised
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--- a/2024/Neurons in CS/artical.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-#Neural Networks in CS
-
-The human brain processes information, learns and makes decisions by using billions of interconnected neurons.
-Inspired by this, artificial neural networks (ANNs) use artificial neurons to solve tasks like recognizing speech or diagnosing medical conditions.
-A voting committee offers a useful analogy for how these networks function. ANNs consists of 3 Layers, in Input layer members of the commitee (neurons) receive information, like face or suggestions. Each piece of information is given a weight based on its importance. Hidden layer/s, these members analyze refine the information, looking for patterns to make better decisions. Output layer makes the final decision, such as identifying an object in a picture or answering a question.
-To make the network smarter, training adjusts how much weight each piece of information gets. Over time, just like the brain improves with practice, the network learns from its data and becomes more accurate.
-
-##Miroslava Macejkova
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+++ b/2024/Neurons in CS/article.md
@@ -0,0 +1,11 @@
+#Neural Networks in CS
+
+The human brain processes information, learns, and makes decisions using billions of interconnected neurons. Inspired by this, artificial neural networks (ANNs) use artificial neurons to solve tasks like recognizing speech or diagnosing medical conditions.
+
+Biological and artificial NNs share a similar structure. In ANNs, the input layer receives raw information (e.g., images or text), similar to how dendrites receive information in biological networks. Each input is assigned a weight to reflect its importance.
+
+The hidden layer(s) process and refine this information by analyzing patterns, mimicking how biological neurons handle inputs. The output layer makes the final decision, such as identifying an object or answering a question, analogous to the axon in biological neurons.
+
+Training adjusts the weights to improve the network’s performance, enabling it to learn from data and become increasingly accurate, much like how the brain improves with practice.
+
+##Miroslava Macejkova
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@@ -63,212 +63,215 @@ l-28 -27 -22 85 c-12 47 -30 105 -39 130 -27 71 -94 91 -109 32 -6 -26 105
-35 -55 -37 -353 -205 -363 -205 -4 0 -47 39 -96 86 -113 109 -176 151 -246
166 -48 10 -62 9 -101 -6 -81 -31 -167 -121 -167 -176 0 -39 28 -33 86 19 131
116 167 109 402 -76 l53 -42 -77 -48 c-114 -72 -259 -176 -347 -249 -42 -35
--87 -69 -100 -76 -48 -28 -57 -40 -57 -83 0 -42 -2 -45 -177 -213 -179 -170
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-278 53 59 134 184 134 206 0 39 -23 28 -92 -43 -76 -80 -151 -179 -246 -324
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+-109 -160 -214 -261 -274 -261 -50 0 -292 -49 -543 -110 -286 -70 -361 -91
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+-407 -37 -116 -40 -178 -10 -208 32 -32 44 -19 45 47 0 48 8 76 42 147 85 182
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+26 82 257 127 416 26 94 47 140 64 140 5 0 14 -21 20 -46 31 -124 129 -263
+196 -280 55 -14 59 19 9 84 -41 54 -130 229 -121 238 3 3 21 -11 39 -32 230
+-269 531 -454 739 -454 78 0 130 17 171 57 30 29 34 43 18 59 -8 8 -27 7 -63
+-3 -34 -9 -82 -13 -138 -10 -77 4 -96 9 -182 50 -115 54 -240 134 -318 203
+-31 27 -114 110 -186 185 l-130 135 -14 90 c-16 108 -14 307 4 388 11 54 16
60 46 71 41 13 67 44 82 95 12 39 130 180 152 180 14 0 139 -85 165 -113 11
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-122 2 122 3 0 27 -13 54 -29 26 -17 83 -41 127 -54 44 -14 134 -42 200 -63
-l120 -39 445 -3 c288 -2 486 1 560 8 63 7 241 16 395 20 255 7 300 11 496 44
-242 41 281 51 494 129 201 74 645 181 940 227 72 11 155 29 185 40 51 18 68
-19 205 10 128 -9 168 -16 270 -47 66 -21 121 -38 123 -39 2 -1 -4 -51 -12
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--150 134 -16 15 -48 39 -71 52 -29 18 -47 40 -64 75 -13 28 -30 56 -37 62 -8
-6 -18 19 -23 29 -7 13 18 5 99 -30 152 -65 193 -94 262 -183 33 -43 67 -78 75
--78 24 0 16 53 -17 106 -69 109 -129 151 -352 240 -60 24 -122 54 -137 66 -16
-13 -56 66 -91 118 -34 52 -79 115 -100 140 -22 26 -39 49 -39 52 0 3 21 8 48
-12 26 3 109 21 184 40 l137 33 58 -56 c32 -31 80 -67 106 -79 66 -31 170 -54
-231 -50 43 3 51 6 54 24 3 19 -6 23 -85 38 -124 25 -187 49 -250 97 l-55 41
-63 35 c35 20 83 49 106 65 l41 30 30 -22 c42 -31 165 -30 262 3 68 23 71 23
-87 5 9 -10 41 -30 71 -45 45 -22 68 -26 140 -27 70 -1 87 2 87 14 0 10 -21 18
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--118 -54 -156 -66 -71 -22 -170 -28 -181 -11 -7 11 39 37 114 65 61 23 82 46
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-c0 -51 -7 -129 -16 -174 -8 -45 -14 -102 -12 -128 3 -40 6 -47 25 -50 32 -5
-50 30 74 144 29 139 29 307 1 389 -12 33 -22 63 -22 66 0 7 160 73 164 67 1
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-98 -43 156 -66 l106 -41 -9 -58 c-13 -78 -2 -177 27 -240 20 -44 28 -53 47
--50 19 2 23 8 21 38 -1 19 -5 88 -9 154 l-7 118 24 -7 c59 -16 78 -29 90 -58
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-26 -93 45 -124 50 -264 139 -264 167 0 7 -12 22 -27 33 -18 13 -22 20 -13 21
-34 0 181 -42 267 -76 77 -31 95 -35 108 -24 36 30 3 86 -74 125 -108 54 -346
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-4 104 18 165 32 l112 25 44 -30 c60 -41 155 -71 226 -71 72 0 91 6 91 31 0 23
+-210 207 -268 38 -40 53 -64 59 -98 11 -59 140 -275 205 -344 58 -61 132 -109
+225 -147 55 -22 63 -23 77 -10 8 9 12 22 9 29 -2 8 -57 49 -121 92 -120 80
+-157 119 -238 245 -22 35 -34 60 -27 55 34 -20 153 -107 210 -153 63 -51 93
+-60 130 -41 36 20 25 63 -29 106 -26 20 -51 42 -57 47 -18 17 67 -3 130 -31
+60 -26 75 -35 282 -175 63 -43 119 -74 127 -71 23 9 28 35 12 59 -17 26 -141
+127 -229 187 -128 87 -323 142 -386 109 -19 -11 -31 -6 -104 42 -103 69 -204
+158 -284 250 -34 39 -61 73 -59 74 1 2 27 -10 57 -27 30 -16 101 -41 158 -56
+89 -23 109 -25 142 -15 40 12 49 30 25 50 -8 7 -54 23 -103 36 -117 31 -170
+55 -267 120 -118 79 -134 96 -174 193 -33 80 -36 96 -40 210 -2 67 -1 122 2
+122 3 0 27 -13 54 -29 26 -17 83 -41 127 -54 44 -14 134 -42 200 -63 l120 -39
+435 -3 c273 -2 484 1 565 8 72 7 256 16 410 20 154 5 321 15 370 24 338 55
+384 65 562 132 232 86 665 193 993 245 74 12 157 30 184 40 46 17 62 18 205 8
+132 -10 172 -16 259 -45 57 -19 110 -34 118 -34 17 0 17 10 0 -108 -28 -190
+-39 -365 -26 -427 13 -63 40 -98 73 -93 21 3 22 9 27 122 l5 119 80 44 c90 50
+135 88 135 115 0 37 -58 18 -152 -49 -27 -20 -51 -33 -54 -31 -10 11 17 272
+29 280 14 10 23 8 136 -26 130 -40 246 -32 239 16 -3 20 -15 26 -90 43 -48 11
+-89 22 -92 25 -5 6 38 65 136 186 27 33 48 66 48 75 0 9 12 24 26 33 17 12 24
+25 22 39 -3 20 -9 22 -58 22 -30 -1 -78 -5 -107 -9 l-52 -8 12 31 c10 26 9 34
+-6 48 -16 17 -19 17 -50 0 -32 -18 -104 -117 -167 -232 -19 -33 -35 -61 -36
+-63 -1 -2 -36 6 -76 17 -41 12 -87 21 -102 21 -16 0 -56 7 -90 16 -33 9 -100
+19 -147 23 l-87 6 80 105 c43 58 98 136 121 174 l42 69 72 4 c80 4 204 40 270
+79 44 26 83 71 83 98 0 9 34 48 75 87 75 72 95 103 77 121 -10 10 -43 -16
+-241 -186 -62 -53 -129 -87 -219 -111 -79 -20 -79 -20 -84 18 -3 17 -7 38 -9
+46 -2 9 18 27 56 48 80 46 182 130 236 194 104 123 256 266 325 305 97 54 248
+158 319 219 101 88 283 200 299 184 3 -2 -24 -89 -59 -192 -35 -103 -62 -194
+-59 -202 4 -8 14 -15 25 -15 35 0 138 244 189 445 8 33 17 44 53 63 24 13 81
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+-280 -62 -86 -162 -184 -198 -193 -57 -15 -62 -72 -7 -80 42 -7 70 8 141 75
+97 92 171 187 256 328 78 130 121 234 148 360 9 44 19 86 21 94 3 10 18 1 52
+-30 26 -25 64 -58 86 -73 21 -16 56 -56 77 -89 37 -57 39 -65 39 -136 0 -99
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+-101 -147 -196 -318 -93 -167 -104 -191 -86 -206 30 -25 66 13 170 175 46 71
+75 108 70 90 -4 -16 -13 -77 -19 -135 -13 -102 -15 -108 -76 -210 -34 -58 -93
+-150 -130 -205 -180 -269 -280 -439 -280 -478 0 -18 5 -27 12 -25 7 3 45 51
+85 108 40 58 78 111 85 120 13 14 194 268 230 320 l17 25 -6 -40 c-15 -112
+-46 -240 -73 -296 -16 -34 -37 -95 -47 -136 -14 -63 -21 -77 -43 -85 -14 -5
+-77 -62 -140 -128 -84 -87 -128 -124 -163 -139 -66 -28 -75 -27 -83 13 -3 19
+-14 42 -23 51 -15 13 -17 28 -13 90 4 63 2 79 -13 95 -10 11 -26 20 -35 20 -9
+0 -19 3 -22 6 -10 9 165 317 229 402 40 54 13 81 -47 46 -36 -22 -90 -105
+-186 -289 -70 -135 -78 -155 -78 -207 -1 -32 -4 -58 -8 -58 -10 0 -52 93 -89
+200 -33 95 -34 104 -39 323 0 4 -9 7 -19 7 -13 0 -27 -15 -41 -46 -20 -39 -22
+-57 -17 -122 8 -116 67 -287 130 -376 11 -15 35 -35 53 -42 19 -8 34 -20 34
+-27 -1 -24 -47 -124 -80 -172 -33 -48 -34 -48 -44 -24 -5 13 -42 92 -82 174
+-40 83 -92 193 -117 246 -47 103 -86 146 -117 129 -10 -5 -20 -16 -23 -25 -7
+-16 129 -307 188 -405 19 -32 53 -80 75 -107 59 -70 55 -82 -53 -194 -50 -52
+-112 -111 -137 -131 l-45 -35 -215 -7 c-118 -3 -261 -12 -316 -20 -123 -18
+-381 -74 -564 -122 -74 -20 -153 -40 -175 -45 -92 -23 -300 -91 -352 -115 -71
+-34 -277 -200 -371 -298 -126 -132 -218 -277 -307 -481 -67 -155 -88 -219
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+178 102 277 20 40 40 91 44 113 4 22 23 85 43 139 38 103 76 291 76 377 0 36
+4 49 15 49 47 0 146 154 193 300 67 208 89 465 51 595 -6 21 -26 54 -45 73
+-28 28 -36 31 -54 22 -25 -13 -26 -45 -4 -151 33 -165 -26 -511 -122 -711 -10
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+-30 -31 -33 -32 -46 -15 -25 33 -76 177 -95 268 -40 193 -34 368 17 552 15 51
+16 64 5 77 -18 21 -26 20 -51 -6 -67 -71 -101 -197 -101 -381 -1 -260 55 -456
+162 -572 49 -53 47 -63 -18 -127 -60 -58 -266 -206 -300 -214 -30 -8 -93 19
+-125 53 -12 13 -43 65 -68 116 -45 90 -47 92 -81 92 -30 0 -43 9 -102 71 -37
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+212 -19 -21 -18 -39 10 -140 20 -72 19 -118 -5 -219 -20 -83 -74 -248 -93
+-285 -8 -16 -17 -1 -57 90 -26 60 -75 192 -110 294 -38 113 -70 192 -82 203
+-27 23 -63 22 -88 -3 -28 -28 -28 -130 1 -185 26 -52 100 -247 95 -252 -2 -2
+-44 5 -92 17 -255 60 -433 138 -557 245 -44 37 -92 88 -108 113 -26 41 -29 55
+-29 123 0 68 -2 78 -20 84 -72 23 -118 -128 -70 -233 42 -93 239 -261 380
+-324 139 -63 294 -99 434 -102 l100 -2 53 -99 c29 -55 53 -105 53 -110 0 -6
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+-109 3 -152 25 -72 37 -100 18 -77 -52 24 -73 139 -103 327 -83 129 13 226 37
+319 80 39 18 73 31 74 29 2 -2 11 -33 21 -69 15 -53 19 -119 22 -353 6 -332 1
+-361 -68 -449 -80 -101 -284 -291 -327 -306 -6 -2 -15 16 -21 40 -59 240 -291
+428 -477 388 -54 -12 -85 -37 -102 -83 -9 -23 -7 -31 9 -47 18 -18 22 -18 72
+-4 97 29 204 -7 289 -98 43 -46 144 -218 144 -246 0 -7 -34 -41 -75 -76 l-75
+-64 -17 32 c-26 51 -102 122 -160 150 -206 101 -467 55 -639 -111 -117 -113
+-185 -286 -133 -338 27 -27 46 -13 89 61 64 113 111 171 175 218 169 124 398
+128 531 8 27 -24 57 -58 65 -74 15 -29 15 -29 -87 -166 -148 -197 -164 -224
+-151 -260 19 -55 -69 -195 -232 -367 -110 -115 -126 -143 -102 -180 19 -30 55
+-33 84 -7 52 44 209 224 252 290 27 40 61 104 77 142 15 39 35 72 44 75 37 12
+69 57 69 95 0 28 15 61 66 141 36 57 75 114 87 127 l22 23 17 -21 c29 -36 41
+-125 35 -255 -13 -248 -58 -513 -102 -598 -14 -27 -25 -59 -25 -71 0 -55 82
+-77 118 -32 11 14 29 75 45 148 45 213 61 352 61 528 0 146 -2 172 -22 224
+-12 33 -36 75 -54 93 l-32 33 25 26 c13 15 66 62 118 105 73 62 101 79 126 79
+17 0 56 9 88 20 44 16 82 20 169 20 169 0 332 -16 375 -37 21 -9 82 -61 136
+-114 106 -106 167 -143 255 -155 29 -4 54 -10 56 -13 3 -4 -1 -25 -7 -48 -9
+-35 -7 -55 11 -128 30 -116 82 -255 152 -401 56 -119 74 -140 100 -124 19 12
+1 81 -62 235 -87 212 -149 388 -145 415 3 21 4 20 6 -7 0 -17 5 -33 11 -35 13
+-4 170 -217 192 -260 9 -18 37 -76 61 -128 30 -64 62 -114 100 -156 93 -102
+229 -154 261 -101 9 16 4 25 -38 60 -146 126 -193 178 -231 255 -20 42 -46 89
+-56 104 -28 39 -24 40 32 2 75 -50 154 -48 215 8 22 20 22 19 120 -17 128 -48
+203 -55 269 -26 62 27 85 48 85 76 0 31 -16 35 -113 28 -80 -5 -88 -4 -217 41
+-74 25 -188 59 -254 75 -69 17 -129 38 -145 50 -14 11 -59 43 -100 71 -43 28
+-68 51 -60 53 8 3 131 14 274 26 300 24 392 43 415 84 13 24 13 30 0 54 -26
+47 -53 49 -212 20 -161 -30 -233 -40 -431 -62 -180 -19 -205 -19 -259 5 -53
+23 -65 56 -47 124 20 73 46 110 135 191 49 44 98 88 109 98 35 33 128 93 193
+126 34 17 111 64 170 105 60 40 134 87 166 105 l57 33 38 -35 c76 -68 261
+-136 431 -158 114 -15 182 -1 238 46 34 30 42 33 52 20 16 -20 49 -19 72 2 23
+20 23 10 -1 -59 -10 -30 -24 -96 -31 -146 -23 -163 3 -313 79 -466 50 -98 71
+-114 106 -76 18 20 17 22 -23 108 -76 161 -96 296 -68 453 10 52 23 108 30
+124 12 30 13 30 20 -29 8 -68 19 -86 51 -86 44 0 47 15 29 201 -10 107 -21
+183 -30 196 -13 20 -12 23 9 34 97 50 82 114 -21 84 -92 -28 -237 -45 -296
+-35 -94 15 -286 75 -286 88 1 4 27 27 60 51 138 103 261 253 300 365 21 58 21
+58 1 96 -19 36 -19 38 0 79 35 78 78 255 84 346 8 119 -7 260 -30 285 -23 25
+-47 25 -70 0 -16 -18 -17 -30 -7 -147 9 -117 2 -286 -12 -301 -3 -3 -6 19 -6
+49 0 73 -21 328 -29 359 -11 38 -46 38 -66 1 -26 -51 -28 -114 -10 -263 21
+-172 34 -208 69 -208 31 0 31 2 6 -83 -13 -46 -30 -81 -53 -107 -34 -37 -54
+-90 -42 -109 10 -17 -31 -85 -96 -163 -76 -91 -89 -100 -83 -56 2 18 15 130
+29 249 25 222 39 281 100 403 29 57 32 91 9 100 -21 8 -44 -6 -89 -55 -93
+-104 -125 -246 -128 -579 l-2 -217 -181 -121 c-171 -113 -184 -120 -221 -115
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+l-56 3 70 48 c126 86 411 404 480 535 47 90 179 494 206 630 17 86 40 159 77
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+354 88 460 104 797 116 242 9 425 28 634 66 l31 6 7 -64 c4 -34 18 -117 32
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+-170 311 -200 44 -14 89 -25 100 -25 25 0 78 -27 156 -79 59 -39 61 -41 65
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+305 -75 72 0 101 -10 101 -36 0 -13 9 -48 21 -79 35 -93 132 -155 299 -189
+103 -22 134 -19 138 11 4 26 -2 30 -143 83 -144 54 -189 81 -220 134 -14 23
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+53 -12 10 -36 12 -87 7 -139 -13 -353 -55 -455 -90 -134 -47 -339 -146 -380
+-185 l-32 -30 -127 36 c-95 27 -163 55 -274 114 -175 91 -184 82 111 105 108
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+85 -6 625 -78 675 -91 17 -4 145 -188 145 -208 0 -3 -15 -26 -34 -50 -68 -89
+-150 -456 -102 -456 21 0 21 0 64 171 42 163 80 270 98 276 6 2 28 -25 48 -60
+20 -35 55 -85 76 -113 54 -69 100 -161 145 -287 47 -136 70 -171 113 -175 58
+-6 80 32 43 72 -16 18 -71 152 -71 174 0 12 339 -330 390 -393 26 -33 64 -90
+85 -127 56 -103 96 -88 65 24 -24 83 -139 221 -315 377 -66 58 -133 118 -150
+134 -16 15 -48 39 -71 52 -29 18 -47 40 -64 75 -13 28 -30 56 -37 62 -8 6 -18
+19 -23 29 -7 13 18 5 99 -30 152 -65 193 -94 262 -183 33 -43 67 -78 75 -78
+24 0 16 53 -17 106 -69 109 -129 151 -352 240 -60 24 -122 54 -137 66 -16 13
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+26 3 109 21 184 40 l137 33 58 -56 c32 -31 80 -67 106 -79 66 -31 170 -54 231
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+c35 20 83 49 106 65 l41 30 30 -22 c42 -31 165 -30 262 3 68 23 71 23 87 5 9
+-10 41 -30 71 -45 45 -22 68 -26 140 -27 70 -1 87 2 87 14 0 10 -21 18 -73 27
+-90 15 -141 31 -164 51 -23 19 -17 27 41 57 129 65 250 184 326 320 38 67 42
+101 13 118 -23 15 -41 -3 -85 -82 -74 -135 -178 -230 -341 -314 -48 -25 -118
+-54 -156 -66 -71 -22 -170 -28 -181 -11 -7 11 39 37 114 65 61 23 82 46 65 73
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+72 -22 145 60 98 111 155 203 197 319 20 56 47 118 58 136 l22 33 0 -91 c0
+-51 -7 -129 -16 -174 -8 -45 -14 -102 -12 -128 3 -40 6 -47 25 -50 32 -5 50
+30 74 144 29 139 29 307 1 389 -12 33 -22 63 -22 66 0 7 160 73 164 67 1 -1
+10 -23 19 -48 27 -70 228 -346 315 -431 42 -42 109 -108 147 -148 73 -76 163
+-147 280 -221 83 -53 198 -135 314 -224 82 -63 284 -187 386 -239 28 -13 98
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+19 2 23 8 21 38 -1 19 -5 88 -9 154 l-7 118 24 -7 c59 -16 78 -29 90 -58 17
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+-93 45 -124 50 -264 139 -264 167 0 7 -12 22 -27 33 -18 13 -22 20 -13 21 34
+0 181 -42 267 -76 77 -31 95 -35 108 -24 36 30 3 86 -74 125 -108 54 -346 82
+-434 51 -35 -13 -43 -12 -113 14 -42 16 -78 31 -80 33 -3 2 19 7 48 11 29 4
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-29 -85 -119 -108 -180 -15 -40 -26 -52 -70 -77 -29 -17 -65 -33 -79 -37 -21
@@ -309,9 +312,9 @@ c0 -51 -7 -129 -16 -174 -8 -45 -14 -102 -12 -128 3 -40 6 -47 25 -50 32 -5
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--84 -81 -120 -22 -45 -37 -63 -47 -59 -7 3 -24 8 -35 11 -12 3 -31 17 -41 31
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+-118 -162 -15 -30 -28 -56 -29 -57 -1 -1 -18 2 -37 8 -21 7 -41 23 -52 41
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@@ -329,7 +332,10 @@ m6383 -617 c0 -126 3 -152 25 -220 l26 -78 -129 0 -129 0 0 25 c0 34 -37 65
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+14 56 16 98 10 313 -4 136 -6 247 -4 247 2 0 53 -49 114 -108z m1739 -102
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