آلية الاهتمام للتصنيف الزمني باستخدام بايثون: تغيير جوهري في تعلم الآلة في السنوات الأخيرة، أحدثت آلية الاهتمام (Attention Mechanism) ثورة في مجال التعلم العميق. فكرة السماح للنموذج بالتركيز على أجزاء معينة من التسلسل الزمني عند إجراء التنبؤات غيرت وجهة نظرنا تجاه الشبكات العصبية. ومع ذلك، هناك رأي مثير للجدل حول أفضل طريقة لفهم هذه الآلية: الرأي المثير للجدل: أفضل طريقة لتعلم آلية الاهتمام ليست من خلال معالجة اللغات الطبيعية (NLP). لماذا تعلم الاهتمام من خلال البيانات الزمنية؟ تعقيد البيانات النصية: الحواسيب تعمل بشكل أساسي مع الأرقام وليس النصوص. خطوات الترميز اللازمة لتحويل النص إلى متجهات تضيف طبقة إضافية من التعقيد والتي لا تتعلق مباشرة بمفهوم الاهتمام. تطبيقات متعددة: رغم أن آليات الاهتمام تم تطويرها لأول مرة للنصوص، فإن لها تطبيقات واسعة في مجالات أخرى مثل رؤية الحاسوب. لذا، من المفيد استكشاف هذه الآلية من زاوية مختلفة. خطوات تنفيذ المشروع المقال سيتناول أربع خطوات رئيسية: إعداد الكود إنشاء البيانات تنفيذ النموذج استكشاف النتائج 1. إعداد الكود قبل الغوص في الكود، يجب استدعاء المكتبات اللازمة. يمكنك استخدام ملف requirements.txt لضبط المتطلبات. كما تم إنشاء ملف .json يحتوي على جميع المعلمات القابلة للتغيير، مثل نسبة السلاسل الزمنية الطبيعية إلى غير الطبيعية، عدد الخطوات الزمنية، حجم مجموعة البيانات، وموقع وطول الجزء المستقيم. 2. إنشاء البيانات تم إنشاء السلاسل الزمنية الطبيعية والمعدلة باستخدام دالتين بسيطتين في ملف data_utils.py. السلاسل الزمنية المعدلة تم إنشاؤها عن طريق استبدال جزء من الموجة الجيبية بخط مستقيم، مما يخلق منطقة شاذة. يتم تجهيز البيانات وتقسيمها إلى مجموعات التدريب والاختبار والتحقق في ملف data.py. 3. تنفيذ النموذج تم تنفيذ النموذج في ملف model.py. يعتمد النموذج على LSTM ثنائي الاتجاه لمعالجة السلاسل الزمنية، مما يتيح له التقاط السياق الماضي والمستقبلي في كل خطوة زمنية. بدلاً من تغذية خرج LSTM مباشرة إلى تصنيف، يتم حساب درجات الاهتمام (Attention Scores) على مدى التسلسل بأكمله. هذه الدرجات تحدد الوزن الذي يجب أن يحظى به كل خطوة زمنية عند تكوين المتجه النهائي المستخدم للتصنيف. مثال عملي 4.1 تدريب النموذج يتم تدريب النموذج باستخدام كود بسيط يستغرق حوالي خمس دقائق على وحدة المعالجة المركزية. تم تنفيذ تقنيات مثل التوقف المبكر وتقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب وتحقق واختبار لتجنب التوافق الزائد. 4.2 آلية الاهتمام يتم عرض درجات الاهتمام مع الموجة الجيبية. بالنسبة للسلاسل الزمنية الطبيعية، تكون درجات الاهتمام متركزة بالقرب من القمم. أما للسلاسل الزمنية الشاذة، فتظهر الدرجات أعلى بكثير في المنطقة التي تم استدراكها (استبدالها بخط مستقيم). 4.3 أداء التصنيف تم تحقيق أداء عالي للغاية في جميع المقاييس: - الدقة (Accuracy): 0.9775 - الدقة (Precision): 0.9855 - الاستدراك (Recall): 0.9685 - F1 Score: 0.9769 - ROC AUC Score: 0.9774 الجدول الخطي: [[1002 14] [ 31 953]] الاستنتاجات في هذا المقال، تم تطبيق آلية الاهتمام في مهمة تصنيف للسلاسل الزمنية، حيث تم التمييز بين السلاسل الزمنية الطبيعية والمعدلة. النتائج أظهرت أن: آليات الاهتمام، رغم أنها طورت لأول مرة للنصوص، تتفوق في تحديد الشواذ في البيانات الزمنية، خاصة عندما يختلف موقع الشذوذ عبر العينات. استخدام LSTM ثنائي الاتجاه مع طبقة الاهتمام يتيح للنموذج تعلم أجزاء الإشارة التي تهم أكثر. يمكننا رؤية هذا من خلال درجات الاهتمام، التي تكشف الوقت الزمني الأكثر أهمية للتصنيف. تم تدريب نموذج دقته عالية (F1 score ≈ 0.98) في دقائق قليلة باستخدام بيانات محدودة وعدم وجود وحدة معالجة رسومية، مما يثبت أن آلية الاهتمام قوية ومتاحة حتى للمشاريع الصغيرة. نبذة عن الكاتب اسمي بيرو بايالونجا، وأنا مرشح لنيل درجة الدكتوراه في قسم هندسة الطيران بجامعةシン辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛辛