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\providecommand\hyper@newdestlabel[2]{}
\citation{Liu2023}
\citation{MUANGPRATHUB2020e05227}
\citation{9870279}
\citation{Soto2}
\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {7}Système de Recommandation dans AI-VT}{73}{chapter.7}\protected@file@percent }
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\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.1}Introduction}{73}{section.7.1}\protected@file@percent }
\citation{soto4}
\citation{soto5}
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.2}Système de recommandation stochastique fondé sur l'échantillonnage de Thompson}{74}{section.7.2}\protected@file@percent }
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.2.1}Algorithme Proposé}{74}{subsection.7.2.1}\protected@file@percent }
\newlabel{eqBeta}{{7.1}{74}{Algorithme Proposé}{equation.7.2.1}{}}
\citation{Arthurs}
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.1}{\ignorespaces Variables et paramètres du système de recommandation proposé\relax }}{75}{table.caption.45}\protected@file@percent }
\newlabel{tabPar}{{7.1}{75}{Variables et paramètres du système de recommandation proposé\relax }{table.caption.45}{}}
\newlabel{eqsGT}{{7.2}{75}{Algorithme Proposé}{equation.7.2.2}{}}
\newlabel{eqgtc}{{7.3}{75}{Algorithme Proposé}{equation.7.2.3}{}}
\newlabel{eqltc}{{7.4}{75}{Algorithme Proposé}{equation.7.2.4}{}}
\@writefile{loa}{\contentsline {algorithm}{\numberline {1}{\ignorespaces Algorithme de recommandation stochastique\relax }}{76}{algorithm.1}\protected@file@percent }
\newlabel{alg2}{{1}{76}{Algorithme de recommandation stochastique\relax }{algorithm.1}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.2.2}Résultats}{76}{subsection.7.2.2}\protected@file@percent }
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Description des données utilisées pour l'évaluation\relax }}{76}{table.caption.47}\protected@file@percent }
\newlabel{tabDataSet}{{7.2}{76}{Description des données utilisées pour l'évaluation\relax }{table.caption.47}{}}
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Valeurs des paramètres pour les scénarios évalués\relax }}{76}{table.caption.48}\protected@file@percent }
\newlabel{tabgm1}{{7.3}{76}{Valeurs des paramètres pour les scénarios évalués\relax }{table.caption.48}{}}
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.1}{\ignorespaces Répartition des notes générées selon le niveau de complexité.\relax }}{77}{figure.caption.46}\protected@file@percent }
\newlabel{figData}{{7.1}{77}{Répartition des notes générées selon le niveau de complexité.\relax }{figure.caption.46}{}}
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Niveaux de complexité des questions posées aux apprenants par les trois systèmes testés lors de la première séance avec un démarrage à froid (sans données initiales sur les apprenants). Gauche - RàPC, centre - recommandation déterministe (DM), droite - moyenne de 100 exécutions de recommandation stochastique (SM)\relax }}{78}{figure.caption.49}\protected@file@percent }
\newlabel{figCmp2}{{7.2}{78}{Niveaux de complexité des questions posées aux apprenants par les trois systèmes testés lors de la première séance avec un démarrage à froid (sans données initiales sur les apprenants). Gauche - RàPC, centre - recommandation déterministe (DM), droite - moyenne de 100 exécutions de recommandation stochastique (SM)\relax }{figure.caption.49}{}}
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Niveaux de complexité des questions posées aux apprenants par les trois systèmes testés lors de la deuxième séance. Gauche - RàPC, centre - recommandation déterministe (DM), droite - moyenne de 100 exécutions de recommandation stochastique (SM)\relax }}{79}{figure.caption.50}\protected@file@percent }
\newlabel{figCmp3}{{7.3}{79}{Niveaux de complexité des questions posées aux apprenants par les trois systèmes testés lors de la deuxième séance. Gauche - RàPC, centre - recommandation déterministe (DM), droite - moyenne de 100 exécutions de recommandation stochastique (SM)\relax }{figure.caption.50}{}}
\newlabel{eqMetric1}{{7.5}{79}{Résultats}{equation.7.2.5}{}}
\newlabel{eqMetric2}{{7.6}{79}{Résultats}{equation.7.2.6}{}}
\newlabel{eqXc}{{7.7}{79}{Résultats}{equation.7.2.7}{}}
\newlabel{eqYc}{{7.8}{79}{Résultats}{equation.7.2.8}{}}
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.4}{\ignorespaces Niveaux de complexité des questions posées aux apprenants par les trois systèmes testés lors de la troisième séance. Gauche - RàPC, centre - recommandation déterministe (DM), droite - moyenne de 100 exécutions de recommandation stochastique (SM)\relax }}{80}{figure.caption.51}\protected@file@percent }
\newlabel{figCmp4}{{7.4}{80}{Niveaux de complexité des questions posées aux apprenants par les trois systèmes testés lors de la troisième séance. Gauche - RàPC, centre - recommandation déterministe (DM), droite - moyenne de 100 exécutions de recommandation stochastique (SM)\relax }{figure.caption.51}{}}
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.4}{\ignorespaces Résultats de la métrique $rp_c(x)$ (RàPC - Système sans module de recommandation, DM - Module de recommandation déterministe, SM - Module de recommandation stochastique)\relax }}{80}{table.caption.53}\protected@file@percent }
\newlabel{tabRM}{{7.4}{80}{Résultats de la métrique $rp_c(x)$ (RàPC - Système sans module de recommandation, DM - Module de recommandation déterministe, SM - Module de recommandation stochastique)\relax }{table.caption.53}{}}
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.5}{\ignorespaces Fonction d'évaluation de la qualité de la recommandation pour un parcours standard\relax }}{81}{figure.caption.52}\protected@file@percent }
\newlabel{figMetric}{{7.5}{81}{Fonction d'évaluation de la qualité de la recommandation pour un parcours standard\relax }{figure.caption.52}{}}
\newlabel{eqMetricS1}{{7.9}{81}{Résultats}{equation.7.2.9}{}}
\newlabel{eqMetricS2}{{7.10}{81}{Résultats}{equation.7.2.10}{}}
\newlabel{eqCS}{{7.11}{81}{Résultats}{equation.7.2.11}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.2.3}Discussion et Conclusion}{81}{subsection.7.2.3}\protected@file@percent }
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.6}{\ignorespaces Fonction d'évaluation de la qualité de la recommandation pour un apprentissage progressif.\relax }}{82}{figure.caption.54}\protected@file@percent }
\newlabel{figMetric2}{{7.6}{82}{Fonction d'évaluation de la qualité de la recommandation pour un apprentissage progressif.\relax }{figure.caption.54}{}}
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.5}{\ignorespaces Évaluation des recommandations proposées selon $rs_c(x)$ par les différents systèmes de recommandation testés : RàPC - Système sans module de recommandation, DM - Algorithme deterministique, SM - Algorithme stochastique\relax }}{82}{table.caption.55}\protected@file@percent }
\newlabel{tabRM2}{{7.5}{82}{Évaluation des recommandations proposées selon $rs_c(x)$ par les différents systèmes de recommandation testés : RàPC - Système sans module de recommandation, DM - Algorithme deterministique, SM - Algorithme stochastique\relax }{table.caption.55}{}}
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.6}{\ignorespaces Moyenne de la diversité des propositions pour tous les apprenants. Une valeur plus faible représente une plus grande diversité. (RàPC - Système sans module de recommandation, DM - Module déterministe, SM - Module stochastique)\relax }}{82}{table.caption.56}\protected@file@percent }
\newlabel{tabCS}{{7.6}{82}{Moyenne de la diversité des propositions pour tous les apprenants. Une valeur plus faible représente une plus grande diversité. (RàPC - Système sans module de recommandation, DM - Module déterministe, SM - Module stochastique)\relax }{table.caption.56}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.3}ESCBR-SMA et échantillonnage de Thompson}{83}{section.7.3}\protected@file@percent }
\citation{jmse11050890}
\citation{ZHANG2018189}
\citation{NEURIPS2023_9d8cf124}
\citation{pmlr-v238-ou24a}
\citation{math12111758}
\citation{NGUYEN2024111566}
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.3.1}Concepts Associés}{84}{subsection.7.3.1}\protected@file@percent }
\newlabel{eqbkt1}{{7.12}{84}{Concepts Associés}{equation.7.3.12}{}}
\newlabel{eqbkt2}{{7.13}{84}{Concepts Associés}{equation.7.3.13}{}}
\newlabel{eqbkt3}{{7.14}{84}{Concepts Associés}{equation.7.3.14}{}}
\citation{Li_2024}
\newlabel{fbeta}{{7.15}{85}{Concepts Associés}{equation.7.3.15}{}}
\newlabel{eqGamma1}{{7.16}{85}{Concepts Associés}{equation.7.3.16}{}}
\newlabel{f2beta}{{7.17}{85}{Concepts Associés}{equation.7.3.17}{}}
\newlabel{f3Beta}{{7.18}{85}{Concepts Associés}{equation.7.3.18}{}}
\newlabel{eqJac}{{7.19}{85}{Concepts Associés}{equation.7.3.19}{}}
\newlabel{f4Beta}{{7.20}{85}{Concepts Associés}{equation.7.3.20}{}}
\newlabel{f5Beta}{{7.21}{85}{Concepts Associés}{equation.7.3.21}{}}
\newlabel{f6Beta}{{7.22}{85}{Concepts Associés}{equation.7.3.22}{}}
\newlabel{f7Beta}{{7.23}{85}{Concepts Associés}{equation.7.3.23}{}}
\citation{Kim2024}
\citation{10.1145/3578337.3605122}
\citation{lei2024analysis}
\newlabel{dkl}{{7.24}{86}{Concepts Associés}{equation.7.3.24}{}}
\newlabel{djs}{{7.25}{86}{Concepts Associés}{equation.7.3.25}{}}
\newlabel{djs2}{{7.26}{86}{Concepts Associés}{equation.7.3.26}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.3.2}Algorithme Proposé}{86}{subsection.7.3.2}\protected@file@percent }
\newlabel{Sec:TS-ESCBR-SMA}{{7.3.2}{86}{Algorithme Proposé}{subsection.7.3.2}{}}
\citation{badier:hal-04092828}
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.7}{\ignorespaces Schéma de l'architecture de l'algorithme proposé\relax }}{87}{figure.caption.57}\protected@file@percent }
\newlabel{fig:Amodel}{{7.7}{87}{Schéma de l'architecture de l'algorithme proposé\relax }{figure.caption.57}{}}
\newlabel{IntEq1_}{{7.27}{87}{Algorithme Proposé}{equation.7.3.27}{}}
\newlabel{IntEq2_}{{7.28}{87}{Algorithme Proposé}{equation.7.3.28}{}}
\newlabel{eqMixModels_}{{7.29}{87}{Algorithme Proposé}{equation.7.3.29}{}}
\citation{Data}
\citation{doi:10.1137/23M1592420}
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.7}{\ignorespaces Paramètres (p), variables (v) et fonctions (f) de l'algorithme proposé et des métriques utilisées\relax }}{88}{table.caption.58}\protected@file@percent }
\newlabel{tabvp}{{7.7}{88}{Paramètres (p), variables (v) et fonctions (f) de l'algorithme proposé et des métriques utilisées\relax }{table.caption.58}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.3.3}Résultats et Discussion}{88}{subsection.7.3.3}\protected@file@percent }
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.3.1}Régression avec ESCBR-SMA pour l'aide à l'apprentissage humain}{88}{subsubsection.7.3.3.1}\protected@file@percent }
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.8}{\ignorespaces Description des scénarios\relax }}{89}{table.caption.59}\protected@file@percent }
\newlabel{tab:scenarios}{{7.8}{89}{Description des scénarios\relax }{table.caption.59}{}}
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.9}{\ignorespaces Liste des algorithmes évalués \relax }}{89}{table.caption.60}\protected@file@percent }
\newlabel{tabAlgs}{{7.9}{89}{Liste des algorithmes évalués \relax }{table.caption.60}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.3.2}Progression des connaissances}{89}{subsubsection.7.3.3.2}\protected@file@percent }
\citation{Kuzilek2017}
\citation{Data}
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.10}{\ignorespaces Erreurs moyennes et médianes des interpolations des 10 algorithmes sélectionnés sur les 4 scénarios considérés et obtenues après 100 exécutions.\relax }}{90}{table.caption.61}\protected@file@percent }
\newlabel{tab:results}{{7.10}{90}{Erreurs moyennes et médianes des interpolations des 10 algorithmes sélectionnés sur les 4 scénarios considérés et obtenues après 100 exécutions.\relax }{table.caption.61}{}}
\newlabel{eqprog1}{{7.30}{90}{Progression des connaissances}{equation.7.3.30}{}}
\newlabel{eqprog2}{{7.31}{90}{Progression des connaissances}{equation.7.3.31}{}}
\newlabel{eqVarP}{{7.32}{90}{Progression des connaissances}{equation.7.3.32}{}}
\newlabel{eqTEK}{{7.33}{90}{Progression des connaissances}{equation.7.3.33}{}}
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.8}{\ignorespaces Progression des connaissances avec l'échantillonnage de Thompson selon la divergence de Jensen-Shannon\relax }}{91}{figure.caption.62}\protected@file@percent }
\newlabel{fig:evolution}{{7.8}{91}{Progression des connaissances avec l'échantillonnage de Thompson selon la divergence de Jensen-Shannon\relax }{figure.caption.62}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.3.3}Système de recommandation avec un jeu de données d'étudiants réels}{91}{subsubsection.7.3.3.3}\protected@file@percent }
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.9}{\ignorespaces Nombre de recommandations par niveau de complexité\relax }}{92}{figure.caption.63}\protected@file@percent }
\newlabel{fig:stabilityBP}{{7.9}{92}{Nombre de recommandations par niveau de complexité\relax }{figure.caption.63}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.3.4}Comparaison entre TS et BKT}{92}{subsubsection.7.3.3.4}\protected@file@percent }
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.10}{\ignorespaces Précision de la recommandation\relax }}{93}{figure.caption.64}\protected@file@percent }
\newlabel{fig:precision}{{7.10}{93}{Précision de la recommandation\relax }{figure.caption.64}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.3.5}Système de recommandation avec ESCBR-SMA}{93}{subsubsection.7.3.3.5}\protected@file@percent }
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.3.6}Progression des connaissances TS vs TS et ESCBR-SMA}{93}{subsubsection.7.3.3.6}\protected@file@percent }
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.11}{\ignorespaces Comparaison de l'évolution des notes entre les systèmes fondés sur TS et BKT.\relax }}{94}{figure.caption.65}\protected@file@percent }
\newlabel{fig:EvGrades}{{7.11}{94}{Comparaison de l'évolution des notes entre les systèmes fondés sur TS et BKT.\relax }{figure.caption.65}{}}
\newlabel{eqjs4}{{7.34}{94}{Progression des connaissances TS vs TS et ESCBR-SMA}{equation.7.3.34}{}}
\newlabel{eqjs5}{{7.35}{94}{Progression des connaissances TS vs TS et ESCBR-SMA}{equation.7.3.35}{}}
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.12}{\ignorespaces Comparaison de l'évolution des niveaux entre les systèmes de recommandation fondés sur BKT et TS\relax }}{95}{figure.caption.66}\protected@file@percent }
\newlabel{fig:EvCL}{{7.12}{95}{Comparaison de l'évolution des niveaux entre les systèmes de recommandation fondés sur BKT et TS\relax }{figure.caption.66}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.3.4}Conclusion}{95}{subsection.7.3.4}\protected@file@percent }
\citation{10.1145/3578337.3605122}
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.13}{\ignorespaces Différence normalisée entre la progression avec échantillonnage de Thompson seul et échantillonnage de Thompson associé à ESCBR-SMA pour 1000 apprenants\relax }}{96}{figure.caption.67}\protected@file@percent }
\newlabel{fig_cmp2}{{7.13}{96}{Différence normalisée entre la progression avec échantillonnage de Thompson seul et échantillonnage de Thompson associé à ESCBR-SMA pour 1000 apprenants\relax }{figure.caption.67}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.4}ESCBR-SMA, échantillonnage de Thompson et processus de Hawkes}{96}{section.7.4}\protected@file@percent }
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.4.1}Algorithme Proposé}{96}{subsection.7.4.1}\protected@file@percent }
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.14}{\ignorespaces Organisation des modules TS, ESCBR-SMA et processus de Hawkes.\relax }}{97}{figure.caption.68}\protected@file@percent }
\newlabel{fig:Amodel}{{7.14}{97}{Organisation des modules TS, ESCBR-SMA et processus de Hawkes.\relax }{figure.caption.68}{}}
\newlabel{hp1}{{7.36}{97}{Algorithme Proposé}{equation.7.4.36}{}}
\newlabel{hp21}{{7.37}{97}{Algorithme Proposé}{equation.7.4.37}{}}
\citation{Kuzilek2017}
\citation{Data}
\newlabel{hp22}{{7.38}{98}{Algorithme Proposé}{equation.7.4.38}{}}
\newlabel{hp30}{{7.39}{98}{Algorithme Proposé}{equation.7.4.39}{}}
\newlabel{hp31}{{7.40}{98}{Algorithme Proposé}{equation.7.4.40}{}}
\newlabel{hpfa}{{7.41}{98}{Algorithme Proposé}{equation.7.4.41}{}}
\newlabel{hpfb}{{7.42}{98}{Algorithme Proposé}{equation.7.4.42}{}}
\newlabel{eqBetaH}{{7.43}{98}{Algorithme Proposé}{equation.7.4.43}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.4.2}Résultats et Discussion}{98}{subsection.7.4.2}\protected@file@percent }
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.4.2.1}Système de recommandation avec un jeu de données d'étudiants réels (TS avec Hawkes)}{98}{subsubsection.7.4.2.1}\protected@file@percent }
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.15}{\ignorespaces Nombre de recommandations par niveau de complexité (processus d'apprentissage statique en haut, processus d'apprentissage dynamique avec processus de Hawkes en bas)\relax }}{99}{figure.caption.69}\protected@file@percent }
\newlabel{fig:stabilityBP}{{7.15}{99}{Nombre de recommandations par niveau de complexité (processus d'apprentissage statique en haut, processus d'apprentissage dynamique avec processus de Hawkes en bas)\relax }{figure.caption.69}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.4.2.2}Mesures de performances}{100}{subsubsection.7.4.2.2}\protected@file@percent }
\newlabel{metric1}{{7.44}{100}{Mesures de performances}{equation.7.4.44}{}}
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.11}{\ignorespaces Comparaison entre ESCBR-TS et ESCBR-TS-Hawkes lors d'un démarrage à froid.\relax }}{100}{table.caption.70}\protected@file@percent }
\newlabel{tab:my_label}{{7.11}{100}{Comparaison entre ESCBR-TS et ESCBR-TS-Hawkes lors d'un démarrage à froid.\relax }{table.caption.70}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.4.3}Conclusion}{100}{subsection.7.4.3}\protected@file@percent }
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.16}{\ignorespaces Variance pour la distribution de probabilité bêta et tous les niveaux de complexité (en haut : processus d'apprentissage statique. En bas : processus d'apprentissage dynamique avec processus de Hawkes)\relax }}{101}{figure.caption.71}\protected@file@percent }
\newlabel{fig:vars}{{7.16}{101}{Variance pour la distribution de probabilité bêta et tous les niveaux de complexité (en haut : processus d'apprentissage statique. En bas : processus d'apprentissage dynamique avec processus de Hawkes)\relax }{figure.caption.71}{}}
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