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交易（TMLR）

JMLR第7卷

多数据集分类器的统计比较: 珍妮斯·德姆沙尔; (1):1−30, 2006.
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层次分类的增量算法: 尼科尔·塞萨·比安奇、克劳迪奥·金蒂莱、卢卡·扎尼博尼; (2):31−54, 2006.
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词汇学习策略的复杂性: 迈克尔·施密特、劳拉·马蒂农; (3):55−83, 2006.
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广义布莱德雷-特里模型和多类概率估计: Zzu Kuo Huang、Ruby C.Weng、Chih-Jen Lin; (4):85−115, 2006.
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线性多任务学习的边界: 安德烈亚斯·莫勒; (5):117−139, 2006.
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基于泛化误差条件期望的近似线性回归主动学习: 杉山正树; (6):141−166, 2006.
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MinReg：一种可扩展的酵母和哺乳动物节俭调控网络学习算法: Dana Peer、Amos Tanay、Aviv Regev; (7):167−189, 2006.
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学习线性潜在变量模型的结构: 里卡多·席尔瓦、理查德·谢恩、克拉克·格雷摩尔、彼得·斯皮特斯; (8):191−246, 2006.
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寻找高维分布的非高斯分量: Gilles Blanchard、Motoaki Kawanabe、Masashi Sugiyama、Vladimir Spokoiny、Klaus Robert Müller; (9):247−282, 2006.
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一些基于鉴别的PAC算法: 保罗·W·戈德堡; (10):283−306, 2006.
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Prolog证明树上的内核：ILP环境中的统计学习: 安德烈亚·帕塞里尼（Andrea Passerini）、保罗·弗拉斯科尼（Paolo Frasconi）、卢克·德·雷德（Luc De Raedt）; (11):307−342, 2006.
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使用机器学习指导体系结构仿真: 格雷格·哈默利（Greg Hamerly）、埃雷斯·佩雷尔曼（Erez Perelman）、杰里米·刘（Jeremy Lau）、布拉德·考尔德（Brad Calder）、蒂莫西·舍伍德（Timothy Sherwood）; (12):343−378, 2006.
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通过字母分解实现序列预测和无损压缩的卓越保证: 罗恩·贝格利特（Ron Begleiter）、兰·埃尔·亚尼夫（Ran El-Yaniv）; (13):379−411, 2006.
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马尔可夫链中的几何方差约简：在值函数和梯度估计中的应用: 雷米·穆诺斯; (14):413−427, 2006.
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函数程序的归纳综合：一种基于解释的泛化方法: 伊曼纽尔·基泽尔曼（Emanuel Kitzelmann），尤特·施密德（Ute Schmid）; (15):429−454, 2006.
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非线性判别分析中核参数和正则化系数的优化: 尼尔·劳伦斯（Neil D.Lawrence），托纳蒂乌·佩尼亚·森特诺（Tonatiuh Peña Centeno）; (16):455−491, 2006.
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从问题解决中学习递归控制程序: Pat Langley、Dongkyu Choi; (17):493−518, 2006.
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通过梯度学习坐标协方差: 赛彦·慕克吉、丁宣周; (18):519−549, 2006.
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在线被动攻击算法: Koby Crammer、Ofer Dekel、Joseph Keshet、Shai Shalev-Shwartz、Yoram Singer; (19):551−585, 2006.
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关于决策列表和奇偶校验的属性有效学习: Adam R.Klivans、Rocco A.Servedio; (20):587−602, 2006.
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一种构造稀疏核学习算法的直接方法: 吴明瑞（Mingrui Wu）、伯恩哈德·舍尔科夫（Bernhard Schölkopf）、戈坎·巴克尔（Gökhan Bakir）; (21):603−624, 2006.
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变分贝叶斯逼近中高斯混合的随机复杂性: 渡边和辅; (22):625−644, 2006.
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条件无关数据的模式识别: 达尼尔·里亚布科; (23):645−664, 2006.
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学习最小体积集: 克莱顿·D·斯科特、罗伯特·D·诺瓦克; (24):665−704, 2006.
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广义Boosting算法的一些理论: Peter J.Bickel、Ya’acov Ritov、Alon Zakai; (25):705−732, 2006.
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具有保证精度和运行时间的支持向量机QP算法: Don Hush、Patrick Kelly、Clint Scovel和Ingo Steinwart; (26):733−769, 2006.
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连续时间内的策略梯度: 雷米·穆诺斯; (27):771−791, 2006.
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学习用于对象识别的图像组件: 迈克尔·斯普拉特林; (28):793−815, 2006.
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一类支持向量机及其相关算法的一致性和收敛速度: Régis Vert、Jean-Philippe Vert; (29):817−854, 2006.
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Tikhonov正则化的无穷极限: Ross A.Lippert、Ryan M.Rifkin; (30):855−876, 2006.
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用于强化学习的进化函数逼近: 西蒙·怀特森、彼得·斯通; (31):877−917, 2006.
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重排聚类：缺陷、补救措施和应用: Sharlee Climer，张伟雄; (32):919−943, 2006.
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用于波形建模的具有随机效应的分段隐马尔可夫模型: Seyoung Kim，Padhraic Smyth; (33):945−969, 2006.
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密度估计中的下限和聚集: 纪尧姆·勒库埃; (34):971−981, 2006.
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分位数回归森林: 尼古拉·明绍森; (35):983−999, 2006.
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稀疏增压: Peter Bühlmann、Bin Yu; (36):1001−1024, 2006.
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一类新颖性检测在颅内脑电图癫痫分析中的应用: Andrew B.Gardner、Abba M.Krieger、George Vachtsevanos、Brian Litt; (37):1025−1044, 2006.
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AMP链图等价类的图形表示: 阿尔贝托·罗维拉托（Alberto Roverato），米兰Studen&#253；; (38):1045−1078, 2006.
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多武装匪徒的行动消除和停止条件及强化学习问题: Eyal Even-Dar、Shie Mannor、Yishay Mansour; (39):1079−1105, 2006.
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再生核Hilbert空间中的步长自适应: S.V.N.Vishwanathan、Nicol N.Schraudolph、Alex J.Smola; (40):1107−1133, 2006.
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高效的高维非参数分类新算法: Ting Liu、Andrew W.Moore、Alexander Gray; (41):1135−1158, 2006.
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基于灵敏度分析的神经网络快速学习方法: 恩里克·卡斯蒂略（Enrique Castillo）、伯莎·吉亚罗·贝尔迪纳斯（Bertha Guijarro-Berdiñas; (42):1159−1182, 2006.
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零空间的计算和理论分析及正交线性判别分析: 叶阶平、熊涛; (43):1183−1204, 2006.
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线性分类中选择性抽样的最坏情况分析: 尼科尔·塞萨·比安奇、克劳迪奥·金蒂莱、卢卡·扎尼博尼; (44):1205−1230, 2006.
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非参数分位数估计: 武内一郎（Ichiro Takeuchi）、奎克·V·勒（Quoc V.Le）、蒂莫西·D·西尔斯（Timothy D.Sears）、亚历山大·斯莫拉（Alexander J.Smola）; (45):1231−1264, 2006.
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优化与机器学习研究的互动: 克里斯汀·贝内特、埃米利奥·帕拉多·埃尔南德斯; (46):1265−1281, 2006.
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处理缺失和不确定数据的二阶锥规划方法: Pannagadatta K.Shivaswamy、Chiranjib Bhattacharyya、Alexander J.Smola; (47):1283−1314, 2006.
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基于半定规划的集成剪枝: Yi Zhang，Samuel Burer，W.尼克街; (48):1315−1338, 2006.
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概率推理模型中假设选择的线性规划: 安德斯·伯克维斯特（Anders Bergkvist）、彼得·达马施克（Peter Damaschke）、马塞尔·吕蒂（Marcel Lüthi）; (49):1339−1355, 2006.
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具有参数约束的贝叶斯网络学习: Radu Stefan Niculescu、Tom M.Mitchell、R.Bharat Rao; (50):1357−1383, 2006.
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用非负矩阵分解和序列锥规划学习稀疏表示: Matthias Heiler、Christoph Schnörr; (51):1385−1407, 2006.
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图割聚类、转导和其他组合问题的快速SDP松弛: 蒂杰尔·德比（Tijl De Bie）、内洛·克里斯蒂亚尼尼（Nello Cristianini）; (52):1409−1436, 2006.
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SVM的最大增益工作集选择: 托比亚斯·格拉斯马赫（Tobias Glassmachers）、克里斯蒂安·伊格尔（Christian Igel）; (53):1437−1466, 2006.
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在多处理器系统上训练大规模支持向量机的并行软件: 卢卡·赞尼、托马斯·塞拉菲尼、盖塔诺·赞吉拉特; (54):1467−1492, 2006.
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构建分类器复杂度降低的支持向量机: S.Sathiya Keerthi、Olivier Chapelle、Dennis DeCoster; (55):1493−1515, 2006.
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基于无约束凸可微最小化的精确1-范数支持向量机: Olvi L.Mangasarian公司; (56):1517−1530, 2006.
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大规模多核学习: Sören Sonnenburg、Gunnar Rätsch、Christin Schäfer、Bernhard Schölkopf; (57):1531−1565, 2006.
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多面体软投影标签排序的有效学习: Shai Shalev Shwartz，约拉姆·辛格; (58):1567−1599, 2006.
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基于核的层次化多标签分类模型学习: Juho Rousu、Craig Saunders、Sandor Szedmak、John Shawe-Tylor; (59):1601−1626, 2006.
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结构预测、双重外梯度和Bregman投影: Ben Taskar、Simon Lacoste-Julien、Michael I.Jordan; (60):1627−1653, 2006.
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主动学习，反馈特征和实例: 赫玛·拉加万、奥米德·马达尼、罗西·琼斯; (61):1655−1686, 2006.
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大规模传导性SVM: Ronan Collobert、Fabian Sinz、Jason Weston、Léon Bottou; (62):1687−1712, 2006.
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考虑分类器学习中的成本不对称: 弗朗西斯·巴赫、大卫·赫克曼、埃里克·霍维茨; (63):1713−1741, 2006.
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多项式时间中的学习因子图与样本复杂性: Pieter Abbeel、Daphne Koller、Andrew Y.Ng; (64):1743−1788, 2006.
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基于回报传播的协作多智能体强化学习: Jelle R.Kok、Nikos Vlassis; (65):1789−1828, 2006.
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估算“错误”的图形模型：计算限制设置的好处: 马丁·温赖特; (66):1829−1859, 2006.
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流式功能选择: Jing Zhou，院长P.Foster，Robert A.Stine，Lyle H.Ungar; (67):1861−1885, 2006.
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线性规划松弛与信念传播——一项实证研究: 陈亚诺威、塔利亚·梅尔泽、亚尔·韦斯; (68):1887−1907, 2006.
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增量支持向量学习：分析、实现和应用: Pavel Laskov、Christian Gehl、Stefan Krüger、Klaus-Robert Müller; (69):1909−1936, 2006.
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基于仿真的罕见事件条件下马尔可夫链遍历控制算法: Shalabh Bhatnagar、Vivek S.Borkar、Madhukar Akarapu; (70):1937−1962, 2006.
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学习谱聚类及其在语音分离中的应用: 弗朗西斯·R·巴赫、迈克尔·I·乔丹; (71):1963−2001, 2006.
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因果发现的线性非高斯非循环模型: Shohei Shimizu，Patrik O.Hoyer，Aapo Hyv&#228；Antti Kerminen里宁; (72):2003−2030, 2006.
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高斯图形模型中的游走和与信念传播: Dmitry M.Malioutov、Jason K.Johnson、Alan S.Willsky; (73):2031−2064, 2006.
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结构相似性中的距离模式: 托马斯K&#228；最大功率因数; (74):2065−2086, 2006.
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用于模式检测的支持向量机层次结构: Hichem Sahbi、Donald Geman; (75):2087−2123, 2006.
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自适应原型学习算法：理论与实验研究: Fu Chang、Chin Chin Lin、卢奇仁; (76):2125−2148, 2006.
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基于互信息和条件独立性测试的贝叶斯网络学习评分函数: 路易斯·德·坎波斯; (77):2149−2187, 2006.
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噪声OR分量分析及其在链路分析中的应用: Tomáš&#352；米洛什·奥斯克雷希特·英利亚尔; (78):2189−2213, 2006.
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学习隐藏的Hypergraph: Dana Angluin，姜晨; (79):2215−2236, 2006.
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支持向量机主动集方法的有效实现: 卡蒂亚·申伯格; (80):2237−2257, 2006.
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基于因果图的因子化MDP分解: 安德斯·琼森（Anders Jonsson）、安德鲁·巴托（Andrew Barto）; (81):2259−2301, 2006.
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核矩阵特征值的精确误差界: 米基奥·布劳恩; (82):2303−2328, 2006.
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连续POMDP的基于点的值迭代: Josep M.Porta、Nikos Vlassis、Matthijs T.J.Spaan、Pascal Poupart; (83):2329−2367, 2006.
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基于学习部件的数据表示: David A.Ross、Richard S.Zemel; (84):2369−2397, 2006.
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流形正则化：从标记和未标记示例学习的几何框架: Mikhail Belkin、Partha Niyogi、Vikas Sindhwani; (85):2399−2434, 2006.
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基于凸损失的多类经验风险最小化方法的一致性: 陈迪荣、孙涛; (86):2435−2447, 2006.
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基于模型的近似下正确分类概率损失的界: 马格努斯·埃克达尔（Magnus Ekdahl）、蒂莫·科斯基（Timo Koski）; (87):2449−2480, 2006.
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分类中的梯度估计和坐标协变: Sayan Mukherjee、Qiang Wu; (88):2481−2514, 2006.
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切换线性动力系统平滑推理的期望修正: 戴维·巴伯; (89):2515−2540, 2006.
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拉索模型选择的一致性: 彭昭、余斌; (90):2541−2563, 2006.
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Donsker类上经验风险最小化的稳定性: 安德烈亚·卡波内托（Andrea Caponetto），亚历山大·拉赫林（Alexander Rakhlin）; (91):2565−2583, 2006.
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盲源分离的线性状态空间模型: Rasmus Kongsgaard Olsson、Lars Kai Hansen; (92):2585−2602, 2006.
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用模糊等价关系表示和生成核: 伯恩哈德·莫瑟; (93):2603−2620, 2006.
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从p大于n的微阵列数据中搜索高斯图形模型的鲁棒过程: 罗伯特·卡斯特罗（Robert Castelo）、阿尔贝托·罗维拉托（Alberto Roverato）; (94):2621−2650, 2006.
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通用内核: 查尔斯·米切利、徐月生、张海章; (95):2651−2667, 2006.
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计算机安全的机器学习: Philip K.Chan、Richard P.Lippmann; (96):2669−2672, 2006.
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基于统计数据压缩模型的垃圾邮件过滤: Andrej Bratko、Gordon V.Cormack、Bogdan Filipić、Thomas R.Lynam、BlaíZupan; (97):2673−2698, 2006.
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基于嵌入图像的文本信息分析的垃圾邮件过滤: 乔治·富梅拉、伊格纳齐奥·皮莱、法比奥·罗利; (98):2699−2720, 2006.
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学习在野外检测和分类恶意可执行文件: J.Zico Kolter、Marcus A.Maloof; (99):2721−2744, 2006.
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加密网络流量中应用协议行为的推断: Charles V.Wright、Fabian Monrose、Gerald M.Masson; (100):2745−2769, 2006.
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