metadata

tags:
  - sentence-transformers
  - sentence-similarity
  - feature-extraction
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:482743
  - loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: Alibaba-NLP/gte-multilingual-base
widget:
  - source_sentence: 바르샤바 메커니즘은 별도의 어떤 것을 설치하는 것이 핵심일까
    sentences:
      - >-
        COP19에서 주목되는 것은 기후변화로 야기되는 개도국들의 손실과 피해에 관한 ‘바르샤바 메커니즘(Warsaw
        International Mechanism for Loss and Damage Associated with Climate
        Change Impacts)’을 새로이 출범시키기로 합의한 점이다. 이에 따라 2014년 개도국의 기후변화로 인한 ‘손실과 피해’
        의제에 대한 UN 차원의 논의가 더욱 강화될 전망이다. 개도국들이 적극적으로 옹호하는 ‘손실과 피해’는 기후변화의 부정적 영향으로
        인해 발생하는 자연재해와 같은 극한 기후현상 및 해수면 상승 등 서서히 발생하는 피해(slow-onset event)를 의미한다.
        바르샤바 메커니즘은 △개도국의 기후변화로 인한 손실과 피해에 대한 위험관리, △관련 기구와 조직, 이해관계자 간 연계,
        △재원‧기술 지원 등의 역할을 하는 별도의 집행위원회를 설치하는 것이 핵심이다.
      - >-
        북한은 중앙집권적이고 폐쇄적인 사회이기 때문에 한국과 전면적인 사회문화교류를 진행하는 것이 체제유지 차원에서 큰 부담이었다. 이에
        인도적 지원사업이나 경제협력에 비하여 사회문화교류에 대해서는 소극적인 태도를 취했던 것이다. 또 북한은 정치적 성격이 짙은
        사업이나 경제적 대가를 받을 수 있는 사업을 우선시하는 경향이 있어, 실익이 크지 않은 이벤트성 사회문화 교류사업은 성사되기
        어려운 환경이었다. 이러한 경험을 통해 지자체들은 2002년부터 북한 당국이 필요로 하는 인도적 지원사업을 보다 적극적으로
        추진하였다. 지자체 교류협력 초기 강원도와 제주 도가 추진한 인도적 지원 사업이 성과를 낸 것도 이러한 방향전환에 일조하였다.
        또한 2002년 지방선거로 새로이 출범한 광역단체장들이 남북교류협력에 적극 나서기 시작한 것도 우호적인 환경이 되었다.
      - >-
        충남 보령시는 지난 29일 종합사회복지관에서 50가정이 참여한 가운데 자녀와 함께하는 우리가족 봄김장 담그기 행사를 개최했다고
        밝혔다. 이번 행사는 가족 TV 프로그램에 출연하여 천연 요리연구가로 명성이 높은 박상혜 요리연구가와 함께 우리 전통음식 김치의
        영양학적 가치 및 김치 담그는 법을 알아보는 시간을 가졌다. 이어 참여한 아동들이 카네이션 꽃과 마음의 편지를 부모님께 전달하는
        등 5월 가정의 달을 맞아 가족의 소중함을 일깨우는 시간도 마련됐다. 특히 체험에 함께하지 못한 주변 어려운 이웃 50가정에게
        전달할 김치를 추가로 담아 나눔을 실천함으로써 참가자들이 재능 기부의 주체가 되는 훈훈함도 선보였다. 이날 행사는 코로나19 방역
        수칙을 철저히 준수하며 사회적거리 유지를 위해 오전, 오후 2회에 걸쳐 25가정씩 진행했다. 행사에 참여한 최모씨는 "아이와 함께
        담근 김장이라 더 맛있게 느껴질 것 같다"며 "가족간의 정도 쌓고 주변 이웃에게도 나눌 수 있어 매우 뜻깊은 시간이었다"고
        전했다. 김동일 시장은 "모두가 힘든 시기를 지내고 있는 요즘, 어려운 가정의 사소한 부분까지 세심하게 채워줄 수 있는 좋은
        프로그램을 지속적으로 개발하여 부모가 행복하고 아이 키우기 좋은 보령시를 만들겠다"고 말했다.
  - source_sentence: 고등교육 재정을 무엇의 기준에서 살펴보면 교육비가 낮다는 문제점을 지적할 수 있지
    sentences:
      - >-
        춤과 노래를 좋아하는 에너지 넘치는 은채는 식당을 운영하는 엄마의 돌봄을 거의 받지 못한다. 코로나19로 손님이 끊긴 엄마의
        한숨과 스트레스는 잔소리로 은채에게 쏟아진다. 매일 핀잔을 들은 은채는 답답한 현실을 도피하기 위해 친구들을 소집한다. 은채와
        비슷한 고민을 하는 친구들은 어릴 적 가족들과 행복했던 추억의 순간을 기억하며 무작정 바다를 찾아 떠난다. 하지만 바다를 찾아가는
        과정이 순탄치만은 않다. 광주에서 최초로 어린이들이 직접 주인공으로 참여한 독립영화 '바다로 간 아이들' 이 제작을 마치고
        시사회를 갖는다. 영화는 지역의 문화예술교육 전문 단체인 문화공동체 아우름이 주관 운영하고 있는 사회공헌 문화예술교육 프로젝트
        '기아챌린지 어린이 뮤지컬' 팀의 2020년 교육프로그램 중 하나로 제작됐다. 기아자동차 광주공장과 초록우산은 후원자로 나섰다.
        '기아챌린지 어린이 뮤지컬' 팀은 2016년에 창단됐다. 광주지역아동센터에 소속된 어린이들 중 춤, 노래, 연기 등 예술재능이
        뛰어난 어린이들을 매년 모집해 운영된다. 기아챌린지 어린이 뮤지컬 팀은 창단된 해인 2016년, 창작뮤지컬 '그래도 괜찮아'를
        선보인바 있으며, 2019년에는 창작뮤지컬 '내가 가는 길'을 무대에 올려 호평을 받았다. 올해에도 새로운 창작뮤지컬을 목표로
        지난해부터 준비해 왔으나 코로나19로 인해 매주 모여서 연습할 수 없는 상황이 연속됐다. 제작진과 출연진들은 화상회의 어플인
        '줌'을 통해 각자 춤과 노래, 연기 합을 맞췄다. 시간이 흐를수록 집중력이 떨어지고 무엇보다 춤과 관련된 동작은 완벽하게 합을
        맞추는 것이 불가능했다. 온라인 교육의 한계를 극복할 수 있는 방안을 고민하던 제작진과 출연진들은 대안으로 영화제작을 떠올렸다.
        영화 배역에 따른 모든 과정은 온라인으로 교육받을 수 있었다. 영화제작은 지역에서 오랫동안 독립영화를 제작 배급해 온
        '필름에이지' 가 맡았다. 코로나 시대 어린이들이 맞닥뜨린 현실과 그에 대한 여러 가지 감정들을 출연진들과 직접 소통하면서
        성장드라마 형식의 독립영화 '바다로 간 아이들'이 완성됐다. 영화 '바다로 간 아이들'은 한 번도 경험해 보지 못한 새로운 일상에
        모두가 지쳐가고 있는 현 시대를 그대로 보여준다. 특히 학교에 가지 못하고 집에서 고립된 우리 아이들, 집중력이 떨어지는 온라인
        수업과 넘쳐나는 에너지를 분출 할 수 없는 답답함에 힘들어 하는 미래 세대들의 목소리에 귀를 기울이고 있다. 필름에이지 윤수안
        감독과 제작진은 어린이들과 직접 만나 코로나 시대를 보내는 어린이들의 일상과 감정들을 스토리텔링 했고 그 내용을 바탕으로
        시나리오를 완성했다. 특히 영화에 출연하는 어린이들의 예술적 에너지를 표출할 수 있는 뮤직비디오 형식의 댄스가 영화에 가미돼
        완성도를 높였다. 영화는 오는 23일 오후3시 광주독립영화관에서 시사회를 통해 관계자들에 첫 선을 보일 예정이다. 이후 공식적인
        극장 배급을 통해 관객들에게 찾아간다. 향후 국내 영화제에도 출품될 계획이다.
      - >-
        고등교육 재정 지원 정책을 진단하는 준거로 충족성, 안정성, 자율성, 합리성 등(서영인 외, 2017)을 사용해 고등교육 재정의
        문제점을 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 충족성의 기준에서 고등교육 재정을 살펴보면, 우선 낮은 교육비의 문제점을 들 수 있다.
        2017년 조사된 OECD 대학생 1인당 교육비 자료를 보면, 복지국가인 북유럽이나 우리와 마찬가지로 고등교육비용의 수익자부담
        원칙이 강한 영국, 미국, 일본의 1인당 교육비는 약 2만불 이상(일본은 $18,022)으로 매우 높으나 한국은 $9,570으로
        평균 이하의 매우 낮은 그룹에 속해 있는 것을 알 수 있다. 고등교육에 대한 투자가 교육경쟁력은 물론 국가의 경제 발전을 선도할
        수 있는 필수조건임을 고려할 때 고등교육 재정에 대한 투자의 확대가 필요하다.
      - >-
        청와대가 유효일 국방차관의 5.18 행적논란과 관련해 극히 신중한 자세를 보이고 있다. 5.18 관련 시민단체와 민주당에 이어
        열린우리당내 일부 호남 의원이 유 차관경질을 요구하고 나섰지만, 국방부 조사 결과를 지켜보고 판단하겠다는 기존 입장에서 크게
        달라진 것은 없다. 청와대는 특히 유 차관 행적에 대한 국방부 조사결과가 나와도 노무현대통령에 대한 별도 보고가 없을 것이란
        입장을 밝히고 나서 주목된다. 청와대 고위관계자는 26일 연합뉴스와 통화에서 "조사 결과가 나와도 대통령에게 보고할 성질이
        아니라고 본다"며 "비서실장과 민정수석, 인사수석 등이 내용을정확히 확인하고 판단을 내릴 것"이라고 말했다. 이 관계자는 또 일부
        언론에서 거론하고 있는 유 차관 거취 문제에 대해 "청와대에선 전혀 검토한 적이 없다"며 "논의할 단계도 아니다"고 말했다. 한
        핵심관계자는 "유 차관의 과거 행적과 관련해 만일 특별한 내용이 있다면 서면보고가 이뤄질지 몰라도 소관 장관이 대통령에게 직접
        보고할 가능성은 없을 것 같다"고 말했다. 청와대가 이처럼 유 차관 문제에 대해 신중한 자세를 견지하고 있는 것은 5.18당시
        광주지역에 투입된 20사단 소속 대대장이었던 유 차관의 예하 부대가 시민군과충돌하거나 인명살상 등 진압작전을 직접 수행했다는
        명백한 증거가 아직 나오지 않다는 점이 감안된 것으로 알려졌다. 특히 이런 상황에서 청와대가 직접 나서 유 차관에 대한 거취
        문제를 거론할 경우 공직사회, 특히 군이 심리적으로 동요할 수 있다는 점도 작용한 것으로 보인다. 한 관계자는 "시민단체가
        요구한다고 해서 이미 검찰 조사에서 문제가 없는 것으로 판단이 내려진 사안을 갖고 섣불리 한 부처의 차관을 경질한다면
        공직사회의지휘체계가 동요할 수 밖에 없다"고 말했다.
  - source_sentence: DCM 벅 변환기는 모바일 기기에 적용되며 이를 제작한 공정은 무엇이지?
    sentences:
      - >-
        오리엔탈정공(014940)은 상한가를 기록하고 있다. 동종목은 현재 1,445원선에서 이루어지고 있다. 참고로 52주 최고가는
        2,545원(17년 05월 02일), 최저가는 960원(17년 12월 22일)원이다. 최근 3일동안 평균 거래량은 234만
        주이다. 이는 250일 일 평균 거래량 80만 주와 비교해보면 최근 거래량이 급격히 늘어났다는 것을 알 수 있다. 외국인과 기관은
        순매도, 개인은 순매수(한달누적) 전일까지 외국인이 4일 연속, 기관이 11일 연속 각각 동종목을 순매도 했다. 4주간을 기준으로
        보면 외국인이 매도 우위를 지속하면서 41,454주를 순매도했고, 기관도 매도 관점으로 접근하면서 218주를 순매도했지만, 개인은
        오히려 순매수량을 늘리며 41,672주를 순매수했다. 외국인, 기관 모두 보유량 감소 (5일 누적) 최근 5일간 동종목의 외국인
        투자자는 13,169주 순매도하였고 마찬가지로 기관은 4주 순매도하였다. 전날 두 주체 각각 7,143주, 4주 순매도하며 보유
        비율을 줄였다. 다음 표는 동종목의 외국인, 기관의 일별 순매수량을 나타낸 것이다. fnRASSI는 증권전문 기업 씽크풀과
        파이낸셜뉴스의 협업으로 로봇기자가 실시간으로 생산하는 기사입니다.
      - >-
        산업부, 글로벌전문기술개발사업에 1,565억원 지원

        □ 산업통상자원부(장관 윤상직)는 국내 중소․중견기업의 기술경쟁력 강화를 통해 글로벌전문기업으로 육성하기 위한 ‘2014년도
        글로벌 전문기술개발사업(주력 및 신산업)‘의 신규 지원계획을 공고함

        ㅇ 동 사업은 글로벌 기술경쟁력을 보유한 우수 중소·중견기업을육성하는 산업부의 대표 R&D사업으로, 지원 규모는 과제 특성에따라
        최대 5년 이내에서 매년 2~10억원 규모임 □ 2014년 글로벌전문기술개발사업(주력 및 신산업) 지원 예산 1,565억원 중
        금번 신규 지원 공고대상은 5개 내역사업, 413억원 규모임

        ㅇ 섬유생활스트림, 해양레저장비, 개인용이동수단, 청정생산기반 등 4개 사업의 신규 예산은 223억원으로,

        - 품목지정형 과제* 32개에 153.29억원을 지원하며,

        * 품목 : 단위 기술이 아닌 ‘주요 성능을 포함한 제품 혹은 제품군’을 의미

        - (예) 고기능성 친환경 벽지제품, 휴대용 접이식 전기자전거, 등

        * 품목지정형 과제수 : 섬유생활스트림 25개, 해양레저장비 2개, 개인용 이동수단 2개, 청정생산기반 3개

        - 자유공모형 과제는 섬유생활스트림, 해양레저장비, 청정생산기반 등 3개 사업에서 69.67억원을 지원함

        ㅇ 우수기술연구센터(ATC) 사업은 자유공모형 과제를 지원하며, 우수 중소·중견기업 부설연구소 40개 내외를 선정하여 190억원을
        지원함
      - >-
        <h1>요 약</h1><p>본 논문에서 모바일 기기에 적용하는 DCM DC-DC 벅 변환기를 설계하였다. 이 변환기는 안정된
        동작을 위한 보상기, PWM 로직과 파워 스위치로 구성되어 있다. 작은 하드웨어 폼-팩터를 얻기 위하여 칩 외부에서 사용하는
        소자의 갯수를 최소화하여야 하며 이는 효율적인 주파수 보상과 디지털 스타트-업 회로로 구현하였다. 매우 작은 부하 전류에서 효율의
        감소를 막기 위하여 버스트-모드 동작도 구현하였다. DCM 벅 변환기는 0.18um BCDMOS 공정으로 제작되었다. \ (
        2.8 \sim 5 \mathrm{V} \) 의 입력 전압 범위에 대하여 출력 전압 값은 외부 저항 소자를 사용하여 \( 1.8
        \mathrm{V} \) 로 프로그램 되었다. \ ( 1 \mathrm{MHz} \) 의 스위칭 주파수 및 \( 100
        \mathrm{mA} \) 의 부하 전류에서 측정된 최대 효율은 \( 92.6 \% \) 이다. </p>
  - source_sentence: 생활안전지도 이벤트는 6월 28일부터 몇 개월간 진행할 계획이니
    sentences:
      - >-
        내 주변 안전은 생활안전지도에서 확인하세요. - 올 상반기 서비스 이용률 전년대비 2.5배 상승, 6.28일부터 퀴즈 이벤트 실시
        -

        □ 행정안전부(장관 김부겸)는 생활안전지도를 통해 범죄 발생현황, 교통사고 발생현황, 대피시설 정보, 미세먼지 등 각종 내 주변의
        안전정보를 한 곳에 모아 알기 쉬운 지도형태로 정보(239종)를 제공하고 있다. ○ 특히, 생활안전지도에서는 등·하굣길·출근길
        교통사고 주의구간, 우리 동네 안전한 대피소, 안전 녹색길, 어린이 안전지도, 여성밤길 및 노인 안전지도 등을 내 위치 기반으로
        쉽게 확인할 수 있다. □ 또한, 공공·민간분야 설문조사, 발전방안에 대한 전문가 의견수렴, 공동이용 협의회 운영을 통한 서비스
        개선방안을 모색하고 있다. ○ 생활안전지도 누리집(safemap.go.kr)을 통해 서비스 이용 현황을 공개하고, 안전정보의 공개
        근거 마련을 위해 재난 및 안전관리 기본법 개정안을 입법예고 중에 있다. ○ 앞으로, 생활안전지도 정보를 학교안전교육에 활용할 수
        있도록 지도교사용 안전교육 안내서도 마련하여 제공할 계획이다. □ 유용한 생활안전지도 정보를 보다 많은 국민들이 이용할 수 있도록
        서비스를 널리 알리기 위해 ‘생활안전지도 퀴즈 이벤트’를 6월 28일 부터 4개월 동안 진행할 계획이다.
      - >-
        33살에 임원 38살에 최고경영자 국내 재벌그룹에서 경영권 승계가 진행 중이거나 최근에 끝난 재벌총수 3~4세들이 처음 임원이
        되는 나이는 평균 33살, 사장이나 회장 등 최고경영자의 지위에 오르는 나이는 평균 38살로 조사됐다. 또 이들 재벌 3~4세들이
        입사해 최고경영자가 되는 데 걸리는 기간은 평균 11년 정도인 것으로 나타났다. 최근 일부 그룹 총수 일가의 초고속 승진이
        사회적으로 주목을 받고 있는 가운데, 에서 경영승계가 진행되고 있거나 최근에 끝난 삼성, 엘지, 현대·기아차, 에스케이, 한진,
        롯데, 두산, 신세계, 씨제이, 효성, 코오롱, 현대백화점 등 12개 주요 그룹의 재벌총수 3~4세(한진·롯데는 2세) 36명을
        대상으로 경영승계 실태를 조사했더니 이렇게 나타났다. 조상 대상은 삼성에선 이재용 삼성전자 상무 등 5명, 엘지는 구본걸 엘지상사
        부사장 등 3명, 현대·기아차는 정의선 기아차 사장 등 4명, 에스케이는 최태원 에스케이㈜ 회장 등 4명, 한진은 조양호 회장 등
        4명, 롯데는 신동빈 부회장, 두산은 박정원 ㈜두산 사장 등 5명, 신세계는 정용진 부사장 등 2명, 씨제이는 이재현 회장 등
        2명, 효성은 조현준 부사장 등 3명, 코오롱은 이웅렬 회장, 현대백화점은 정지선 부회장 등 2명이다. 12개 그룹 총수 3~4세
        36명 조사 입사 11년만에 최고경영자 ‥ “능력검증 필요” 조사 결과, 재벌 3~4세들은 평균 27.3살에 계열사에 입사한 뒤,
        32.8살에 처음 임원에 임명됐다. 임원이 되는 데 걸린 기간은 평균 5.5년이었다. 재벌 3~4세 중에서 이미 사장 이상
        직급(회장, 부회장 포함)을 맡고 있거나, 직급은 이에 못미치지만 대표이사를 맡아 사실상 최고경영자 노릇을 하고 있는 17명이
        최고경영자에 오른 나이는 평균 38.2살이었다. 최고경영자 지위까지 오르는 데 걸린 기간은 입사 시점을 기준으로 하면 10.8년,
        첫 임원 임명을 기준으로 하면 6.4년이었다. 또 삼성 이건희 회장과 엘지 구본무 회장, 현대·기아차의 정몽구 회장, 한화의
        김승연 회장, 금호아시아나의 박삼구 회장, 두산의 박용오·용성 회장, 효성의 조석래 회장 등 주요 그룹의 현직 재벌총수 8명은
        평균 28.2살에 계열사에 들어온 뒤, 30.2살에 임원으로 승진하고, 37.5살에 최고경영자에 선임된 것으로 나타났다. 재벌
        3~4세들과 현직 재벌총수들을 비교하면, 임원 승진 나이는 2년 정도 늦어졌으나, 최고경영자로 선임되는 나이는 비슷하다. 정광선
        한국기업지배구조 개선지원센터 원장(중앙대 교수)은 “재벌총수 일가의 초고속 승진과 조급한 경영승계는 기업을 위험에 빠뜨릴 수 있는
        만큼 충분한 경영수업과 경영능력에 대한 객관적 검증이 필요하다”고 말했다. 곽정수 대기업전문기자
      - >-
        국회미래연구원 EPTA(유럽의회 기술영향평가) 네트워크 가입

        ■ EPTA 가입의 의의

        EPTA는 유럽 각국의 의회 중심으로 신기술에 관한 자문을 제공하는 기술영향평가 기관 네트워크로서 올해의 의장국인 스웨덴을
        비롯하여 유럽의 12개국(Full member) 및 미국을 비롯한 유럽 이외의 10개(Associate Member)의 국가가
        참여하고 있다. 유럽 이외의 국가의 경우 Full Membership이 부여되지 않는다. EPTA는 과학기술의 발달이 사회에
        미치는 영향을 사전에 예측하고 대응함으로써, 긍정적인 효과를 극대화하고 부정적인 영향을 최소화하는 목적이 있으며 공동의 아젠다를
        확정하고 연구를 진행함으로써 글로벌 이슈에 대한 각국의 상세 연구결과를 공유하고 있다. 기술영향평가는 1970년대 미국에서
        과학기술을 연구자, 관련 전문가 및 국민이 참여하는 민주적 평가 방식을 통해 기술의 발전에 선제적으로 대응하기 위해 실시되었다.
        미국은 1974년 OTA(Office of Technology Assessment)를 두고 전문가 중심의 기술영향 평가를
        시행하였으며, 1995년 OTA가 폐지된 후 현재는GAO(Government Accountability Office)에서 맡아
        운영되고 있다. 유럽의 경우 유럽 최초의 공식적인 기술영향평가 기관으로 1983년 프랑스의OPECST(Office
        Parlementaire d’Evaluation des Choix Scientifique Technologie)를 시작으로 영국,
        네덜란드, 덴마크, 독일, 스위스 등 유럽 각국에서 다양한 형태와 방법으로 기술영향평가를 도입하여 수행되고 있다. EPTA는
        1990년에 설립되어 다양한 주제에 대한 유럽 각국의 기술영향평가 결과를 공유하고 이를 통해 유럽의회에 의견을 개진함으로써, 관련
        법령 제정 및 정책 추진에 있어서 중요한 방향을 제시하고 있다. 지난 10월 10-11일 스웨덴 의회에서 개최된 EPTA
        컨퍼런스에서는 “Technologies in care for older people”을 주제로 유럽뿐만 아니라 미국을 비롯한
        다양한 국가에서 관련 내용을 발표하였다. 특히, 일본에서는 노인을 지원하는 다양한 로봇의 실물과 사진 전시를 통해 초고령사회로
        들어선 일본의 노인 지원을 위한 다양한 기술의 진보를보여주었다.
  - source_sentence: LPGA 투어에서 고진영이 컷 탈락을 기록한 건 얼마나 돼
    sentences:
      - >-
        1회용품 함께 줄이기 계획

        Ⅰ. 추진 배경

        □ (그간 추진 경과) ‘자원의 절약 및 재활용 촉진에 관한 법률’에 따라 1회용품 사용억제 제도 운영(1994~,
        18개품목-18개업종)

        o (성과) 「재활용 폐기물 관리 종합대책」(2018.5)을 수립하고 1회용컵, 비닐봉투 사용저감을 집중 추진하여 일정 감축성과
        창출

        * 커피전문점 매장 내 1회용컵 75% 감소, 제과점 1회용 비닐봉투 84% 감소 등

        o (한계) 그러나 국민이 체감할 변화는 아직 미흡하며, 비 규제 품목(빨대 등) 및 유형(배달 등)에 대한 관리 강화 요구 증가

        □ (해외 동향) 세계 각 국은 1회용품 사용을 저감하기 위한 중장기 로드맵을 발표하고, 국가별로 다양한 규제방안 도입

        * EU는 1회용 플라스틱 10대 품목 선정, 품목별 시장출시 금지 등 규제방안 마련

        ** 미국 일부 州, 캐나다, 프랑스, 케냐, 칠레 등 1회용 비닐봉투 등 사용금지 도입
      - >-
        노인에게 적절한 일자리를 제공하는 것을 목적으로 하는 노인의 경제 활동 지원 정책은 고용과 복지로 이원화되어 진행된다는
        전달체계상의 문제가 있으며, 다른 영역에 비하여 노인일자리사업의 불충분성(수요는 현재 공급량에 비해 약 4배 이상)이 크다.
        더불어 사업 대상의 욕구와 사업 구조의 불일치성이 큰데, 이는 지금까지의 관련 정책이 공공 영역 중심으로 이루어졌다는 점이 주요
        원인 중 하나이다. 활기찬 노후 생활을 영위할 수 있도록 지원하는 노인 여가활동 지원 정책은 정책의 발달 단계상 다른 영역에
        비하여 충분성이 매우 낮은 수준이다. 즉, 다양한 여가활동에서의 미충족 욕구가 발생하고 있다. 그러나 이러한 불충분성의 문제는
        공적 영역만으로는 해결될 수 없다. 또한 노인의 다양성 증대에 따라서 현재 공적 영역 정책이 다양한 여가활동 욕구를 충족시키지
        못하고 있는 상황이다. 또한 형평성이라는 관점에서 볼 때 형평성이 낮은 인프라 분포로 인하여 지역별 형평성의 문제가 있으며,
        실질적인 서비스 이용에 있어 성별 차이와 소득수준별 차이가 매우 큰 상황이다.
      - >-
        여자골프 세계랭킹 1위 고진영(26)이 미국여자프로골프(LPGA) 투어 드라이브온 챔피언십(총상금 150만 달러)에서 컷
        탈락했다. 고진영은 6일(한국시간) 미국 플로리다주 오칼라의 골든 오칼라 골프 클럽(파72ㆍ6,526야드)에서 열린 대회
        2라운드에서 버디와 보기 하나씩을 묶어 이븐파 72타를 쳤다. 1라운드 3오버파 75타로 공동 86위에 그쳤던 고진영은 이틀간
        합계 3오버파 147타로 공동 72위에 머물러 컷을 통과하지 못했다. 컷은 2오버파 146타였다. 고진영이 LPGA 투어 대회에서
        컷 탈락한 건 세 번째다. 앞서 2017년 3월 ANA 인스피레이션, 2018년 8월 브리티시여자오픈에서 컷을 통과하지 못했다.
        그리고 2년 7개월 만에 또 한 번 컷 탈락이 기록됐다. 이날 2라운드는 10번 홀에서 시작, 15번 홀(파3) 버디를 잡아냈으나
        17번 홀(파4) 보기를 써내 전반 타수를 줄이지 못했고, 후반엔 9개 홀 모두 파를 기록했다. 그는 이날 페어웨이는 한 번밖에
        놓치지 않았으나 그린을 6차례 놓치고 퍼트 수가 30개에 달했다. 리더보드 맨 위엔 10언더파 134타의 제니퍼 컵초, 오스틴
        언스트(이상 미국)가 이름을 올린 가운데 데일리 베스트인 7언더파를 몰아친 카를로타 시간다(스페인ㆍ8언더파 136타)가 두 타
        차로 추격했다. 한국 선수 중에는 허미정(32)이 3언더파 141타, 공동 11위로 가장 좋은 성적을 냈다. 세계랭킹 2위
        김세영(28)은 공동 17위(2언더파 142타), 전인지(27)는 공동 24위(1언더파 143타)에 자리했다. 정은(25)은
        5타, 박성현(28)은 한 타를 잃고 공동 58위(2오버파 146타)에 올라 가까스로 컷을 통과했다.
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers

SentenceTransformer based on Alibaba-NLP/gte-multilingual-base

This is a sentence-transformers model finetuned from Alibaba-NLP/gte-multilingual-base. It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.

Model Details

Model Description

Model Type: Sentence Transformer
Base model: Alibaba-NLP/gte-multilingual-base
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 768 tokens
Similarity Function: Cosine Similarity

Model Sources

Documentation: Sentence Transformers Documentation
Repository: Sentence Transformers on GitHub
Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: NewModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
  (2): Normalize()
)

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("seongil-dn/gte-noneg-bs512-lr5e-5-2826")
# Run inference
sentences = [
    'LPGA 투어에서 고진영이 컷 탈락을 기록한 건 얼마나 돼',
    '여자골프 세계랭킹 1위 고진영(26)이 미국여자프로골프(LPGA) 투어 드라이브온 챔피언십(총상금 150만 달러)에서 컷 탈락했다. 고진영은 6일(한국시간) 미국 플로리다주 오칼라의 골든 오칼라 골프 클럽(파72ㆍ6,526야드)에서 열린 대회 2라운드에서 버디와 보기 하나씩을 묶어 이븐파 72타를 쳤다. 1라운드 3오버파 75타로 공동 86위에 그쳤던 고진영은 이틀간 합계 3오버파 147타로 공동 72위에 머물러 컷을 통과하지 못했다. 컷은 2오버파 146타였다. 고진영이 LPGA 투어 대회에서 컷 탈락한 건 세 번째다. 앞서 2017년 3월 ANA 인스피레이션, 2018년 8월 브리티시여자오픈에서 컷을 통과하지 못했다. 그리고 2년 7개월 만에 또 한 번 컷 탈락이 기록됐다. 이날 2라운드는 10번 홀에서 시작, 15번 홀(파3) 버디를 잡아냈으나 17번 홀(파4) 보기를 써내 전반 타수를 줄이지 못했고, 후반엔 9개 홀 모두 파를 기록했다. 그는 이날 페어웨이는 한 번밖에 놓치지 않았으나 그린을 6차례 놓치고 퍼트 수가 30개에 달했다. 리더보드 맨 위엔 10언더파 134타의 제니퍼 컵초, 오스틴 언스트(이상 미국)가 이름을 올린 가운데 데일리 베스트인 7언더파를 몰아친 카를로타 시간다(스페인ㆍ8언더파 136타)가 두 타 차로 추격했다. 한국 선수 중에는 허미정(32)이 3언더파 141타, 공동 11위로 가장 좋은 성적을 냈다. 세계랭킹 2위 김세영(28)은 공동 17위(2언더파 142타), 전인지(27)는 공동 24위(1언더파 143타)에 자리했다. 정은(25)은 5타, 박성현(28)은 한 타를 잃고 공동 58위(2오버파 146타)에 올라 가까스로 컷을 통과했다.',
    '1회용품 함께 줄이기 계획\nⅠ. 추진 배경\n□ (그간 추진 경과) ‘자원의 절약 및 재활용 촉진에 관한 법률’에 따라 1회용품 사용억제 제도 운영(1994~, 18개품목-18개업종)\no (성과) 「재활용 폐기물 관리 종합대책」(2018.5)을 수립하고 1회용컵, 비닐봉투 사용저감을 집중 추진하여 일정 감축성과 창출\n* 커피전문점 매장 내 1회용컵 75% 감소, 제과점 1회용 비닐봉투 84% 감소 등\no (한계) 그러나 국민이 체감할 변화는 아직 미흡하며, 비 규제 품목(빨대 등) 및 유형(배달 등)에 대한 관리 강화 요구 증가\n□ (해외 동향) 세계 각 국은 1회용품 사용을 저감하기 위한 중장기 로드맵을 발표하고, 국가별로 다양한 규제방안 도입\n* EU는 1회용 플라스틱 10대 품목 선정, 품목별 시장출시 금지 등 규제방안 마련\n** 미국 일부 州, 캐나다, 프랑스, 케냐, 칠레 등 1회용 비닐봉투 등 사용금지 도입',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Training Details

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

per_device_train_batch_size: 128
per_device_eval_batch_size: 128
warmup_steps: 100
bf16: True

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: no
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 128
per_device_eval_batch_size: 128
per_gpu_train_batch_size: None
per_gpu_eval_batch_size: None
gradient_accumulation_steps: 1
eval_accumulation_steps: None
torch_empty_cache_steps: None
learning_rate: 5e-05
weight_decay: 0.0
adam_beta1: 0.9
adam_beta2: 0.999
adam_epsilon: 1e-08
max_grad_norm: 1.0
num_train_epochs: 3
max_steps: -1
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_kwargs: {}
warmup_ratio: 0.0
warmup_steps: 100
log_level: passive
log_level_replica: warning
log_on_each_node: True
logging_nan_inf_filter: True
save_safetensors: True
save_on_each_node: False
save_only_model: False
restore_callback_states_from_checkpoint: False
no_cuda: False
use_cpu: False
use_mps_device: False
seed: 42
data_seed: None
jit_mode_eval: False
use_ipex: False
bf16: True
fp16: False
fp16_opt_level: O1
half_precision_backend: auto
bf16_full_eval: False
fp16_full_eval: False
tf32: None
local_rank: 0
ddp_backend: None
tpu_num_cores: None
tpu_metrics_debug: False
debug: []
dataloader_drop_last: True
dataloader_num_workers: 0
dataloader_prefetch_factor: None
past_index: -1
disable_tqdm: False
remove_unused_columns: True
label_names: None
load_best_model_at_end: False
ignore_data_skip: False
fsdp: []
fsdp_min_num_params: 0
fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: None
accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
deepspeed: None
label_smoothing_factor: 0.0
optim: adamw_torch
optim_args: None
adafactor: False
group_by_length: False
length_column_name: length
ddp_find_unused_parameters: None
ddp_bucket_cap_mb: None
ddp_broadcast_buffers: False
dataloader_pin_memory: True
dataloader_persistent_workers: False
skip_memory_metrics: True
use_legacy_prediction_loop: False
push_to_hub: False
resume_from_checkpoint: None
hub_model_id: None
hub_strategy: every_save
hub_private_repo: False
hub_always_push: False
gradient_checkpointing: False
gradient_checkpointing_kwargs: None
include_inputs_for_metrics: False
eval_do_concat_batches: True
fp16_backend: auto
push_to_hub_model_id: None
push_to_hub_organization: None
mp_parameters:
auto_find_batch_size: False
full_determinism: False
torchdynamo: None
ray_scope: last
ddp_timeout: 1800
torch_compile: False
torch_compile_backend: None
torch_compile_mode: None
dispatch_batches: None
split_batches: None
include_tokens_per_second: False
include_num_input_tokens_seen: False
neftune_noise_alpha: None
optim_target_modules: None
batch_eval_metrics: False
eval_on_start: False
eval_use_gather_object: False
batch_sampler: batch_sampler
multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Click to expand

Epoch	Step	Training Loss
0.0011	1	0.4348
0.0021	2	0.4712
0.0032	3	0.4947
0.0042	4	0.4267
0.0053	5	0.4421
0.0064	6	0.4834
0.0074	7	0.4726
0.0085	8	0.4524
0.0096	9	0.4645
0.0106	10	0.4654
0.0117	11	0.4574
0.0127	12	0.5019
0.0138	13	0.4481
0.0149	14	0.423
0.0159	15	0.4694
0.0170	16	0.4316
0.0180	17	0.4372
0.0191	18	0.4623
0.0202	19	0.4222
0.0212	20	0.4494
0.0223	21	0.3932
0.0234	22	0.3924
0.0244	23	0.3869
0.0255	24	0.4064
0.0265	25	0.3945
0.0276	26	0.382
0.0287	27	0.3684
0.0297	28	0.3881
0.0308	29	0.3784
0.0318	30	0.3715
0.0329	31	0.34
0.0340	32	0.3421
0.0350	33	0.3678
0.0361	34	0.3489
0.0372	35	0.3112
0.0382	36	0.3137
0.0393	37	0.2928
0.0403	38	0.3053
0.0414	39	0.2838
0.0425	40	0.2638
0.0435	41	0.2827
0.0446	42	0.2372
0.0456	43	0.2635
0.0467	44	0.2749
0.0478	45	0.2381
0.0488	46	0.2113
0.0499	47	0.1914
0.0510	48	0.1944
0.0520	49	0.1863
0.0531	50	0.191
0.0541	51	0.1547
0.0552	52	0.1854
0.0563	53	0.1587
0.0573	54	0.1555
0.0584	55	0.1563
0.0594	56	0.1711
0.0605	57	0.1432
0.0616	58	0.1263
0.0626	59	0.1247
0.0637	60	0.1369
0.0648	61	0.1305
0.0658	62	0.1022
0.0669	63	0.1191
0.0679	64	0.1083
0.0690	65	0.0936
0.0701	66	0.0988
0.0711	67	0.0942
0.0722	68	0.107
0.0732	69	0.0823
0.0743	70	0.0886
0.0754	71	0.1055
0.0764	72	0.1013
0.0775	73	0.0807
0.0786	74	0.0776
0.0796	75	0.0737
0.0807	76	0.0916
0.0817	77	0.0654
0.0828	78	0.0904
0.0839	79	0.0954
0.0849	80	0.0697
0.0860	81	0.0751
0.0870	82	0.0886
0.0881	83	0.0752
0.0892	84	0.0806
0.0902	85	0.0807
0.0913	86	0.0842
0.0924	87	0.0821
0.0934	88	0.0723
0.0945	89	0.0797
0.0955	90	0.0797
0.0966	91	0.0832
0.0977	92	0.0713
0.0987	93	0.0681
0.0998	94	0.0825
0.1008	95	0.0838
0.1019	96	0.0746
0.1030	97	0.0792
0.1040	98	0.0692
0.1051	99	0.0705
0.1062	100	0.0666
0.1072	101	0.0692
0.1083	102	0.0675
0.1093	103	0.0734
0.1104	104	0.072
0.1115	105	0.0565
0.1125	106	0.0663
0.1136	107	0.0789
0.1146	108	0.0605
0.1157	109	0.0671
0.1168	110	0.083
0.1178	111	0.071
0.1189	112	0.0759
0.1200	113	0.0604
0.1210	114	0.0682
0.1221	115	0.0531
0.1231	116	0.0779
0.1242	117	0.0646
0.1253	118	0.0621
0.1263	119	0.081
0.1274	120	0.0688
0.1285	121	0.055
0.1295	122	0.0513
0.1306	123	0.063
0.1316	124	0.0634
0.1327	125	0.075
0.1338	126	0.062
0.1348	127	0.0821
0.1359	128	0.0565
0.1369	129	0.0492
0.1380	130	0.0762
0.1391	131	0.0735
0.1401	132	0.069
0.1412	133	0.0619
0.1423	134	0.0789
0.1433	135	0.0621
0.1444	136	0.0568
0.1454	137	0.0717
0.1465	138	0.0764
0.1476	139	0.0502
0.1486	140	0.0626
0.1497	141	0.0615
0.1507	142	0.0555
0.1518	143	0.0674
0.1529	144	0.0635
0.1539	145	0.0553
0.1550	146	0.0525
0.1561	147	0.055
0.1571	148	0.0665
0.1582	149	0.0703
0.1592	150	0.0657
0.1603	151	0.0612
0.1614	152	0.0671
0.1624	153	0.059
0.1635	154	0.0636
0.1645	155	0.0753
0.1656	156	0.0931
0.1667	157	0.0531
0.1677	158	0.0558
0.1688	159	0.0599
0.1699	160	0.0501
0.1709	161	0.051
0.1720	162	0.0697
0.1730	163	0.074
0.1741	164	0.0607
0.1752	165	0.0611
0.1762	166	0.059
0.1773	167	0.073
0.1783	168	0.0541
0.1794	169	0.0576
0.1805	170	0.0656
0.1815	171	0.0499
0.1826	172	0.055
0.1837	173	0.0646
0.1847	174	0.0747
0.1858	175	0.0558
0.1868	176	0.0537
0.1879	177	0.0574
0.1890	178	0.061
0.1900	179	0.0743
0.1911	180	0.0553
0.1921	181	0.0603
0.1932	182	0.0613
0.1943	183	0.0557
0.1953	184	0.0629
0.1964	185	0.0524
0.1975	186	0.0533
0.1985	187	0.0624
0.1996	188	0.0566
0.2006	189	0.0446
0.2017	190	0.0578
0.2028	191	0.0487
0.2038	192	0.066
0.2049	193	0.0618
0.2059	194	0.0591
0.2070	195	0.0553
0.2081	196	0.052
0.2091	197	0.0451
0.2102	198	0.0633
0.2113	199	0.0658
0.2123	200	0.0623
0.2134	201	0.0593
0.2144	202	0.0491
0.2155	203	0.0526
0.2166	204	0.057
0.2176	205	0.0631
0.2187	206	0.0809
0.2197	207	0.063
0.2208	208	0.0571
0.2219	209	0.054
0.2229	210	0.0607
0.2240	211	0.056
0.2251	212	0.06
0.2261	213	0.0597
0.2272	214	0.0538
0.2282	215	0.0584
0.2293	216	0.0473
0.2304	217	0.052
0.2314	218	0.06
0.2325	219	0.0566
0.2335	220	0.0559
0.2346	221	0.0536
0.2357	222	0.0634
0.2367	223	0.0637
0.2378	224	0.056
0.2389	225	0.0504
0.2399	226	0.0371
0.2410	227	0.0678
0.2420	228	0.0569
0.2431	229	0.0551
0.2442	230	0.0486
0.2452	231	0.0536
0.2463	232	0.0615
0.2473	233	0.0535
0.2484	234	0.0502
0.2495	235	0.0571
0.2505	236	0.0593
0.2516	237	0.0557
0.2527	238	0.0671
0.2537	239	0.0609
0.2548	240	0.0667
0.2558	241	0.064
0.2569	242	0.0503
0.2580	243	0.0461
0.2590	244	0.059
0.2601	245	0.0594
0.2611	246	0.0577
0.2622	247	0.0664
0.2633	248	0.0736
0.2643	249	0.0506
0.2654	250	0.0611
0.2665	251	0.0657
0.2675	252	0.0543
0.2686	253	0.0595
0.2696	254	0.0531
0.2707	255	0.0552
0.2718	256	0.061
0.2728	257	0.0456
0.2739	258	0.0498
0.2749	259	0.0567
0.2760	260	0.0444
0.2771	261	0.0567
0.2781	262	0.0524
0.2792	263	0.0518
0.2803	264	0.0664
0.2813	265	0.0537
0.2824	266	0.0537
0.2834	267	0.0558
0.2845	268	0.0501
0.2856	269	0.0558
0.2866	270	0.0411
0.2877	271	0.0432
0.2887	272	0.0535
0.2898	273	0.0511
0.2909	274	0.0469
0.2919	275	0.0587
0.2930	276	0.052
0.2941	277	0.0594
0.2951	278	0.0651
0.2962	279	0.0486
0.2972	280	0.0602
0.2983	281	0.0567
0.2994	282	0.0547
0.3004	283	0.0669
0.3015	284	0.0543
0.3025	285	0.0616
0.3036	286	0.0532
0.3047	287	0.0689
0.3057	288	0.0461
0.3068	289	0.0516
0.3079	290	0.0496
0.3089	291	0.0581
0.3100	292	0.0446
0.3110	293	0.048
0.3121	294	0.0442
0.3132	295	0.0504
0.3142	296	0.0531
0.3153	297	0.0681
0.3163	298	0.0458
0.3174	299	0.0584
0.3185	300	0.064
0.3195	301	0.0595
0.3206	302	0.0604
0.3217	303	0.0621
0.3227	304	0.0466
0.3238	305	0.0545
0.3248	306	0.0523
0.3259	307	0.0496
0.3270	308	0.0468
0.3280	309	0.0649
0.3291	310	0.056
0.3301	311	0.0539
0.3312	312	0.0497
0.3323	313	0.0517
0.3333	314	0.0511
0.3344	315	0.0511
0.3355	316	0.0518
0.3365	317	0.0508
0.3376	318	0.0579
0.3386	319	0.0463
0.3397	320	0.046
0.3408	321	0.0461
0.3418	322	0.0469
0.3429	323	0.0399
0.3439	324	0.0516
0.3450	325	0.0551
0.3461	326	0.0497
0.3471	327	0.0455
0.3482	328	0.0534
0.3493	329	0.0437
0.3503	330	0.0542
0.3514	331	0.0462
0.3524	332	0.0429
0.3535	333	0.0542
0.3546	334	0.0452
0.3556	335	0.0569
0.3567	336	0.0495
0.3577	337	0.0443
0.3588	338	0.0543
0.3599	339	0.0671
0.3609	340	0.054
0.3620	341	0.0596
0.3631	342	0.0468
0.3641	343	0.0644
0.3652	344	0.044
0.3662	345	0.0477
0.3673	346	0.0403
0.3684	347	0.0553
0.3694	348	0.0533
0.3705	349	0.0447
0.3715	350	0.0527
0.3726	351	0.0465
0.3737	352	0.0518
0.3747	353	0.0345
0.3758	354	0.0515
0.3769	355	0.0438
0.3779	356	0.0489
0.3790	357	0.046
0.3800	358	0.0621
0.3811	359	0.0667
0.3822	360	0.0489
0.3832	361	0.0555
0.3843	362	0.0445
0.3854	363	0.0492
0.3864	364	0.0562
0.3875	365	0.0484
0.3885	366	0.0582
0.3896	367	0.0551
0.3907	368	0.0512
0.3917	369	0.0486
0.3928	370	0.0537
0.3938	371	0.0499
0.3949	372	0.0651
0.3960	373	0.0531
0.3970	374	0.0743
0.3981	375	0.052
0.3992	376	0.0476
0.4002	377	0.0572
0.4013	378	0.0555
0.4023	379	0.0569
0.4034	380	0.052
0.4045	381	0.0524
0.4055	382	0.0726
0.4066	383	0.0456
0.4076	384	0.0531
0.4087	385	0.0474
0.4098	386	0.0485
0.4108	387	0.0459
0.4119	388	0.0474
0.4130	389	0.0541
0.4140	390	0.0452
0.4151	391	0.0362
0.4161	392	0.0407
0.4172	393	0.0449
0.4183	394	0.0444
0.4193	395	0.0469
0.4204	396	0.0493
0.4214	397	0.0437
0.4225	398	0.0551
0.4236	399	0.0412
0.4246	400	0.0401
0.4257	401	0.0488
0.4268	402	0.0506
0.4278	403	0.0458
0.4289	404	0.0436
0.4299	405	0.0574
0.4310	406	0.0516
0.4321	407	0.0599
0.4331	408	0.0476
0.4342	409	0.0462
0.4352	410	0.0502
0.4363	411	0.0448
0.4374	412	0.0461
0.4384	413	0.035
0.4395	414	0.0451
0.4406	415	0.0456
0.4416	416	0.0399
0.4427	417	0.0602
0.4437	418	0.0588
0.4448	419	0.0675
0.4459	420	0.0628
0.4469	421	0.0498
0.4480	422	0.0413
0.4490	423	0.0437
0.4501	424	0.0514
0.4512	425	0.0586
0.4522	426	0.0596
0.4533	427	0.0368
0.4544	428	0.0448
0.4554	429	0.056
0.4565	430	0.0415
0.4575	431	0.0448
0.4586	432	0.055
0.4597	433	0.0442
0.4607	434	0.0462
0.4618	435	0.0479
0.4628	436	0.0507
0.4639	437	0.049
0.4650	438	0.0626
0.4660	439	0.0375
0.4671	440	0.0541
0.4682	441	0.0579
0.4692	442	0.0642
0.4703	443	0.0471
0.4713	444	0.0559
0.4724	445	0.0508
0.4735	446	0.0696
0.4745	447	0.056
0.4756	448	0.0649
0.4766	449	0.0641
0.4777	450	0.0547
0.4788	451	0.0509
0.4798	452	0.0544
0.4809	453	0.0487
0.4820	454	0.0639
0.4830	455	0.047
0.4841	456	0.0513
0.4851	457	0.0451
0.4862	458	0.0567
0.4873	459	0.0541
0.4883	460	0.0475
0.4894	461	0.0445
0.4904	462	0.0597
0.4915	463	0.0434
0.4926	464	0.0468
0.4936	465	0.0449
0.4947	466	0.0422
0.4958	467	0.0504
0.4968	468	0.0565
0.4979	469	0.0611
0.4989	470	0.044
0.5	471	0.0543
0.5011	472	0.0424
0.5021	473	0.0443
0.5032	474	0.0367
0.5042	475	0.0427
0.5053	476	0.0431
0.5064	477	0.063
0.5074	478	0.0421
0.5085	479	0.0367
0.5096	480	0.0456
0.5106	481	0.0586
0.5117	482	0.0747
0.5127	483	0.05
0.5138	484	0.0509
0.5149	485	0.054
0.5159	486	0.0531
0.5170	487	0.0458
0.5180	488	0.0522
0.5191	489	0.0406
0.5202	490	0.0529
0.5212	491	0.0602
0.5223	492	0.0469
0.5234	493	0.0602
0.5244	494	0.0506
0.5255	495	0.0522
0.5265	496	0.0433
0.5276	497	0.0531
0.5287	498	0.0453
0.5297	499	0.0416
0.5308	500	0.0366
0.5318	501	0.0483
0.5329	502	0.0453
0.5340	503	0.0495
0.5350	504	0.0522
0.5361	505	0.0476
0.5372	506	0.0416
0.5382	507	0.0497
0.5393	508	0.0431
0.5403	509	0.0494
0.5414	510	0.041
0.5425	511	0.0412
0.5435	512	0.0399
0.5446	513	0.0478
0.5456	514	0.061
0.5467	515	0.0353
0.5478	516	0.0469
0.5488	517	0.0517
0.5499	518	0.0523
0.5510	519	0.058
0.5520	520	0.0432
0.5531	521	0.0442
0.5541	522	0.0551
0.5552	523	0.0488
0.5563	524	0.0482
0.5573	525	0.0474
0.5584	526	0.0577
0.5594	527	0.0375
0.5605	528	0.0401
0.5616	529	0.0574
0.5626	530	0.0496
0.5637	531	0.0422
0.5648	532	0.047
0.5658	533	0.0455
0.5669	534	0.0405
0.5679	535	0.0391
0.5690	536	0.0495
0.5701	537	0.0464
0.5711	538	0.0457
0.5722	539	0.0449
0.5732	540	0.0583
0.5743	541	0.0591
0.5754	542	0.0487
0.5764	543	0.0456
0.5775	544	0.0423
0.5786	545	0.0571
0.5796	546	0.0472
0.5807	547	0.0556
0.5817	548	0.0483
0.5828	549	0.0424
0.5839	550	0.0557
0.5849	551	0.038
0.5860	552	0.0394
0.5870	553	0.0481
0.5881	554	0.0617
0.5892	555	0.0455
0.5902	556	0.0411
0.5913	557	0.0433
0.5924	558	0.0456
0.5934	559	0.0488
0.5945	560	0.0517
0.5955	561	0.0549
0.5966	562	0.0406
0.5977	563	0.045
0.5987	564	0.049
0.5998	565	0.0547
0.6008	566	0.0529
0.6019	567	0.0524
0.6030	568	0.0472
0.6040	569	0.039
0.6051	570	0.041
0.6062	571	0.0508
0.6072	572	0.0486
0.6083	573	0.0375
0.6093	574	0.0585
0.6104	575	0.05
0.6115	576	0.0509
0.6125	577	0.0394
0.6136	578	0.0467
0.6146	579	0.0371
0.6157	580	0.0415
0.6168	581	0.046
0.6178	582	0.0385
0.6189	583	0.056
0.6200	584	0.0416
0.6210	585	0.0578
0.6221	586	0.0443
0.6231	587	0.0407
0.6242	588	0.0499
0.6253	589	0.056
0.6263	590	0.0456
0.6274	591	0.0412
0.6285	592	0.0473
0.6295	593	0.0378
0.6306	594	0.0544
0.6316	595	0.0502
0.6327	596	0.042
0.6338	597	0.0414
0.6348	598	0.0506
0.6359	599	0.0372
0.6369	600	0.0411
0.6380	601	0.0387
0.6391	602	0.0588
0.6401	603	0.0404
0.6412	604	0.056
0.6423	605	0.0524
0.6433	606	0.0484
0.6444	607	0.0398
0.6454	608	0.0523
0.6465	609	0.0469
0.6476	610	0.0504
0.6486	611	0.0496
0.6497	612	0.0501
0.6507	613	0.0426
0.6518	614	0.0454
0.6529	615	0.0564
0.6539	616	0.0798
0.6550	617	0.0444
0.6561	618	0.039
0.6571	619	0.0428
0.6582	620	0.0504
0.6592	621	0.0525
0.6603	622	0.0471
0.6614	623	0.0402
0.6624	624	0.0456
0.6635	625	0.0384
0.6645	626	0.0446
0.6656	627	0.0468
0.6667	628	0.047
0.6677	629	0.0442
0.6688	630	0.0466
0.6699	631	0.0457
0.6709	632	0.0538
0.6720	633	0.0434
0.6730	634	0.0443
0.6741	635	0.0481
0.6752	636	0.0483
0.6762	637	0.0434
0.6773	638	0.0389
0.6783	639	0.0541
0.6794	640	0.0453
0.6805	641	0.0508
0.6815	642	0.0469
0.6826	643	0.0431
0.6837	644	0.0446
0.6847	645	0.0427
0.6858	646	0.0543
0.6868	647	0.0458
0.6879	648	0.046
0.6890	649	0.0669
0.6900	650	0.046
0.6911	651	0.0462
0.6921	652	0.0493
0.6932	653	0.0484
0.6943	654	0.0466
0.6953	655	0.048
0.6964	656	0.0406
0.6975	657	0.0512
0.6985	658	0.0469
0.6996	659	0.0461
0.7006	660	0.039
0.7017	661	0.0403
0.7028	662	0.0419
0.7038	663	0.0538
0.7049	664	0.0364
0.7059	665	0.039
0.7070	666	0.0417
0.7081	667	0.0478
0.7091	668	0.0443
0.7102	669	0.0394
0.7113	670	0.0417
0.7123	671	0.0412
0.7134	672	0.0493
0.7144	673	0.0532
0.7155	674	0.0371
0.7166	675	0.0344
0.7176	676	0.0421
0.7187	677	0.0489
0.7197	678	0.0362
0.7208	679	0.0539
0.7219	680	0.0404
0.7229	681	0.0607
0.7240	682	0.0456
0.7251	683	0.0507
0.7261	684	0.0415
0.7272	685	0.0361
0.7282	686	0.053
0.7293	687	0.0431
0.7304	688	0.0463
0.7314	689	0.0401
0.7325	690	0.0549
0.7335	691	0.0335
0.7346	692	0.05
0.7357	693	0.0472
0.7367	694	0.0474
0.7378	695	0.0556
0.7389	696	0.0456
0.7399	697	0.0481
0.7410	698	0.0388
0.7420	699	0.0381
0.7431	700	0.0491
0.7442	701	0.0436
0.7452	702	0.0522
0.7463	703	0.0471
0.7473	704	0.0367
0.7484	705	0.0393
0.7495	706	0.0418
0.7505	707	0.0371
0.7516	708	0.0315
0.7527	709	0.0508
0.7537	710	0.0535
0.7548	711	0.0453
0.7558	712	0.0352
0.7569	713	0.0507
0.7580	714	0.046
0.7590	715	0.0393
0.7601	716	0.0453
0.7611	717	0.0403
0.7622	718	0.0346
0.7633	719	0.0492
0.7643	720	0.0437
0.7654	721	0.042
0.7665	722	0.052
0.7675	723	0.043
0.7686	724	0.0524
0.7696	725	0.0385
0.7707	726	0.0484
0.7718	727	0.0454
0.7728	728	0.0478
0.7739	729	0.0411
0.7749	730	0.0415
0.7760	731	0.0323
0.7771	732	0.0492
0.7781	733	0.0429
0.7792	734	0.0445
0.7803	735	0.0484
0.7813	736	0.042
0.7824	737	0.0486
0.7834	738	0.0349
0.7845	739	0.0472
0.7856	740	0.0413
0.7866	741	0.0476
0.7877	742	0.0519
0.7887	743	0.0405
0.7898	744	0.0439
0.7909	745	0.035
0.7919	746	0.0478
0.7930	747	0.0476
0.7941	748	0.0382
0.7951	749	0.0568
0.7962	750	0.0505
0.7972	751	0.0572
0.7983	752	0.0352
0.7994	753	0.0405
0.8004	754	0.0505
0.8015	755	0.0478
0.8025	756	0.0465
0.8036	757	0.0493
0.8047	758	0.0414
0.8057	759	0.0438
0.8068	760	0.0559
0.8079	761	0.044
0.8089	762	0.0385
0.8100	763	0.0414
0.8110	764	0.0516
0.8121	765	0.0475
0.8132	766	0.0394
0.8142	767	0.0566
0.8153	768	0.0385
0.8163	769	0.0405
0.8174	770	0.0392
0.8185	771	0.0364
0.8195	772	0.0501
0.8206	773	0.0462
0.8217	774	0.0436
0.8227	775	0.0548
0.8238	776	0.0429
0.8248	777	0.0416
0.8259	778	0.043
0.8270	779	0.0481
0.8280	780	0.0382
0.8291	781	0.0439
0.8301	782	0.0369
0.8312	783	0.0377
0.8323	784	0.0463
0.8333	785	0.0372
0.8344	786	0.0563
0.8355	787	0.0447
0.8365	788	0.0366
0.8376	789	0.0466
0.8386	790	0.049
0.8397	791	0.0557
0.8408	792	0.0495
0.8418	793	0.0359
0.8429	794	0.0519
0.8439	795	0.0538
0.8450	796	0.0388
0.8461	797	0.0431
0.8471	798	0.0513
0.8482	799	0.047
0.8493	800	0.0485
0.8503	801	0.052
0.8514	802	0.032
0.8524	803	0.0419
0.8535	804	0.0439
0.8546	805	0.0548
0.8556	806	0.0433
0.8567	807	0.0407
0.8577	808	0.0467
0.8588	809	0.0494
0.8599	810	0.0516
0.8609	811	0.0418
0.8620	812	0.0344
0.8631	813	0.0505
0.8641	814	0.0477
0.8652	815	0.0533
0.8662	816	0.0431
0.8673	817	0.0439
0.8684	818	0.0321
0.8694	819	0.0418
0.8705	820	0.043
0.8715	821	0.035
0.8726	822	0.0473
0.8737	823	0.0294
0.8747	824	0.0573
0.8758	825	0.038
0.8769	826	0.04
0.8779	827	0.0406
0.8790	828	0.0413
0.8800	829	0.0416
0.8811	830	0.0344
0.8822	831	0.0511
0.8832	832	0.0403
0.8843	833	0.0613
0.8854	834	0.0384
0.8864	835	0.0363
0.8875	836	0.0324
0.8885	837	0.0472
0.8896	838	0.049
0.8907	839	0.0465
0.8917	840	0.0419
0.8928	841	0.0455
0.8938	842	0.0481
0.8949	843	0.0463
0.8960	844	0.0352
0.8970	845	0.0527
0.8981	846	0.0561
0.8992	847	0.0381
0.9002	848	0.0434
0.9013	849	0.0436
0.9023	850	0.0462
0.9034	851	0.0503
0.9045	852	0.0479
0.9055	853	0.0451
0.9066	854	0.0459
0.9076	855	0.0508
0.9087	856	0.0453
0.9098	857	0.0444
0.9108	858	0.0461
0.9119	859	0.056
0.9130	860	0.0449
0.9140	861	0.0477
0.9151	862	0.0422
0.9161	863	0.0481
0.9172	864	0.0508
0.9183	865	0.037
0.9193	866	0.0491
0.9204	867	0.0627
0.9214	868	0.0432
0.9225	869	0.0377
0.9236	870	0.0448
0.9246	871	0.0366
0.9257	872	0.0406
0.9268	873	0.0445
0.9278	874	0.0424
0.9289	875	0.0322
0.9299	876	0.0441
0.9310	877	0.0498
0.9321	878	0.0418
0.9331	879	0.0524
0.9342	880	0.06
0.9352	881	0.0428
0.9363	882	0.0428
0.9374	883	0.0509
0.9384	884	0.0428
0.9395	885	0.0295
0.9406	886	0.0535
0.9416	887	0.04
0.9427	888	0.0425
0.9437	889	0.0583
0.9448	890	0.0374
0.9459	891	0.0489
0.9469	892	0.0472
0.9480	893	0.0449
0.9490	894	0.0342
0.9501	895	0.0604
0.9512	896	0.047
0.9522	897	0.0433
0.9533	898	0.0355
0.9544	899	0.0419
0.9554	900	0.044
0.9565	901	0.0457
0.9575	902	0.0377
0.9586	903	0.0416
0.9597	904	0.0505
0.9607	905	0.0487
0.9618	906	0.0473
0.9628	907	0.0521
0.9639	908	0.0336
0.9650	909	0.0446
0.9660	910	0.0423
0.9671	911	0.0442
0.9682	912	0.0505
0.9692	913	0.0488
0.9703	914	0.0367
0.9713	915	0.0382
0.9724	916	0.0487
0.9735	917	0.061
0.9745	918	0.0461
0.9756	919	0.0377
0.9766	920	0.0398
0.9777	921	0.0363
0.9788	922	0.0375
0.9798	923	0.0503
0.9809	924	0.0493
0.9820	925	0.04
0.9830	926	0.0379
0.9841	927	0.0422
0.9851	928	0.0517
0.9862	929	0.0488
0.9873	930	0.057
0.9883	931	0.0388
0.9894	932	0.0374
0.9904	933	0.0374
0.9915	934	0.0504
0.9926	935	0.056
0.9936	936	0.0478
0.9947	937	0.0286
0.9958	938	0.0415
0.9968	939	0.037
0.9979	940	0.0445
0.9989	941	0.0451
1.0	942	0.036
1.0011	943	0.0346
1.0021	944	0.044
1.0032	945	0.044
1.0042	946	0.0487
1.0053	947	0.0411
1.0064	948	0.0385
1.0074	949	0.0414
1.0085	950	0.0369
1.0096	951	0.0381
1.0106	952	0.0358
1.0117	953	0.0455
1.0127	954	0.0414
1.0138	955	0.0327
1.0149	956	0.0492
1.0159	957	0.0552
1.0170	958	0.0399
1.0180	959	0.0442
1.0191	960	0.0398
1.0202	961	0.0418
1.0212	962	0.037
1.0223	963	0.0433
1.0234	964	0.0405
1.0244	965	0.0429
1.0255	966	0.0364
1.0265	967	0.0424
1.0276	968	0.0419
1.0287	969	0.044
1.0297	970	0.0326
1.0308	971	0.0391
1.0318	972	0.0436
1.0329	973	0.0466
1.0340	974	0.0357
1.0350	975	0.0562
1.0361	976	0.0328
1.0372	977	0.0423
1.0382	978	0.0316
1.0393	979	0.0488
1.0403	980	0.0352
1.0414	981	0.0383
1.0425	982	0.0544
1.0435	983	0.0336
1.0446	984	0.0426
1.0456	985	0.0301
1.0467	986	0.048
1.0478	987	0.0398
1.0488	988	0.048
1.0499	989	0.0451
1.0510	990	0.0477
1.0520	991	0.0437
1.0531	992	0.0367
1.0541	993	0.0438
1.0552	994	0.0482
1.0563	995	0.0445
1.0573	996	0.0499
1.0584	997	0.0409
1.0594	998	0.0426
1.0605	999	0.0417
1.0616	1000	0.0498
1.0626	1001	0.0286
1.0637	1002	0.0524
1.0648	1003	0.0423
1.0658	1004	0.0322
1.0669	1005	0.033
1.0679	1006	0.0443
1.0690	1007	0.0495
1.0701	1008	0.0499
1.0711	1009	0.0379
1.0722	1010	0.052
1.0732	1011	0.0348
1.0743	1012	0.0526
1.0754	1013	0.0367
1.0764	1014	0.0303
1.0775	1015	0.0362
1.0786	1016	0.0333
1.0796	1017	0.0455
1.0807	1018	0.0449
1.0817	1019	0.0361
1.0828	1020	0.0397
1.0839	1021	0.0279
1.0849	1022	0.0408
1.0860	1023	0.0437
1.0870	1024	0.0474
1.0881	1025	0.039
1.0892	1026	0.042
1.0902	1027	0.0442
1.0913	1028	0.0299
1.0924	1029	0.0403
1.0934	1030	0.0369
1.0945	1031	0.0477
1.0955	1032	0.0486
1.0966	1033	0.0376
1.0977	1034	0.0538
1.0987	1035	0.0443
1.0998	1036	0.0541
1.1008	1037	0.0507
1.1019	1038	0.0515
1.1030	1039	0.0382
1.1040	1040	0.0469
1.1051	1041	0.0449
1.1062	1042	0.0325
1.1072	1043	0.0357
1.1083	1044	0.0388
1.1093	1045	0.0432
1.1104	1046	0.0486
1.1115	1047	0.0402
1.1125	1048	0.0341
1.1136	1049	0.038
1.1146	1050	0.0364
1.1157	1051	0.0449
1.1168	1052	0.0425
1.1178	1053	0.0353
1.1189	1054	0.0326
1.1200	1055	0.0444
1.1210	1056	0.0365
1.1221	1057	0.0475
1.1231	1058	0.048
1.1242	1059	0.0332
1.1253	1060	0.0389
1.1263	1061	0.0405
1.1274	1062	0.0344
1.1285	1063	0.0355
1.1295	1064	0.0344
1.1306	1065	0.0445
1.1316	1066	0.0344
1.1327	1067	0.0402
1.1338	1068	0.0444
1.1348	1069	0.0353
1.1359	1070	0.0512
1.1369	1071	0.0532
1.1380	1072	0.0578
1.1391	1073	0.0405
1.1401	1074	0.0394
1.1412	1075	0.0362
1.1423	1076	0.0397
1.1433	1077	0.0508
1.1444	1078	0.0366
1.1454	1079	0.0422
1.1465	1080	0.0422
1.1476	1081	0.0468
1.1486	1082	0.0319
1.1497	1083	0.0355
1.1507	1084	0.0386
1.1518	1085	0.0377
1.1529	1086	0.0508
1.1539	1087	0.0467
1.1550	1088	0.0402
1.1561	1089	0.0457
1.1571	1090	0.0373
1.1582	1091	0.0453
1.1592	1092	0.0364
1.1603	1093	0.0453
1.1614	1094	0.0467
1.1624	1095	0.0376
1.1635	1096	0.0402
1.1645	1097	0.0363
1.1656	1098	0.0306
1.1667	1099	0.0435
1.1677	1100	0.048
1.1688	1101	0.044
1.1699	1102	0.0417
1.1709	1103	0.0435
1.1720	1104	0.0495
1.1730	1105	0.0382
1.1741	1106	0.0352
1.1752	1107	0.0353
1.1762	1108	0.0514
1.1773	1109	0.0516
1.1783	1110	0.0415
1.1794	1111	0.0415
1.1805	1112	0.0509
1.1815	1113	0.0481
1.1826	1114	0.0382
1.1837	1115	0.0366
1.1847	1116	0.0441
1.1858	1117	0.0349
1.1868	1118	0.0541
1.1879	1119	0.031
1.1890	1120	0.0318
1.1900	1121	0.0331
1.1911	1122	0.038
1.1921	1123	0.0389
1.1932	1124	0.0334
1.1943	1125	0.0374
1.1953	1126	0.0374
1.1964	1127	0.036
1.1975	1128	0.0395
1.1985	1129	0.0434
1.1996	1130	0.0474
1.2006	1131	0.0379
1.2017	1132	0.0358
1.2028	1133	0.032
1.2038	1134	0.0416
1.2049	1135	0.0515
1.2059	1136	0.0363
1.2070	1137	0.0376
1.2081	1138	0.041
1.2091	1139	0.0358
1.2102	1140	0.0438
1.2113	1141	0.0356
1.2123	1142	0.0412
1.2134	1143	0.0551
1.2144	1144	0.0461
1.2155	1145	0.0523
1.2166	1146	0.0415
1.2176	1147	0.0415
1.2187	1148	0.036
1.2197	1149	0.0429
1.2208	1150	0.0476
1.2219	1151	0.0502
1.2229	1152	0.0387
1.2240	1153	0.0467
1.2251	1154	0.0406
1.2261	1155	0.0473
1.2272	1156	0.0451
1.2282	1157	0.0416
1.2293	1158	0.0435
1.2304	1159	0.0362
1.2314	1160	0.0515
1.2325	1161	0.0384
1.2335	1162	0.0411
1.2346	1163	0.0337
1.2357	1164	0.0396
1.2367	1165	0.0349
1.2378	1166	0.0537
1.2389	1167	0.05
1.2399	1168	0.0465
1.2410	1169	0.0373
1.2420	1170	0.0333
1.2431	1171	0.0451
1.2442	1172	0.0445
1.2452	1173	0.046
1.2463	1174	0.0439
1.2473	1175	0.0434
1.2484	1176	0.0416
1.2495	1177	0.0356
1.2505	1178	0.0527
1.2516	1179	0.041
1.2527	1180	0.0352
1.2537	1181	0.0357
1.2548	1182	0.0428
1.2558	1183	0.0501
1.2569	1184	0.0477
1.2580	1185	0.0405
1.2590	1186	0.0387
1.2601	1187	0.0461
1.2611	1188	0.0339
1.2622	1189	0.048
1.2633	1190	0.0406
1.2643	1191	0.0399
1.2654	1192	0.0382
1.2665	1193	0.0399
1.2675	1194	0.0385
1.2686	1195	0.0408
1.2696	1196	0.0416
1.2707	1197	0.0461
1.2718	1198	0.0383
1.2728	1199	0.0428
1.2739	1200	0.0425
1.2749	1201	0.0481
1.2760	1202	0.035
1.2771	1203	0.045
1.2781	1204	0.0364
1.2792	1205	0.0314
1.2803	1206	0.0318
1.2813	1207	0.0371
1.2824	1208	0.0421
1.2834	1209	0.0393
1.2845	1210	0.0416
1.2856	1211	0.0487
1.2866	1212	0.0361
1.2877	1213	0.0376
1.2887	1214	0.0332
1.2898	1215	0.0393
1.2909	1216	0.0476
1.2919	1217	0.0441
1.2930	1218	0.0412
1.2941	1219	0.0317
1.2951	1220	0.0429
1.2962	1221	0.0485
1.2972	1222	0.0439
1.2983	1223	0.0405
1.2994	1224	0.0474
1.3004	1225	0.0513
1.3015	1226	0.049
1.3025	1227	0.0402
1.3036	1228	0.0389
1.3047	1229	0.0452
1.3057	1230	0.055
1.3068	1231	0.0385
1.3079	1232	0.0431
1.3089	1233	0.0426
1.3100	1234	0.0346
1.3110	1235	0.0423
1.3121	1236	0.0425
1.3132	1237	0.0326
1.3142	1238	0.0432
1.3153	1239	0.0384
1.3163	1240	0.0407
1.3174	1241	0.0319
1.3185	1242	0.0453
1.3195	1243	0.0395
1.3206	1244	0.0431
1.3217	1245	0.0386
1.3227	1246	0.0444
1.3238	1247	0.0444
1.3248	1248	0.0352
1.3259	1249	0.0394
1.3270	1250	0.0399
1.3280	1251	0.0328
1.3291	1252	0.0315
1.3301	1253	0.028
1.3312	1254	0.0412
1.3323	1255	0.0441
1.3333	1256	0.035
1.3344	1257	0.0452
1.3355	1258	0.0492
1.3365	1259	0.031
1.3376	1260	0.0392
1.3386	1261	0.0295
1.3397	1262	0.0429
1.3408	1263	0.0367
1.3418	1264	0.0424
1.3429	1265	0.03
1.3439	1266	0.0356
1.3450	1267	0.0365
1.3461	1268	0.0385
1.3471	1269	0.0362
1.3482	1270	0.0549
1.3493	1271	0.0306
1.3503	1272	0.0317
1.3514	1273	0.0476
1.3524	1274	0.0408
1.3535	1275	0.0487
1.3546	1276	0.0507
1.3556	1277	0.0454
1.3567	1278	0.041
1.3577	1279	0.0377
1.3588	1280	0.0419
1.3599	1281	0.0379
1.3609	1282	0.0403
1.3620	1283	0.0368
1.3631	1284	0.0388
1.3641	1285	0.0445
1.3652	1286	0.0273
1.3662	1287	0.0398
1.3673	1288	0.0487
1.3684	1289	0.0405
1.3694	1290	0.0412
1.3705	1291	0.0415
1.3715	1292	0.0409
1.3726	1293	0.0377
1.3737	1294	0.0456
1.3747	1295	0.0462
1.3758	1296	0.0366
1.3769	1297	0.0474
1.3779	1298	0.0383
1.3790	1299	0.0335
1.3800	1300	0.0318
1.3811	1301	0.0396
1.3822	1302	0.0363
1.3832	1303	0.0407
1.3843	1304	0.0372
1.3854	1305	0.0365
1.3864	1306	0.0324
1.3875	1307	0.0433
1.3885	1308	0.043
1.3896	1309	0.0359
1.3907	1310	0.0535
1.3917	1311	0.0375
1.3928	1312	0.0292
1.3938	1313	0.0403
1.3949	1314	0.0327
1.3960	1315	0.04
1.3970	1316	0.045
1.3981	1317	0.0374
1.3992	1318	0.0409
1.4002	1319	0.0386
1.4013	1320	0.0307
1.4023	1321	0.0426
1.4034	1322	0.0312
1.4045	1323	0.0451
1.4055	1324	0.0605
1.4066	1325	0.0344
1.4076	1326	0.0376
1.4087	1327	0.0531
1.4098	1328	0.0354
1.4108	1329	0.0403
1.4119	1330	0.0366
1.4130	1331	0.0354
1.4140	1332	0.0382
1.4151	1333	0.0419
1.4161	1334	0.0455
1.4172	1335	0.0453
1.4183	1336	0.0478
1.4193	1337	0.0403
1.4204	1338	0.0514
1.4214	1339	0.0332
1.4225	1340	0.0443
1.4236	1341	0.0358
1.4246	1342	0.0503
1.4257	1343	0.0482
1.4268	1344	0.0369
1.4278	1345	0.0481
1.4289	1346	0.0513
1.4299	1347	0.0458
1.4310	1348	0.0447
1.4321	1349	0.0432
1.4331	1350	0.0413
1.4342	1351	0.0348
1.4352	1352	0.0358
1.4363	1353	0.0445
1.4374	1354	0.0434
1.4384	1355	0.0537
1.4395	1356	0.0536
1.4406	1357	0.056
1.4416	1358	0.0398
1.4427	1359	0.0375
1.4437	1360	0.0433
1.4448	1361	0.0332
1.4459	1362	0.0429
1.4469	1363	0.0385
1.4480	1364	0.0459
1.4490	1365	0.0483
1.4501	1366	0.0452
1.4512	1367	0.0454
1.4522	1368	0.0414
1.4533	1369	0.0366
1.4544	1370	0.0402
1.4554	1371	0.028
1.4565	1372	0.0361
1.4575	1373	0.0342
1.4586	1374	0.0476
1.4597	1375	0.0427
1.4607	1376	0.0447
1.4618	1377	0.0359
1.4628	1378	0.0364
1.4639	1379	0.0398
1.4650	1380	0.0348
1.4660	1381	0.0382
1.4671	1382	0.048
1.4682	1383	0.0382
1.4692	1384	0.0369
1.4703	1385	0.0413
1.4713	1386	0.0414
1.4724	1387	0.0443
1.4735	1388	0.0352
1.4745	1389	0.0466
1.4756	1390	0.05
1.4766	1391	0.0485
1.4777	1392	0.044
1.4788	1393	0.036
1.4798	1394	0.0362
1.4809	1395	0.0443
1.4820	1396	0.0511
1.4830	1397	0.0444
1.4841	1398	0.0352
1.4851	1399	0.0451
1.4862	1400	0.0475
1.4873	1401	0.0431
1.4883	1402	0.0337
1.4894	1403	0.0381
1.4904	1404	0.0375
1.4915	1405	0.0475
1.4926	1406	0.0379
1.4936	1407	0.0385
1.4947	1408	0.0469
1.4958	1409	0.03
1.4968	1410	0.0383
1.4979	1411	0.0373
1.4989	1412	0.0357
1.5	1413	0.0501
1.5011	1414	0.0359
1.5021	1415	0.0482
1.5032	1416	0.0368
1.5042	1417	0.0385
1.5053	1418	0.0392
1.5064	1419	0.0427
1.5074	1420	0.0515
1.5085	1421	0.0389
1.5096	1422	0.0469
1.5106	1423	0.0357
1.5117	1424	0.0393
1.5127	1425	0.0353
1.5138	1426	0.0509
1.5149	1427	0.0375
1.5159	1428	0.0416
1.5170	1429	0.0416
1.5180	1430	0.0528
1.5191	1431	0.0471
1.5202	1432	0.0477
1.5212	1433	0.039
1.5223	1434	0.0364
1.5234	1435	0.0371
1.5244	1436	0.0432
1.5255	1437	0.0418
1.5265	1438	0.0468
1.5276	1439	0.0328
1.5287	1440	0.0424
1.5297	1441	0.0426
1.5308	1442	0.0389
1.5318	1443	0.0581
1.5329	1444	0.0433
1.5340	1445	0.0343
1.5350	1446	0.0349
1.5361	1447	0.0494
1.5372	1448	0.0398
1.5382	1449	0.0421
1.5393	1450	0.0391
1.5403	1451	0.0342
1.5414	1452	0.0443
1.5425	1453	0.0448
1.5435	1454	0.0508
1.5446	1455	0.0531
1.5456	1456	0.0348
1.5467	1457	0.042
1.5478	1458	0.0409
1.5488	1459	0.0479
1.5499	1460	0.0367
1.5510	1461	0.0422
1.5520	1462	0.0431
1.5531	1463	0.0355
1.5541	1464	0.0414
1.5552	1465	0.0366
1.5563	1466	0.034
1.5573	1467	0.0422
1.5584	1468	0.039
1.5594	1469	0.0456
1.5605	1470	0.0416
1.5616	1471	0.026
1.5626	1472	0.0384
1.5637	1473	0.0403
1.5648	1474	0.0389
1.5658	1475	0.0323
1.5669	1476	0.0354
1.5679	1477	0.036
1.5690	1478	0.0418
1.5701	1479	0.0543
1.5711	1480	0.043
1.5722	1481	0.0342
1.5732	1482	0.0494
1.5743	1483	0.0416
1.5754	1484	0.0427
1.5764	1485	0.0408
1.5775	1486	0.0479
1.5786	1487	0.0404
1.5796	1488	0.0477
1.5807	1489	0.0376
1.5817	1490	0.0454
1.5828	1491	0.0384
1.5839	1492	0.0404
1.5849	1493	0.0346
1.5860	1494	0.0465
1.5870	1495	0.0365
1.5881	1496	0.0343
1.5892	1497	0.0415
1.5902	1498	0.0425
1.5913	1499	0.0339
1.5924	1500	0.034
1.5934	1501	0.0401
1.5945	1502	0.0341
1.5955	1503	0.0564
1.5966	1504	0.042
1.5977	1505	0.0338
1.5987	1506	0.0436
1.5998	1507	0.0435
1.6008	1508	0.0424
1.6019	1509	0.0367
1.6030	1510	0.04
1.6040	1511	0.0524
1.6051	1512	0.0449
1.6062	1513	0.0488
1.6072	1514	0.0353
1.6083	1515	0.0497
1.6093	1516	0.0422
1.6104	1517	0.0444
1.6115	1518	0.0516
1.6125	1519	0.0405
1.6136	1520	0.04
1.6146	1521	0.0504
1.6157	1522	0.0452
1.6168	1523	0.0416
1.6178	1524	0.0497
1.6189	1525	0.0546
1.6200	1526	0.0384
1.6210	1527	0.0449
1.6221	1528	0.0359
1.6231	1529	0.0433
1.6242	1530	0.0423
1.6253	1531	0.0419
1.6263	1532	0.0359
1.6274	1533	0.0401
1.6285	1534	0.0455
1.6295	1535	0.0321
1.6306	1536	0.0363
1.6316	1537	0.0461
1.6327	1538	0.044
1.6338	1539	0.0363
1.6348	1540	0.0358
1.6359	1541	0.0482
1.6369	1542	0.044
1.6380	1543	0.041
1.6391	1544	0.0479
1.6401	1545	0.0373
1.6412	1546	0.0371
1.6423	1547	0.0405
1.6433	1548	0.0411
1.6444	1549	0.0366
1.6454	1550	0.0373
1.6465	1551	0.0419
1.6476	1552	0.0387
1.6486	1553	0.0366
1.6497	1554	0.0394
1.6507	1555	0.038
1.6518	1556	0.0323
1.6529	1557	0.0401
1.6539	1558	0.0363
1.6550	1559	0.034
1.6561	1560	0.0325
1.6571	1561	0.038
1.6582	1562	0.0323
1.6592	1563	0.0345
1.6603	1564	0.0307
1.6614	1565	0.0477
1.6624	1566	0.0415
1.6635	1567	0.0345
1.6645	1568	0.0375
1.6656	1569	0.0398
1.6667	1570	0.0391
1.6677	1571	0.0337
1.6688	1572	0.0397
1.6699	1573	0.0415
1.6709	1574	0.0381
1.6720	1575	0.0409
1.6730	1576	0.0388
1.6741	1577	0.0347
1.6752	1578	0.0404
1.6762	1579	0.0449
1.6773	1580	0.0305
1.6783	1581	0.033
1.6794	1582	0.046
1.6805	1583	0.0379
1.6815	1584	0.0474
1.6826	1585	0.04
1.6837	1586	0.0487
1.6847	1587	0.0351
1.6858	1588	0.0448
1.6868	1589	0.0333
1.6879	1590	0.0334
1.6890	1591	0.0452
1.6900	1592	0.0417
1.6911	1593	0.0463
1.6921	1594	0.0346
1.6932	1595	0.0423
1.6943	1596	0.0343
1.6953	1597	0.0402
1.6964	1598	0.0373
1.6975	1599	0.0477
1.6985	1600	0.0365
1.6996	1601	0.0426
1.7006	1602	0.0469
1.7017	1603	0.0411
1.7028	1604	0.038
1.7038	1605	0.0348
1.7049	1606	0.0346
1.7059	1607	0.0402
1.7070	1608	0.0463
1.7081	1609	0.0482
1.7091	1610	0.0419
1.7102	1611	0.0452
1.7113	1612	0.0326
1.7123	1613	0.034
1.7134	1614	0.0381
1.7144	1615	0.0571
1.7155	1616	0.0359
1.7166	1617	0.0369
1.7176	1618	0.0473
1.7187	1619	0.0441
1.7197	1620	0.035
1.7208	1621	0.0413
1.7219	1622	0.0369
1.7229	1623	0.0328
1.7240	1624	0.038
1.7251	1625	0.036
1.7261	1626	0.0389
1.7272	1627	0.0554
1.7282	1628	0.032
1.7293	1629	0.0391
1.7304	1630	0.0344
1.7314	1631	0.0446
1.7325	1632	0.0419
1.7335	1633	0.0404
1.7346	1634	0.0354
1.7357	1635	0.0359
1.7367	1636	0.0455
1.7378	1637	0.0292
1.7389	1638	0.035
1.7399	1639	0.0478
1.7410	1640	0.0493
1.7420	1641	0.0463
1.7431	1642	0.0406
1.7442	1643	0.0433
1.7452	1644	0.0448
1.7463	1645	0.0359
1.7473	1646	0.0346
1.7484	1647	0.0341
1.7495	1648	0.0452
1.7505	1649	0.0407
1.7516	1650	0.0325
1.7527	1651	0.0517
1.7537	1652	0.0549
1.7548	1653	0.045
1.7558	1654	0.0358
1.7569	1655	0.0385
1.7580	1656	0.0373
1.7590	1657	0.0419
1.7601	1658	0.044
1.7611	1659	0.0401
1.7622	1660	0.0318
1.7633	1661	0.0284
1.7643	1662	0.0423
1.7654	1663	0.0451
1.7665	1664	0.0404
1.7675	1665	0.0474
1.7686	1666	0.0312
1.7696	1667	0.0462
1.7707	1668	0.0429
1.7718	1669	0.0338
1.7728	1670	0.0398
1.7739	1671	0.0405
1.7749	1672	0.0402
1.7760	1673	0.0443
1.7771	1674	0.0387
1.7781	1675	0.0319
1.7792	1676	0.0319
1.7803	1677	0.0529
1.7813	1678	0.0563
1.7824	1679	0.0355
1.7834	1680	0.0396
1.7845	1681	0.0461
1.7856	1682	0.0398
1.7866	1683	0.036
1.7877	1684	0.0307
1.7887	1685	0.0476
1.7898	1686	0.0393
1.7909	1687	0.0389
1.7919	1688	0.03
1.7930	1689	0.0324
1.7941	1690	0.0344
1.7951	1691	0.0352
1.7962	1692	0.0321
1.7972	1693	0.0361
1.7983	1694	0.0548
1.7994	1695	0.05
1.8004	1696	0.0476
1.8015	1697	0.052
1.8025	1698	0.037
1.8036	1699	0.0395
1.8047	1700	0.0359
1.8057	1701	0.0332
1.8068	1702	0.0475
1.8079	1703	0.0416
1.8089	1704	0.0433
1.8100	1705	0.0287
1.8110	1706	0.053
1.8121	1707	0.0394
1.8132	1708	0.0383
1.8142	1709	0.0517
1.8153	1710	0.0405
1.8163	1711	0.0457
1.8174	1712	0.0352
1.8185	1713	0.0591
1.8195	1714	0.0355
1.8206	1715	0.0477
1.8217	1716	0.0336
1.8227	1717	0.0364
1.8238	1718	0.0363
1.8248	1719	0.0344
1.8259	1720	0.0468
1.8270	1721	0.0428
1.8280	1722	0.0466
1.8291	1723	0.0493
1.8301	1724	0.0384
1.8312	1725	0.0353
1.8323	1726	0.0464
1.8333	1727	0.0373
1.8344	1728	0.0419
1.8355	1729	0.0394
1.8365	1730	0.0382
1.8376	1731	0.0374
1.8386	1732	0.0389
1.8397	1733	0.035
1.8408	1734	0.035
1.8418	1735	0.0484
1.8429	1736	0.0426
1.8439	1737	0.0419
1.8450	1738	0.0421
1.8461	1739	0.0361
1.8471	1740	0.0312
1.8482	1741	0.0448
1.8493	1742	0.0501
1.8503	1743	0.0443
1.8514	1744	0.0373
1.8524	1745	0.0421
1.8535	1746	0.0414
1.8546	1747	0.0419
1.8556	1748	0.0419
1.8567	1749	0.0402
1.8577	1750	0.0369
1.8588	1751	0.0301
1.8599	1752	0.0363
1.8609	1753	0.0404
1.8620	1754	0.0384
1.8631	1755	0.0365
1.8641	1756	0.0378
1.8652	1757	0.0408
1.8662	1758	0.0357
1.8673	1759	0.0308
1.8684	1760	0.0369
1.8694	1761	0.044
1.8705	1762	0.0398
1.8715	1763	0.0373
1.8726	1764	0.0366
1.8737	1765	0.0306
1.8747	1766	0.044
1.8758	1767	0.0345
1.8769	1768	0.0344
1.8779	1769	0.043
1.8790	1770	0.0337
1.8800	1771	0.0372
1.8811	1772	0.0378
1.8822	1773	0.0432
1.8832	1774	0.0338
1.8843	1775	0.039
1.8854	1776	0.0349
1.8864	1777	0.0376
1.8875	1778	0.0325
1.8885	1779	0.0395
1.8896	1780	0.0477
1.8907	1781	0.049
1.8917	1782	0.0372
1.8928	1783	0.0404
1.8938	1784	0.0443
1.8949	1785	0.0364
1.8960	1786	0.0438
1.8970	1787	0.0467
1.8981	1788	0.047
1.8992	1789	0.0417
1.9002	1790	0.0435
1.9013	1791	0.0383
1.9023	1792	0.034
1.9034	1793	0.0383
1.9045	1794	0.042
1.9055	1795	0.0317
1.9066	1796	0.0415
1.9076	1797	0.0378
1.9087	1798	0.0394
1.9098	1799	0.0467
1.9108	1800	0.0408
1.9119	1801	0.0444
1.9130	1802	0.0324
1.9140	1803	0.0336
1.9151	1804	0.0427
1.9161	1805	0.0395
1.9172	1806	0.034
1.9183	1807	0.0433
1.9193	1808	0.0453
1.9204	1809	0.0459
1.9214	1810	0.04
1.9225	1811	0.0336
1.9236	1812	0.0309
1.9246	1813	0.0385
1.9257	1814	0.0417
1.9268	1815	0.0407
1.9278	1816	0.0441
1.9289	1817	0.0434
1.9299	1818	0.0416
1.9310	1819	0.0385
1.9321	1820	0.04
1.9331	1821	0.0479
1.9342	1822	0.0439
1.9352	1823	0.0376
1.9363	1824	0.0422
1.9374	1825	0.0381
1.9384	1826	0.051
1.9395	1827	0.0433
1.9406	1828	0.0402
1.9416	1829	0.0431
1.9427	1830	0.0423
1.9437	1831	0.0433
1.9448	1832	0.0345
1.9459	1833	0.0425
1.9469	1834	0.0306
1.9480	1835	0.0444
1.9490	1836	0.0414
1.9501	1837	0.0331
1.9512	1838	0.0415
1.9522	1839	0.0407
1.9533	1840	0.0486
1.9544	1841	0.0401
1.9554	1842	0.0343
1.9565	1843	0.0371
1.9575	1844	0.0359
1.9586	1845	0.043
1.9597	1846	0.0331
1.9607	1847	0.0348
1.9618	1848	0.0373
1.9628	1849	0.0327
1.9639	1850	0.0532
1.9650	1851	0.0421
1.9660	1852	0.0448
1.9671	1853	0.0445
1.9682	1854	0.0491
1.9692	1855	0.0334
1.9703	1856	0.0515
1.9713	1857	0.0378
1.9724	1858	0.0486
1.9735	1859	0.0348
1.9745	1860	0.0373
1.9756	1861	0.0458
1.9766	1862	0.0398
1.9777	1863	0.0481
1.9788	1864	0.0447
1.9798	1865	0.0336
1.9809	1866	0.0347
1.9820	1867	0.0438
1.9830	1868	0.0405
1.9841	1869	0.0428
1.9851	1870	0.0387
1.9862	1871	0.0328
1.9873	1872	0.0345
1.9883	1873	0.0321
1.9894	1874	0.0504
1.9904	1875	0.0348
1.9915	1876	0.0388
1.9926	1877	0.0344
1.9936	1878	0.0454
1.9947	1879	0.0479
1.9958	1880	0.0456
1.9968	1881	0.0314
1.9979	1882	0.0385
1.9989	1883	0.0399
2.0	1884	0.044
2.0011	1885	0.0361
2.0021	1886	0.0333
2.0032	1887	0.0299
2.0042	1888	0.0421
2.0053	1889	0.0334
2.0064	1890	0.0399
2.0074	1891	0.042
2.0085	1892	0.0346
2.0096	1893	0.0353
2.0106	1894	0.0401
2.0117	1895	0.0301
2.0127	1896	0.0405
2.0138	1897	0.0523
2.0149	1898	0.0408
2.0159	1899	0.0382
2.0170	1900	0.0297
2.0180	1901	0.0394
2.0191	1902	0.0442
2.0202	1903	0.0402
2.0212	1904	0.0387
2.0223	1905	0.0451
2.0234	1906	0.0434
2.0244	1907	0.0384
2.0255	1908	0.0409
2.0265	1909	0.039
2.0276	1910	0.0444
2.0287	1911	0.0546
2.0297	1912	0.0425
2.0308	1913	0.0406
2.0318	1914	0.0378
2.0329	1915	0.0274
2.0340	1916	0.0339
2.0350	1917	0.0371
2.0361	1918	0.0345
2.0372	1919	0.0454
2.0382	1920	0.0481
2.0393	1921	0.0508
2.0403	1922	0.0391
2.0414	1923	0.0388
2.0425	1924	0.0379
2.0435	1925	0.0328
2.0446	1926	0.0403
2.0456	1927	0.0422
2.0467	1928	0.0454
2.0478	1929	0.033
2.0488	1930	0.038
2.0499	1931	0.0305
2.0510	1932	0.0254
2.0520	1933	0.045
2.0531	1934	0.0389
2.0541	1935	0.0302
2.0552	1936	0.0334
2.0563	1937	0.0407
2.0573	1938	0.0335
2.0584	1939	0.0431
2.0594	1940	0.038
2.0605	1941	0.0502
2.0616	1942	0.0504
2.0626	1943	0.0441
2.0637	1944	0.0443
2.0648	1945	0.0425
2.0658	1946	0.0375
2.0669	1947	0.0474
2.0679	1948	0.0386
2.0690	1949	0.0452
2.0701	1950	0.0385
2.0711	1951	0.0434
2.0722	1952	0.0398
2.0732	1953	0.037
2.0743	1954	0.0445
2.0754	1955	0.0365
2.0764	1956	0.037
2.0775	1957	0.0386
2.0786	1958	0.0349
2.0796	1959	0.0323
2.0807	1960	0.036
2.0817	1961	0.0233
2.0828	1962	0.0487
2.0839	1963	0.0483
2.0849	1964	0.0311
2.0860	1965	0.0411
2.0870	1966	0.0382
2.0881	1967	0.0497
2.0892	1968	0.0402
2.0902	1969	0.0456
2.0913	1970	0.039
2.0924	1971	0.0384
2.0934	1972	0.039
2.0945	1973	0.0339
2.0955	1974	0.0329
2.0966	1975	0.0324
2.0977	1976	0.0389
2.0987	1977	0.0383
2.0998	1978	0.0438
2.1008	1979	0.0353
2.1019	1980	0.0338
2.1030	1981	0.0389
2.1040	1982	0.0391
2.1051	1983	0.0426
2.1062	1984	0.0464
2.1072	1985	0.0447
2.1083	1986	0.0463
2.1093	1987	0.0315
2.1104	1988	0.0301
2.1115	1989	0.0412
2.1125	1990	0.0449
2.1136	1991	0.0352
2.1146	1992	0.0467
2.1157	1993	0.0412
2.1168	1994	0.043
2.1178	1995	0.0401
2.1189	1996	0.0518
2.1200	1997	0.0456
2.1210	1998	0.0404
2.1221	1999	0.0558
2.1231	2000	0.0444
2.1242	2001	0.0402
2.1253	2002	0.0312
2.1263	2003	0.0416
2.1274	2004	0.028
2.1285	2005	0.0488
2.1295	2006	0.0365
2.1306	2007	0.0315
2.1316	2008	0.0396
2.1327	2009	0.0354
2.1338	2010	0.0503
2.1348	2011	0.0352
2.1359	2012	0.0365
2.1369	2013	0.0397
2.1380	2014	0.0558
2.1391	2015	0.0288
2.1401	2016	0.0377
2.1412	2017	0.0409
2.1423	2018	0.0464
2.1433	2019	0.0444
2.1444	2020	0.0347
2.1454	2021	0.038
2.1465	2022	0.0395
2.1476	2023	0.0442
2.1486	2024	0.0467
2.1497	2025	0.0404
2.1507	2026	0.0383
2.1518	2027	0.0395
2.1529	2028	0.0416
2.1539	2029	0.0454
2.1550	2030	0.0308
2.1561	2031	0.0391
2.1571	2032	0.0363
2.1582	2033	0.0349
2.1592	2034	0.0454
2.1603	2035	0.0379
2.1614	2036	0.0447
2.1624	2037	0.0414
2.1635	2038	0.0417
2.1645	2039	0.04
2.1656	2040	0.03
2.1667	2041	0.0388
2.1677	2042	0.0366
2.1688	2043	0.0412
2.1699	2044	0.0422
2.1709	2045	0.0328
2.1720	2046	0.0448
2.1730	2047	0.0349
2.1741	2048	0.0375
2.1752	2049	0.0377
2.1762	2050	0.0379
2.1773	2051	0.042
2.1783	2052	0.0386
2.1794	2053	0.0416
2.1805	2054	0.0418
2.1815	2055	0.0346
2.1826	2056	0.0386
2.1837	2057	0.0324
2.1847	2058	0.0429
2.1858	2059	0.041
2.1868	2060	0.0374
2.1879	2061	0.0413
2.1890	2062	0.0408
2.1900	2063	0.04
2.1911	2064	0.0436
2.1921	2065	0.0342
2.1932	2066	0.0413
2.1943	2067	0.0342
2.1953	2068	0.0411
2.1964	2069	0.0368
2.1975	2070	0.0457
2.1985	2071	0.0282
2.1996	2072	0.0429
2.2006	2073	0.0385
2.2017	2074	0.0378
2.2028	2075	0.037
2.2038	2076	0.0416
2.2049	2077	0.0328
2.2059	2078	0.032
2.2070	2079	0.0454
2.2081	2080	0.0329
2.2091	2081	0.0371
2.2102	2082	0.0357
2.2113	2083	0.04
2.2123	2084	0.0303
2.2134	2085	0.0401
2.2144	2086	0.0507
2.2155	2087	0.0447
2.2166	2088	0.0368
2.2176	2089	0.0419
2.2187	2090	0.0548
2.2197	2091	0.0328
2.2208	2092	0.0406
2.2219	2093	0.0417
2.2229	2094	0.04
2.2240	2095	0.0416
2.2251	2096	0.0431
2.2261	2097	0.0362
2.2272	2098	0.0359
2.2282	2099	0.0408
2.2293	2100	0.0367
2.2304	2101	0.0348
2.2314	2102	0.0384
2.2325	2103	0.0386
2.2335	2104	0.0356
2.2346	2105	0.0376
2.2357	2106	0.04
2.2367	2107	0.0414
2.2378	2108	0.0368
2.2389	2109	0.0387
2.2399	2110	0.0332
2.2410	2111	0.0366
2.2420	2112	0.0352
2.2431	2113	0.0442
2.2442	2114	0.041
2.2452	2115	0.0339
2.2463	2116	0.0342
2.2473	2117	0.0336
2.2484	2118	0.0356
2.2495	2119	0.0401
2.2505	2120	0.0481
2.2516	2121	0.0471
2.2527	2122	0.0505
2.2537	2123	0.0419
2.2548	2124	0.0438
2.2558	2125	0.0418
2.2569	2126	0.0433
2.2580	2127	0.0484
2.2590	2128	0.0444
2.2601	2129	0.0436
2.2611	2130	0.0403
2.2622	2131	0.0424
2.2633	2132	0.0371
2.2643	2133	0.0332
2.2654	2134	0.0403
2.2665	2135	0.0305
2.2675	2136	0.0446
2.2686	2137	0.0507
2.2696	2138	0.0459
2.2707	2139	0.0471
2.2718	2140	0.0428
2.2728	2141	0.0371
2.2739	2142	0.0404
2.2749	2143	0.0452
2.2760	2144	0.0442
2.2771	2145	0.0381
2.2781	2146	0.0408
2.2792	2147	0.0486
2.2803	2148	0.0434
2.2813	2149	0.0369
2.2824	2150	0.0301
2.2834	2151	0.0388
2.2845	2152	0.0418
2.2856	2153	0.0427
2.2866	2154	0.0424
2.2877	2155	0.038
2.2887	2156	0.0377
2.2898	2157	0.0561
2.2909	2158	0.0464
2.2919	2159	0.0267
2.2930	2160	0.0351
2.2941	2161	0.0493
2.2951	2162	0.0381
2.2962	2163	0.038
2.2972	2164	0.0457
2.2983	2165	0.0483
2.2994	2166	0.0347
2.3004	2167	0.0389
2.3015	2168	0.0361
2.3025	2169	0.0452
2.3036	2170	0.0358
2.3047	2171	0.0416
2.3057	2172	0.0358
2.3068	2173	0.0378
2.3079	2174	0.0344
2.3089	2175	0.0334
2.3100	2176	0.034
2.3110	2177	0.038
2.3121	2178	0.0543
2.3132	2179	0.038
2.3142	2180	0.0354
2.3153	2181	0.0425
2.3163	2182	0.0437
2.3174	2183	0.0376
2.3185	2184	0.043
2.3195	2185	0.0419
2.3206	2186	0.0473
2.3217	2187	0.0368
2.3227	2188	0.0314
2.3238	2189	0.0382
2.3248	2190	0.0393
2.3259	2191	0.0526
2.3270	2192	0.0434
2.3280	2193	0.0384
2.3291	2194	0.0417
2.3301	2195	0.0373
2.3312	2196	0.0352
2.3323	2197	0.0344
2.3333	2198	0.0327
2.3344	2199	0.0332
2.3355	2200	0.0322
2.3365	2201	0.0363
2.3376	2202	0.0372
2.3386	2203	0.04
2.3397	2204	0.0283
2.3408	2205	0.0394
2.3418	2206	0.0421
2.3429	2207	0.0315
2.3439	2208	0.0451
2.3450	2209	0.0325
2.3461	2210	0.0342
2.3471	2211	0.0423
2.3482	2212	0.0455
2.3493	2213	0.045
2.3503	2214	0.0421
2.3514	2215	0.0301
2.3524	2216	0.0322
2.3535	2217	0.032
2.3546	2218	0.0343
2.3556	2219	0.0305
2.3567	2220	0.0452
2.3577	2221	0.0346
2.3588	2222	0.0453
2.3599	2223	0.0262
2.3609	2224	0.037
2.3620	2225	0.0341
2.3631	2226	0.0354
2.3641	2227	0.034
2.3652	2228	0.0389
2.3662	2229	0.0355
2.3673	2230	0.037
2.3684	2231	0.0344
2.3694	2232	0.0316
2.3705	2233	0.05
2.3715	2234	0.0477
2.3726	2235	0.0372
2.3737	2236	0.0372
2.3747	2237	0.041
2.3758	2238	0.0371
2.3769	2239	0.0362
2.3779	2240	0.0399
2.3790	2241	0.0408
2.3800	2242	0.0374
2.3811	2243	0.0432
2.3822	2244	0.0401
2.3832	2245	0.0344
2.3843	2246	0.0431
2.3854	2247	0.0418
2.3864	2248	0.0405
2.3875	2249	0.0335
2.3885	2250	0.0438
2.3896	2251	0.0416
2.3907	2252	0.0378
2.3917	2253	0.0303
2.3928	2254	0.0326
2.3938	2255	0.0335
2.3949	2256	0.0427
2.3960	2257	0.0355
2.3970	2258	0.0331
2.3981	2259	0.0348
2.3992	2260	0.0378
2.4002	2261	0.0337
2.4013	2262	0.0318
2.4023	2263	0.0448
2.4034	2264	0.0355
2.4045	2265	0.0357
2.4055	2266	0.0345
2.4066	2267	0.0548
2.4076	2268	0.0302
2.4087	2269	0.0355
2.4098	2270	0.0352
2.4108	2271	0.0485
2.4119	2272	0.0384
2.4130	2273	0.0357
2.4140	2274	0.0365
2.4151	2275	0.0469
2.4161	2276	0.0376
2.4172	2277	0.0459
2.4183	2278	0.0383
2.4193	2279	0.0342
2.4204	2280	0.0389
2.4214	2281	0.0395
2.4225	2282	0.0305
2.4236	2283	0.0416
2.4246	2284	0.0421
2.4257	2285	0.0498
2.4268	2286	0.0526
2.4278	2287	0.0372
2.4289	2288	0.0552
2.4299	2289	0.04
2.4310	2290	0.0369
2.4321	2291	0.0409
2.4331	2292	0.0354
2.4342	2293	0.0441
2.4352	2294	0.0353
2.4363	2295	0.0408
2.4374	2296	0.0273
2.4384	2297	0.031
2.4395	2298	0.0473
2.4406	2299	0.0419
2.4416	2300	0.0397
2.4427	2301	0.039
2.4437	2302	0.0473
2.4448	2303	0.0382
2.4459	2304	0.0373
2.4469	2305	0.0347
2.4480	2306	0.0327
2.4490	2307	0.0362
2.4501	2308	0.0488
2.4512	2309	0.0379
2.4522	2310	0.0382
2.4533	2311	0.0347
2.4544	2312	0.0384
2.4554	2313	0.0485
2.4565	2314	0.0338
2.4575	2315	0.0432
2.4586	2316	0.036
2.4597	2317	0.037
2.4607	2318	0.042
2.4618	2319	0.0364
2.4628	2320	0.033
2.4639	2321	0.0395
2.4650	2322	0.0383
2.4660	2323	0.0395
2.4671	2324	0.0331
2.4682	2325	0.0411
2.4692	2326	0.0362
2.4703	2327	0.0337
2.4713	2328	0.033
2.4724	2329	0.0337
2.4735	2330	0.0315
2.4745	2331	0.0388
2.4756	2332	0.0341
2.4766	2333	0.0367
2.4777	2334	0.0323
2.4788	2335	0.0437
2.4798	2336	0.0451
2.4809	2337	0.0439
2.4820	2338	0.032
2.4830	2339	0.0465
2.4841	2340	0.0304
2.4851	2341	0.058
2.4862	2342	0.041
2.4873	2343	0.0432
2.4883	2344	0.0418
2.4894	2345	0.0386
2.4904	2346	0.0417
2.4915	2347	0.0325
2.4926	2348	0.0434
2.4936	2349	0.0413
2.4947	2350	0.0461
2.4958	2351	0.0369
2.4968	2352	0.0329
2.4979	2353	0.0416
2.4989	2354	0.0411
2.5	2355	0.0466
2.5011	2356	0.0357
2.5021	2357	0.0376
2.5032	2358	0.0363
2.5042	2359	0.0411
2.5053	2360	0.0399
2.5064	2361	0.0358
2.5074	2362	0.0354
2.5085	2363	0.0381
2.5096	2364	0.0296
2.5106	2365	0.0405
2.5117	2366	0.0469
2.5127	2367	0.0315
2.5138	2368	0.0422
2.5149	2369	0.0364
2.5159	2370	0.0364
2.5170	2371	0.0374
2.5180	2372	0.0396
2.5191	2373	0.0462
2.5202	2374	0.0408
2.5212	2375	0.0432
2.5223	2376	0.0447
2.5234	2377	0.0419
2.5244	2378	0.0426
2.5255	2379	0.0419
2.5265	2380	0.0457
2.5276	2381	0.036
2.5287	2382	0.0443
2.5297	2383	0.0407
2.5308	2384	0.0408
2.5318	2385	0.035
2.5329	2386	0.0302
2.5340	2387	0.034
2.5350	2388	0.0427
2.5361	2389	0.0351
2.5372	2390	0.0358
2.5382	2391	0.0409
2.5393	2392	0.0443
2.5403	2393	0.0415
2.5414	2394	0.0386
2.5425	2395	0.0324
2.5435	2396	0.0338
2.5446	2397	0.0344
2.5456	2398	0.0357
2.5467	2399	0.0402
2.5478	2400	0.0429
2.5488	2401	0.0423
2.5499	2402	0.0467
2.5510	2403	0.0382
2.5520	2404	0.0407
2.5531	2405	0.0322
2.5541	2406	0.0383
2.5552	2407	0.039
2.5563	2408	0.0501
2.5573	2409	0.0441
2.5584	2410	0.0321
2.5594	2411	0.0327
2.5605	2412	0.0364
2.5616	2413	0.0299
2.5626	2414	0.0413
2.5637	2415	0.0454
2.5648	2416	0.0384
2.5658	2417	0.0456
2.5669	2418	0.0471
2.5679	2419	0.0406
2.5690	2420	0.0444
2.5701	2421	0.0372
2.5711	2422	0.0407
2.5722	2423	0.0325
2.5732	2424	0.0442
2.5743	2425	0.0553
2.5754	2426	0.0359
2.5764	2427	0.0329
2.5775	2428	0.0367
2.5786	2429	0.0387
2.5796	2430	0.0363
2.5807	2431	0.0458
2.5817	2432	0.0343
2.5828	2433	0.0465
2.5839	2434	0.0431
2.5849	2435	0.035
2.5860	2436	0.0275
2.5870	2437	0.035
2.5881	2438	0.0444
2.5892	2439	0.0419
2.5902	2440	0.0378
2.5913	2441	0.0443
2.5924	2442	0.0428
2.5934	2443	0.041
2.5945	2444	0.0333
2.5955	2445	0.0385
2.5966	2446	0.0373
2.5977	2447	0.0426
2.5987	2448	0.0396
2.5998	2449	0.0281
2.6008	2450	0.0431
2.6019	2451	0.0434
2.6030	2452	0.0466
2.6040	2453	0.0426
2.6051	2454	0.0358
2.6062	2455	0.035
2.6072	2456	0.0323
2.6083	2457	0.0361
2.6093	2458	0.0283
2.6104	2459	0.0432
2.6115	2460	0.047
2.6125	2461	0.0519
2.6136	2462	0.0426
2.6146	2463	0.0394
2.6157	2464	0.0405
2.6168	2465	0.0403
2.6178	2466	0.039
2.6189	2467	0.0363
2.6200	2468	0.0369
2.6210	2469	0.0534
2.6221	2470	0.0395
2.6231	2471	0.0401
2.6242	2472	0.0394
2.6253	2473	0.0343
2.6263	2474	0.0442
2.6274	2475	0.0372
2.6285	2476	0.0431
2.6295	2477	0.0575
2.6306	2478	0.0368
2.6316	2479	0.0331
2.6327	2480	0.0367
2.6338	2481	0.0512
2.6348	2482	0.0421
2.6359	2483	0.0355
2.6369	2484	0.0387
2.6380	2485	0.0336
2.6391	2486	0.068
2.6401	2487	0.0316
2.6412	2488	0.0405
2.6423	2489	0.0522
2.6433	2490	0.0426
2.6444	2491	0.0485
2.6454	2492	0.0371
2.6465	2493	0.0416
2.6476	2494	0.0463
2.6486	2495	0.0422
2.6497	2496	0.034
2.6507	2497	0.0352
2.6518	2498	0.0334
2.6529	2499	0.0469
2.6539	2500	0.0529
2.6550	2501	0.0385
2.6561	2502	0.0369
2.6571	2503	0.0409
2.6582	2504	0.0358
2.6592	2505	0.0393
2.6603	2506	0.0343
2.6614	2507	0.0467
2.6624	2508	0.0308
2.6635	2509	0.0357
2.6645	2510	0.0348
2.6656	2511	0.0382
2.6667	2512	0.038
2.6677	2513	0.0378
2.6688	2514	0.0314
2.6699	2515	0.0384
2.6709	2516	0.035
2.6720	2517	0.0343
2.6730	2518	0.042
2.6741	2519	0.0274
2.6752	2520	0.0356
2.6762	2521	0.0275
2.6773	2522	0.0353
2.6783	2523	0.0392
2.6794	2524	0.0359
2.6805	2525	0.0437
2.6815	2526	0.0408
2.6826	2527	0.0421
2.6837	2528	0.0381
2.6847	2529	0.0469
2.6858	2530	0.0315
2.6868	2531	0.0382
2.6879	2532	0.0348
2.6890	2533	0.0343
2.6900	2534	0.0427
2.6911	2535	0.034
2.6921	2536	0.0336
2.6932	2537	0.0401
2.6943	2538	0.0384
2.6953	2539	0.0403
2.6964	2540	0.033
2.6975	2541	0.0381
2.6985	2542	0.0407
2.6996	2543	0.0307
2.7006	2544	0.0416
2.7017	2545	0.0337
2.7028	2546	0.0326
2.7038	2547	0.0345
2.7049	2548	0.0469
2.7059	2549	0.0384
2.7070	2550	0.0464
2.7081	2551	0.0413
2.7091	2552	0.0386
2.7102	2553	0.0378
2.7113	2554	0.0413
2.7123	2555	0.0392
2.7134	2556	0.0353
2.7144	2557	0.0436
2.7155	2558	0.0351
2.7166	2559	0.039
2.7176	2560	0.0333
2.7187	2561	0.0343
2.7197	2562	0.0341
2.7208	2563	0.0341
2.7219	2564	0.0359
2.7229	2565	0.0439
2.7240	2566	0.0427
2.7251	2567	0.0308
2.7261	2568	0.0394
2.7272	2569	0.0474
2.7282	2570	0.0374
2.7293	2571	0.0397
2.7304	2572	0.0417
2.7314	2573	0.0325
2.7325	2574	0.0364
2.7335	2575	0.053
2.7346	2576	0.0373
2.7357	2577	0.0323
2.7367	2578	0.0397
2.7378	2579	0.0501
2.7389	2580	0.0369
2.7399	2581	0.0382
2.7410	2582	0.0437
2.7420	2583	0.0347
2.7431	2584	0.0517
2.7442	2585	0.0321
2.7452	2586	0.0336
2.7463	2587	0.0347
2.7473	2588	0.0405
2.7484	2589	0.0343
2.7495	2590	0.0396
2.7505	2591	0.0434
2.7516	2592	0.0368
2.7527	2593	0.0302
2.7537	2594	0.0402
2.7548	2595	0.033
2.7558	2596	0.0356
2.7569	2597	0.045
2.7580	2598	0.0328
2.7590	2599	0.0452
2.7601	2600	0.0385
2.7611	2601	0.0441
2.7622	2602	0.0378
2.7633	2603	0.0359
2.7643	2604	0.0515
2.7654	2605	0.0344
2.7665	2606	0.0543
2.7675	2607	0.0382
2.7686	2608	0.0422
2.7696	2609	0.0369
2.7707	2610	0.0432
2.7718	2611	0.0374
2.7728	2612	0.0332
2.7739	2613	0.0537
2.7749	2614	0.0406
2.7760	2615	0.0359
2.7771	2616	0.0353
2.7781	2617	0.0448
2.7792	2618	0.0326
2.7803	2619	0.0332
2.7813	2620	0.0361
2.7824	2621	0.0384
2.7834	2622	0.0362
2.7845	2623	0.0285
2.7856	2624	0.0361
2.7866	2625	0.042
2.7877	2626	0.0435
2.7887	2627	0.0462
2.7898	2628	0.0406
2.7909	2629	0.0448
2.7919	2630	0.0315
2.7930	2631	0.0443
2.7941	2632	0.0305
2.7951	2633	0.0414
2.7962	2634	0.0327
2.7972	2635	0.0323
2.7983	2636	0.0351
2.7994	2637	0.0382
2.8004	2638	0.0382
2.8015	2639	0.0323
2.8025	2640	0.0418
2.8036	2641	0.0453
2.8047	2642	0.0395
2.8057	2643	0.0537
2.8068	2644	0.0307
2.8079	2645	0.0427
2.8089	2646	0.043
2.8100	2647	0.0347
2.8110	2648	0.0307
2.8121	2649	0.038
2.8132	2650	0.0344
2.8142	2651	0.0387
2.8153	2652	0.0342
2.8163	2653	0.0541
2.8174	2654	0.0375
2.8185	2655	0.0389
2.8195	2656	0.0388
2.8206	2657	0.0511
2.8217	2658	0.0396
2.8227	2659	0.0424
2.8238	2660	0.0393
2.8248	2661	0.0291
2.8259	2662	0.0313
2.8270	2663	0.0316
2.8280	2664	0.0338
2.8291	2665	0.032
2.8301	2666	0.0301
2.8312	2667	0.0368
2.8323	2668	0.0334
2.8333	2669	0.0396
2.8344	2670	0.0378
2.8355	2671	0.0438
2.8365	2672	0.0389
2.8376	2673	0.0378
2.8386	2674	0.0406
2.8397	2675	0.0401
2.8408	2676	0.0453
2.8418	2677	0.0396
2.8429	2678	0.0333
2.8439	2679	0.0354
2.8450	2680	0.0303
2.8461	2681	0.0488
2.8471	2682	0.0336
2.8482	2683	0.0367
2.8493	2684	0.0341
2.8503	2685	0.0319
2.8514	2686	0.0381
2.8524	2687	0.0566
2.8535	2688	0.0391
2.8546	2689	0.0347
2.8556	2690	0.0297
2.8567	2691	0.0315
2.8577	2692	0.0357
2.8588	2693	0.028
2.8599	2694	0.0406
2.8609	2695	0.0376
2.8620	2696	0.0348
2.8631	2697	0.0338
2.8641	2698	0.0381
2.8652	2699	0.037
2.8662	2700	0.039
2.8673	2701	0.0446
2.8684	2702	0.0424
2.8694	2703	0.0428
2.8705	2704	0.0315
2.8715	2705	0.0332
2.8726	2706	0.0309
2.8737	2707	0.0343
2.8747	2708	0.0409
2.8758	2709	0.0363
2.8769	2710	0.0441
2.8779	2711	0.0445
2.8790	2712	0.0406
2.8800	2713	0.0335
2.8811	2714	0.0392
2.8822	2715	0.0652
2.8832	2716	0.0434
2.8843	2717	0.0316
2.8854	2718	0.0367
2.8864	2719	0.051
2.8875	2720	0.0492
2.8885	2721	0.0331
2.8896	2722	0.0416
2.8907	2723	0.042
2.8917	2724	0.0326
2.8928	2725	0.0483
2.8938	2726	0.0426
2.8949	2727	0.0428
2.8960	2728	0.0431
2.8970	2729	0.0372
2.8981	2730	0.0353
2.8992	2731	0.0345
2.9002	2732	0.0362
2.9013	2733	0.0516
2.9023	2734	0.0406
2.9034	2735	0.0396
2.9045	2736	0.0433
2.9055	2737	0.0305
2.9066	2738	0.0429
2.9076	2739	0.0415
2.9087	2740	0.0351
2.9098	2741	0.0418
2.9108	2742	0.0361
2.9119	2743	0.0418
2.9130	2744	0.0335
2.9140	2745	0.0339
2.9151	2746	0.046
2.9161	2747	0.0443
2.9172	2748	0.0495
2.9183	2749	0.0341
2.9193	2750	0.0299
2.9204	2751	0.0371
2.9214	2752	0.0405
2.9225	2753	0.0393
2.9236	2754	0.0463
2.9246	2755	0.0394
2.9257	2756	0.0462
2.9268	2757	0.052
2.9278	2758	0.0359
2.9289	2759	0.0342
2.9299	2760	0.0325
2.9310	2761	0.0367
2.9321	2762	0.0463
2.9331	2763	0.0478
2.9342	2764	0.0471
2.9352	2765	0.049
2.9363	2766	0.046
2.9374	2767	0.0445
2.9384	2768	0.0377
2.9395	2769	0.052
2.9406	2770	0.0359
2.9416	2771	0.0442
2.9427	2772	0.0433
2.9437	2773	0.0402
2.9448	2774	0.0391
2.9459	2775	0.031
2.9469	2776	0.0366
2.9480	2777	0.0388
2.9490	2778	0.0369
2.9501	2779	0.028
2.9512	2780	0.0442
2.9522	2781	0.0396
2.9533	2782	0.0428
2.9544	2783	0.0448
2.9554	2784	0.0348
2.9565	2785	0.04
2.9575	2786	0.0382
2.9586	2787	0.0289
2.9597	2788	0.044
2.9607	2789	0.0403
2.9618	2790	0.0304
2.9628	2791	0.0512
2.9639	2792	0.0375
2.9650	2793	0.0457
2.9660	2794	0.0334
2.9671	2795	0.0335
2.9682	2796	0.0439
2.9692	2797	0.0412
2.9703	2798	0.0373
2.9713	2799	0.0347
2.9724	2800	0.0371
2.9735	2801	0.0326
2.9745	2802	0.0392
2.9756	2803	0.0415
2.9766	2804	0.032
2.9777	2805	0.0538
2.9788	2806	0.0316
2.9798	2807	0.0398
2.9809	2808	0.0486
2.9820	2809	0.0414
2.9830	2810	0.0449
2.9841	2811	0.0418
2.9851	2812	0.0403
2.9862	2813	0.0487
2.9873	2814	0.0416
2.9883	2815	0.0399
2.9894	2816	0.0446
2.9904	2817	0.0424
2.9915	2818	0.0402
2.9926	2819	0.0375
2.9936	2820	0.0394
2.9947	2821	0.0397
2.9958	2822	0.0367
2.9968	2823	0.0406
2.9979	2824	0.0416
2.9989	2825	0.044
3.0	2826	0.0469

Framework Versions

Python: 3.10.12
Sentence Transformers: 3.2.1
Transformers: 4.44.2
PyTorch: 2.3.1+cu121
Accelerate: 1.1.1
Datasets: 2.21.0
Tokenizers: 0.19.1

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = "11",
    year = "2019",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}

MultipleNegativesRankingLoss

@misc{henderson2017efficient,
    title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
    author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
    year={2017},
    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}