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合肥市(蜀山区、长丰县、庐江县、巢湖市、包河区、肥西县、庐阳区、瑶海区、肥东县)

宝鸡市(凤县、眉县、陈仓区、陇县、渭滨区、金台区、太白县、麟游县、千阳县、凤翔区、岐山县、扶风县)

嘉兴市(嘉善县、海盐县、平湖市、南湖区、秀洲区、海宁市、桐乡市)

恩施土家族苗族自治州(建始县、来凤县、咸丰县、宣恩县、巴东县、恩施市、鹤峰县、利川市)

平顶山市(郏县、卫东区、石龙区、湛河区、新华区、宝丰县、汝州市、叶县、鲁山县、舞钢市)

信阳市(浉河区、光山县、淮滨县、平桥区、新县、商城县、罗山县、潢川县、息县、固始县)

绵阳市(盐亭县、平武县、北川羌族自治县、三台县、涪城区、梓潼县、游仙区、江油市、安州区)

宣城市(泾县、郎溪县、旌德县、绩溪县、宣州区、宁国市、广德市)

成都市(金牛区、彭州市、邛崃市、新都区、简阳市、新津区、武侯区、崇州市、金堂县、蒲江县、温江区、锦江区、大邑县、都江堰市、成华区、青白江区、青羊区、龙泉驿区、郫都区、双流区)

石河子市(双河市、胡杨河市、新星市、北屯市、图木舒克市、铁门关市、昆玉市、五家渠市、阿拉尔市、白杨市、可克达拉市)

珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)

通辽市(开鲁县、科尔沁区、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市、扎鲁特旗、库伦旗、奈曼旗)

阳泉市(盂县、矿区、郊区、城区、平定县)

甘孜藏族自治州(泸定县、雅江县、甘孜县、丹巴县、稻城县、炉霍县、白玉县、德格县、理塘县、新龙县、得荣县、道孚县、九龙县、石渠县、康定市、色达县、乡城县、巴塘县)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、阿拉山口市、温泉县、博乐市)

韶关市(曲江区、南雄市、武江区、浈江区、翁源县、乐昌市、乳源瑶族自治县、始兴县、仁化县、新丰县)

烟台市(莱山区、龙口市、栖霞市、芝罘区、莱州市、牟平区、招远市、福山区、莱阳市、海阳市、蓬莱区)

长治市(平顺县、潞城区、潞州区、襄垣县、屯留区、长子县、壶关县、武乡县、沁县、黎城县、沁源县、上党区)

铁岭市(西丰县、清河区、银州区、开原市、调兵山市、铁岭县、昌图县)

新乡市(红旗区、卫滨区、原阳县、凤泉区、卫辉市、封丘县、辉县市、新乡县、牧野区、延津县、长垣市、获嘉县)

齐齐哈尔市(龙江县、富拉尔基区、克山县、泰来县、铁锋区、讷河市、建华区、梅里斯达斡尔族区、依安县、龙沙区、碾子山区、克东县、富裕县、昂昂溪区、甘南县、拜泉县)

本溪市(桓仁满族自治县、本溪满族自治县、平山区、南芬区、溪湖区、明山区)

拉萨市(堆龙德庆区、城关区、尼木县、林周县、曲水县、达孜区、墨竹工卡县、当雄县)

东营市(利津县、河口区、垦利区、东营区、广饶县)

沈阳市(和平区、浑南区、苏家屯区、于洪区、康平县、皇姑区、辽中区、铁西区、沈北新区、大东区、沈河区、新民市、法库县)

新疆维吾尔自治区

鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)

兰州市(七里河区、城关区、安宁区、榆中县、西固区、皋兰县、永登县、红古区)

果洛藏族自治州(甘德县、达日县、班玛县、玛多县、久治县、玛沁县)

贵港市(港北区、港南区、平南县、覃塘区、桂平市)

甘南藏族自治州(碌曲县、夏河县、临潭县、舟曲县、玛曲县、合作市、卓尼县、迭部县)

云浮市(郁南县、云城区、云安区、罗定市、新兴县)

呼伦贝尔市(莫力达瓦达斡尔族自治旗、满洲里市、牙克石市、鄂伦春自治旗、海拉尔区、陈巴尔虎旗、鄂温克族自治旗、额尔古纳市、扎赉诺尔区、阿荣旗、扎兰屯市、新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、根河市)

鄂尔多斯市(准格尔旗、康巴什区、达拉特旗、鄂托克旗、杭锦旗、伊金霍洛旗、鄂托克前旗、乌审旗、东胜区)

新余市(分宜县、渝水区)

鞍山市(海城市、铁西区、台安县、岫岩满族自治县、铁东区、千山区、立山区)

阿坝藏族羌族自治州(茂县、阿坝县、小金县、壤塘县、理县、汶川县、红原县、松潘县、黑水县、金川县、若尔盖县、马尔康市、九寨沟县)

鸡西市(密山市、恒山区、梨树区、滴道区、鸡冠区、麻山区、城子河区、虎林市、鸡东县)

宿州市(埇桥区、泗县、砀山县、萧县、灵璧县)

南昌市(安义县、青山湖区、青云谱区、南昌县、红谷滩区、东湖区、西湖区、新建区、进贤县)

安康市(石泉县、汉滨区、紫阳县、白河县、宁陕县、旬阳市、岚皋县、镇坪县、汉阴县、平利县)

邵阳市(新宁县、绥宁县、北塔区、邵东市、武冈市、隆回县、邵阳县、新邵县、城步苗族自治县、洞口县、双清区、大祥区)

辽源市(东辽县、西安区、东丰县、龙山区)

淮南市(凤台县、大通区、八公山区、寿县、田家庵区、谢家集区、潘集区)

黄冈市(罗田县、麻城市、黄梅县、武穴市、浠水县、团风县、黄州区、蕲春县、英山县、红安县)

漳州市(龙海区、芗城区、云霄县、平和县、诏安县、龙文区、东山县、长泰区、华安县、南靖县、漳浦县)

赣州市(全南县、宁都县、定南县、南康区、会昌县、章贡区、赣县区、大余县、信丰县、崇义县、寻乌县、龙南市、石城县、安远县、兴国县、上犹县、于都县、瑞金市)

三明市(沙县区、三元区、大田县、建宁县、明溪县、永安市、宁化县、清流县、将乐县、尤溪县、泰宁县)

朝阳市(双塔区、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、龙城区、凌源市、北票市)

海北藏族自治州(门源回族自治县、祁连县、海晏县、刚察县)

锦州市(义县、黑山县、太和区、古塔区、北镇市、凌海市、凌河区)

临夏回族自治州(康乐县、广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、临夏县、东乡族自治县、临夏市、和政县)

咸阳市(武功县、杨陵区、秦都区、永寿县、彬州市、渭城区、长武县、礼泉县、泾阳县、旬邑县、淳化县、兴平市、三原县、乾县)

阿克苏地区(阿瓦提县、新和县、库车市、阿克苏市、乌什县、拜城县、柯坪县、温宿县、沙雅县)

南平市(建瓯市、光泽县、延平区、松溪县、浦城县、顺昌县、邵武市、建阳区、政和县、武夷山市)

无锡市(新吴区、锡山区、梁溪区、江阴市、惠山区、宜兴市、滨湖区)

黔西南布依族苗族自治州(兴义市、普安县、贞丰县、安龙县、兴仁市、晴隆县、册亨县、望谟县)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)

南通市(如东县、通州区、如皋市、海安市、海门区、崇川区、启东市)

湖州市(长兴县、德清县、吴兴区、安吉县、南浔区)

三亚市(海棠区、崖州区、天涯区、吉阳区)

五指山市(屯昌县、文昌市、澄迈县、琼中黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、陵水黎族自治县、临高县、琼海市、万宁市、白沙黎族自治县、定安县、乐东黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、东方市)

南充市(仪陇县、顺庆区、高坪区、阆中市、南部县、营山县、嘉陵区、西充县、蓬安县)

湘潭市(雨湖区、韶山市、岳塘区、湘潭县、湘乡市)

文山壮族苗族自治州(富宁县、丘北县、文山市、马关县、广南县、砚山县、麻栗坡县、西畴县)

黄石市(下陆区、阳新县、铁山区、黄石港区、西塞山区、大冶市)

淮北市(杜集区、烈山区、濉溪县、相山区)

内江市(资中县、隆昌市、威远县、东兴区、市中区)

重庆市(九龙坡区、巴南区、垫江县、彭水苗族土家族自治县、綦江区、云阳县、丰都县、武隆区、开州区、渝北区、潼南区、渝中区、城口县、北碚区、沙坪坝区、黔江区、南川区、江津区、忠县、合川区、巫山县、荣昌区、秀山土家族苗族自治县、长寿区、涪陵区、万州区、璧山区、南岸区、大渡口区、石柱土家族自治县、铜梁区、酉阳土家族苗族自治县、永川区、奉节县、江北区、大足区、梁平区、巫溪县)

乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)

庆阳市(环县、宁县、华池县、庆城县、正宁县、镇原县、合水县、西峰区)

喀什地区(英吉沙县、叶城县、疏勒县、塔什库尔干塔吉克自治县、泽普县、喀什市、岳普湖县、莎车县、伽师县、麦盖提县、疏附县、巴楚县)

忻州市(神池县、岢岚县、定襄县、河曲县、偏关县、保德县、五台县、代县、忻府区、宁武县、原平市、静乐县、繁峙县、五寨县)

六安市(霍山县、金安区、霍邱县、舒城县、叶集区、裕安区、金寨县)

临汾市(蒲县、大宁县、尧都区、隰县、汾西县、永和县、古县、乡宁县、吉县、襄汾县、曲沃县、翼城县、安泽县、浮山县、洪洞县、侯马市、霍州市)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)

崇左市(宁明县、大新县、江州区、龙州县、扶绥县、凭祥市、天等县)

江门市(鹤山市、新会区、恩平市、蓬江区、江海区、开平市、台山市)

黄山市(祁门县、休宁县、黄山区、歙县、徽州区、黟县、屯溪区)

阿里地区(革吉县、普兰县、措勤县、札达县、噶尔县、日土县、改则县)

大理白族自治州(洱源县、巍山彝族回族自治县、大理市、鹤庆县、剑川县、云龙县、永平县、漾濞彝族自治县、弥渡县、宾川县、祥云县、南涧彝族自治县)

巴中市(巴州区、通江县、恩阳区、平昌县、南江县)

焦作市(孟州市、中站区、温县、沁阳市、博爱县、马村区、山阳区、解放区、武陟县、修武县)

嘉峪关市

雅安市(汉源县、芦山县、雨城区、天全县、石棉县、名山区、宝兴县、荥经县)

郑州市(中原区、二七区、巩义市、登封市、惠济区、新郑市、新密市、中牟县、上街区、金水区、荥阳市、管城回族区)

自贡市(大安区、富顺县、荣县、沿滩区、贡井区、自流井区)

萍乡市(莲花县、安源区、芦溪县、湘东区、上栗县)

青岛市(胶州市、莱西市、李沧区、城阳区、崂山区、即墨区、平度市、市南区、黄岛区、市北区)

荆门市(沙洋县、钟祥市、东宝区、掇刀区、京山市)

普洱市(江城哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景东彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、思茅区、澜沧拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、西盟佤族自治县、景谷傣族彝族自治县)

遵义市(播州区、习水县、仁怀市、余庆县、汇川区、正安县、务川仡佬族苗族自治县、绥阳县、凤冈县、道真仡佬族苗族自治县、湄潭县、红花岗区、赤水市、桐梓县)

鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)

渭南市(潼关县、蒲城县、合阳县、华阴市、澄城县、大荔县、韩城市、富平县、华州区、临渭区、白水县)

宜春市(樟树市、上高县、奉新县、万载县、高安市、袁州区、丰城市、铜鼓县、靖安县、宜丰县)

资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)

  4月20日晚,上交所就近日内蒙古伊泰煤炭股份有限公司向山东新潮能源股份有限公司公司股东发出部分要约,并构成竞争要约的相关事宜,下发监管工作函,督促ST新潮(维权)依规履行竞争要约收购相关信息披露义务。

  根据ST新潮4月18日晚公告的要约收购报告书,此次伊泰B股计划收购公司51%的股份,要约收购价格为3.4元/股,要约收购所需最高资金总额为117.92亿元。而这是在不到一年时间里,继汇能海投新能源开发有限公司(以下简称“汇能海投”)、浙江金帝石油勘探开发有限公司(以下简称“金帝石油”)后的第三家拟要约收购ST新潮的公司。

  此前,汇能海投因隐瞒一致行动人关系已宣布终止筹划要约收购。由于金帝石油4月初已向ST新潮发来了20%股权的要约收购报告书,故本次伊泰B股的要约收购构成竞争要约,这使之成为A股历史上的罕见案例。

  两大巨头

  争夺优质资源

  根据上交所的监管工作函,伊泰B股要约和金帝石油要约分别使用不同的申报代码和申报简称,具有不同的收购价格、收购比例上下限和起始日期。鉴于竞争要约事项将对投资者决策和合法权益产生重大影响,上交所对公司提出监管要求,督促公司在竞争要约收购推进过程中,依规配合收购人履行信息披露义务,切实保障投资者权益。

  ST新潮公告显示,伊泰B股本次要约收购旨在增强上市公司股权结构稳定性并取得上市公司控制权。截至目前,伊泰B股已将本次要约收购所需最高资金总额117.92亿元全部存入指定账户作为履约保证金。

  公告显示,伊泰B股是以煤炭生产、运输、销售为基础,集铁路与煤化工为一体的大型清洁能源企业,其直属及控股的机械化煤矿共10座,同时控制铁路3条、参股铁路5条,并建成矿区公路150公里,覆盖周边主要矿区,形成生产与运输整体化运营。

  此前,怀着同样目的的金帝石油提出的要约收购价格为3.10元/股,目标收购股份占ST新潮总股本的20%,所需最高资金总额达42.16亿元,其中银行贷款融资金额不超过25亿元,剩余为自有资金,资金均已到位。

  金帝石油控股股东金帝联合控股集团有限公司(以下简称“金帝控股”)业务版图涵盖海外油气田、大宗石化贸易、国内天然气、地产开发与运营、产业投资等多个领域。金帝石油也曾表示,要约收购ST新潮是金帝控股推进国际化战略的关键一步。

  不过,两大巨头都发起要约收购,一旦最终都完成,非社会公众股比例最高将超过90%,如此一来,ST新潮恐将不满足上市条件。

  中关村物联网产业联盟副秘书长袁帅在接受《证券日报》记者采访时表示,这也反映了资本对优质资源的争夺,对于ST新潮而言,如何在保护股东利益的前提下,合理应对要约收购带来的挑战和机遇,将是其未来发展的重要课题。

  对此,ST新潮管理层有关人士表示,公司管理层会积极执行相关规定,未来如何平衡产业资本的战略诉求、中小股东的权益保护以及上市公司可持续发展将成为重点。

  历史风险出清

  资本争相入局

  ST新潮是近年来A股中备受争议和关注的一家公司,特别是2019年以来,ST新潮管理层出清了“德隆系”的历史遗留风险,带领公司回归正轨,可谓“步步惊心”,也步步受到关注。截至目前,公司涉及的20余起诉讼已全部履行完法律程序,诉讼风险也已全部出清。

  同时,ST新潮管理层坚定聚焦油气主业,不断优化海外资产布局,使公司成为具备优质海外资产的国际化企业。截至目前,公司已发展成为A股唯一一家实现油气上游全产业链国际化运营的上市公司,其99%以上资产位于北美油气核心产区。

  稳健的生产经营直接体现在公司的业绩增长上。财务数据显示,2023年,ST新潮实现营业收入88.49亿元,较2018年增长85.09%;归母净利润从2018年6.01亿元大幅跃升至25.96亿元。据2024年第三季度财报,公司资产负债率已降至36.46%,货币资金储备量较五年前增长近两倍。2019年至2023年,ST新潮经营性现金流连续五年为正。

  ST新潮管理层有关人士对《证券日报》记者表示,在大半年的时间里,公司已经第三次收到要约申请报告书,这在一定程度上可以看作是市场对公司价值与未来成长确定性的“投票”。

  努曼陀罗(丽江)管理咨询合伙企业执行事务合伙人霍虹屹对《证券日报》记者表示,“ST新潮目前已是一个合法合规、浴火‘重生’的A股上市平台;同时,公司仍保留在非常规油气领域的牌照、资产与管线网络,这对于有志于布局上游资源的能源企业而言,是一张‘入场券’。”

  (文章来源:证券日报)

  芝加哥联邦储备银行行长奥斯坦·古尔斯比周日表示,他希望美国不会走向一个质疑央行在不受政治压力影响下制定货币政策能力的环境。

  古尔斯比被问及特朗普上周对美联储主席杰罗姆·鲍威尔的抨击时回应称,经济学家普遍认为,能够在不受政治干预的情况下实施货币政策的央行,会为其经济带来更好的结果。

  而对于那些缺乏这种独立性的央行,他补充道:“通胀率会更高,经济增长更慢,就业市场也更糟糕。”

  “我强烈希望我们不要陷入一个质疑货币政策独立性的环境,因为这将损害美联储的公信力,”古尔斯比表示。

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  中国港能(00931)发布公告,于2025年4月17日(联交所交易时段后),公司(作为发行人)与简博士(作为认购人)订立贷款资本化协议,据此,订约方有条件同意,认购人将认购而公司按资本化价格每股资本化股份0.195港元配发及发行合共7.18亿股资本化股份。认购人应付的所有资本化股份价格将须于完成后,透过资本化及抵销偿还金额1.4亿港元的方式结付。

  假设已发行股份总数于本公告日期至配发及发行资本化股份期间并无变动,资本化股份相当于本公告日期已发行股份总数约10.76%;及经配发及发行资本化股份扩大的已发行股份总数约9.71%。

  公司将向联交所申请批准资本化股份上市及买卖。

  日前,博时基金策划召开《东升西落·日异月殊——博时基金2025二季度策略会》系列直播,携手多家券商机构共同发声,探讨当下市场及未来展望。同时,博时基金还策划了【科技时代——2025科技投资系列圆桌线上沙龙】,聚焦中国科技突破五大主题:AI硬件、AI软件、智能驾驶、机器人、创新药,呈现产业趋势研判与投资逻辑方法。

  随着AI助力下的“第四次科技革命”曙光初现,围绕“DeepSeek与AI投资”热门话题,博时基金权益投资四部投资副总监兼基金经理肖瑞瑾与华泰证券电子与计算机首席分析师谢春生、博时基金首席数字官车宏原、博时基金行业研究部研究员肖达四位投研专家,通过多方视角碰撞,深入解析DeepSeek带来的AI投资机遇与挑战。

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  把握AI硬件的崛起机遇

  本次圆桌深入剖析了DeepSeek对AI大模型、AI算力、AI端侧、AI应用四大行业的重要影响——从大模型开源带来的国产替代机遇,到算力基建的长期投入;从企业级应用的效率提升,到端侧AI驱动的消费电子升级。种种迹象表明,中国AI产业正迎来战略窗口期。

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  AI大模型:开源浪潮缩短中美差距,通用与垂直领域齐头并进

  自Deep Seek推出低成本、高效率的开源大模型以来,全球AI产业格局加速重构。圆桌伊始,主持人肖瑞瑾指出,Deep Seek的快速迭代不仅提振了国内投资者信心,更将中美人工智能大模型技术差距缩短至约三个月。

  华泰证券谢春生表示,在算力资源受限的背景下,中国大模型厂商展现出了超预期的迭代能力,对中国大模型厂商的长期竞争力有充分信心。以Deep Seek为例,其模型迭代能力已接近美国一线水平,并通过与国产芯片的适配,逐步实现模型训练与英伟达GPU的解耦,形成“算力-模型-应用-终端”全链条闭环。他进一步分析,未来全球大模型发展将呈现两大趋势:

  训练重心从“预训练”转向“后训练”:Open AI等厂商已开始探索后训练优化路径,预训练的ScalingLaw(规模定律)面临瓶颈。

  通用与垂直大模型齐头并进:用户和数据是构建通用大模型、垂直大模型的核心壁垒,基于用户衍生的生态所沉淀的数据,会成为大模型进一步迭代的核心要素。未来会看到通用大模型和垂类大模型齐头并进,在不同方向有新的进展。

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  国产算力:短期受限,长期可期

  针对算力问题,博时基金行业研究部研究员肖达指出,当前DeepSeek与国产算力适配情况不错,但制造算力芯片所需要的先进半导体制程国产能力不足。算力芯片通常需要使用7nm以下工艺制程,但所需的EUV光刻机目前被海外禁运,同时与之相关的其他关键设备、材料和工艺能力距离海外厂商仍有显著差距。

  不过,随着国内光刻机技术突破及定制化芯片开发,国产算力有望在未来3-5年缩小差距。他特别提到,2025年国内AI基础设施资本支出计划近5000亿元,但相比美国前五大云厂商合计的3000亿美金规模仍有差距,需持续加大投入以应对推理需求的非线性增长。

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  AI应用:企业部署加速,AIAgent开启人机协同新时代

  企业级应用进入快车道

  博时基金首席数字官车宏原介绍,国内正处于企业快速部署DeepSeek的时期,大模型与业务流程深度结合,博时基金已率先行动大幅提升私有算力,相对去年提升了数倍。目前,国内金融、教育、法律、医疗等各个行业都在积极引入Deep Seek等国产模型,例如,在企业人力资源部门,AI可高效筛选简历数据,协助企业招聘,辅助提升企业经营效率等。但他同时指出,当前企业算力需求激增,部分行业面临算力扩容挑战,需通过资源池管理、推理加速等技术优化应对瓶颈。

  AIAgent的潜力与边界

  针对近期热门的AIAgent(智能体),车宏原认为类似Manus的AIAgent已在专题研究、报告撰写、软件开发、智能助理等场景中达到了较好的效果,但受限于底层大模型的幻觉风险与黑箱等问题,某些场景下甚至可能放大缺陷,因此在使用AIAgent的过程中离不开人类的判断和决策。他预测,未来AIAgent将分化为通用型与专业型两类,前者由大模型厂商主导,后者则依赖行业生态构建,形成“共生共存”的竞争格局。

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  AI端侧:硬件升级周期,消费电子产业链迎新机遇

  端侧AI普及加速

  主持人、博时基金权益投资四部投资副总监兼基金经理肖瑞瑾在总结中指出,除了AI企业应用如雨后春笋般普及外,我们也留意到AI正在走向端侧,即走向我们每天使用的智能手机、平板电脑、个人PC以及耳机、手表等IOT设备——端侧AI正从概念走向现实。通过模型蒸馏技术,DeepSeek的7B参数小模型已可在笔记本电脑流畅运行,未来更小模型将适配手机、耳机等设备,实现实时翻译、环境感知、智能生活助理等功能。

  硬件升级与产业链受益

  端侧AI对本地算力需求有限,但复杂任务仍需云端协同。肖瑞瑾预测,为提升用户体验,AI端侧等有望迎来硬件升级周期,国内消费电子产业链(芯片、零组件、组装)及AI原生应用开发商将显著受益。此外,中美在端侧AI领域技术差距较小,中国凭借完善的消费电子产业链,有望赶上差距,推动移动互联网时代走向真正的原生AI应用时代。

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