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あの「GOPAN」が16万台突破!

2011-11-24 01:32

毎度のお付き合いをありがとうございます。

時々、地震じゃない話題も書いたりします。

以前、このブログでも「GOPAN (ごパン) の予約受付中止[なぜそんなに?]」と題しご紹介した、
ごはんから直接パンが作れる三洋のホームベーカリー「GOPAN(ごパン)」が、最近になって
総販売台数が16万台を超えたそうだ

この「GOPAN」なるホームベーカリー、
お値段が約5万円と非常に高価で、単にコストパフォーマンスだけを見ると、とてもバカ売れする商品では
ないと思いましたが、2010年11月の発売当時は、予約が殺到し、一時販売を中止したほどのヒット商品と
なりました。

なぜそんなに売れるのか

私は、何となくヘルシーさと、小麦アレルギーに焦点を当てて、潜在的な販売総数を試算した訳ですが、
結果的に当時予測した15.7万台とほぼ同じとなった訳です

技術屋としては、何となくニンマリとなる瞬間です。

この商品、2011年4月に三洋がパナソニックの完全子会社になった事により、今度は「パナソニックブランド
として、更に食感にこだわった改良をして、12/15新発売予定だそうだ。

さて、2匹目のドジョウはいるのでしょうか。。。

では、また。
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仏教の教えは凄いですね (大きな数の話)

2011-08-23 21:07

毎度のお付き合いをありがとうございます。

ひょんなことから、小学4年の娘に大きな数について質問されました
多分、NHKの教育テレビ(現在はEテレ)で無量大数とかの歌があって、
学校の友達同士で話題になったのだと思います。

調べてみると、
我々が身近に触れている数は、元々は江戸時代に発行された塵劫記(じんこうき)
という数学の書物にあって、特に大きな数は、仏教用語に由来しているようです。
※1627 年に吉田光由(1598-1673年)により初版、1634年に完成する。

例えば、
恒河沙(こうがしゃ)とは、10の52乗で、1のあとに0が52個並ぶ数ですが、
意味は、恒河=ガンジス河で、恒河沙=ガンジス河の砂の数ほど沢山ということ。

無量大数(むりょうたいすう)は、10の68乗で、もうこれ以上無いほど大きな数。

塵劫記には、大数について、計21単位の記載があり、
一、十、百、千、万 [ここまで10倍数で、以下は10000倍数の数詞となる]
億(おく),兆(ちょう),京(けい),垓(がい),*(じょ)[または秭(し)],穣(じょう) *禾予(ノ木辺に予)
溝(こう),澗(かん),正(せい),載(さい),極(ごく),恒河沙(ごうがしゃ),阿僧祇(あそうぎ)、
那由他(なゆた)[または那由多(なゆた)],不可思議(ふかしぎ),無量大数(むりょうたいすう)

ちなみに、小さな数についても記載がありまして、
小数については、計24単位。 [順に1/10となる数詞である]
分(ぶ),厘(りん),毛(もう),絲(し),忽(こつ),微(び),繊(せん),沙(しゃ),塵(じん),埃(あい),渺(びょう),
漠(ばく),模糊(もこ),逡巡(しゅんじゅん),須臾(しゅゆ),瞬息(しゅんそく),弾指(だんし),刹那(せつな),
六徳(りっとく),虚(きょ),空(くう),清(せい),浄(じょう),阿頼耶(あらや),阿摩羅(あまら),
涅槃寂靜(ねはんじゃくじょう)

最小単位の涅槃寂靜(ねはんじゃくじょう)は、10のマイナス24乗で、仏教上の意味としては、
煩悩の炎の吹き消された悟りの世界(涅槃)は、静やかな安らぎの境地(寂静)であることを指す。

この書物では、ここで終わっています。

やはり、上には上があるもので、
華厳経(けごんぎょう)※という書物に、もう日常とは凡そかけ離れた気の遠くなるほど大きな数についての
表現があり、正式タイトルを大方広仏華厳経(だいほうこうぶつけごんぎょう)。
サンスクリット語で「仏の飾りと名づけられる広大な経」という意味だそうです。
※時間も空間も超越した、絶対的な存在としての仏という存在について説いた経典である。

更に、華厳経には、以下の3種類の書物があります。
1.旧訳  六十華厳(60巻) 仏陀跋陀羅(359年-429年)訳 (大正蔵 9-395-788)
2.新訳  八十華厳(80巻) 実叉難陀(652年-710年)訳 (大正蔵 10-1-444)
3.一部訳 四十華厳(40巻) 般若(8世紀-9世紀)訳 (大正蔵 10-661-851)
そして、その大数については、2.新訳の第四十五巻、第三十の阿僧祇品に記載があります。

基本の単位を、10の(7×2^n)乗として、n=122まで続きます。

      10^5 洛叉 らくしゃ
7×2^0→10^7 倶胝 くてい 
7×2^1→10^14 阿庾多 あゆた
7×2^2→10^28 那由他 なゆた
7×2^3→10^56 頻波羅 びんばら
7×2^4→10^112 矜羯羅 こんがら
7×2^5→10^224 阿伽羅 あから
7×2^6→10^448 最勝 さいしょう
7×2^7→10^896 摩婆羅 まばら
7×2^8→10^1792 阿婆羅 あばら
7×2^9→10^3584 多婆羅 たばら
7×2^10→10^7168 界分 かいぶん
7×2^11→10^14336 普摩 ふま
7×2^12→10^28672 禰摩 ねま
7×2^13→10^57344 阿婆* あばけん *金今(金辺に今)
7×2^14→10^114688 弥伽婆 みかば
7×2^15→10^229376 毘攞伽 びらか
7×2^16→10^458752 毘伽婆 びかば
7×2^17→10^917504 僧羯邏摩 そうがらま
7×2^18→10^1835008 毘薩羅 びさら
7×2^19→10^3670016 毘贍婆 びせんば
7×2^20→10^7340032 毘盛伽 びじょうが
7×2^21→10^14680064 毘素陀 びすだ
7×2^22→10^29360128 毘婆訶 びばか
7×2^23→10^58720256 毘薄底 びばてい
7×2^24→10^117440512 毘佉擔 びきゃたん
7×2^25→10^234881024 称量 しょうりょう
7×2^26→10^469762048 一持 いちじ
7×2^27→10^939524096 異路 いろ
7×2^28→10^1879048192 顛倒 てんどう
7×2^29→10^3758096384 三末耶 さんまや
7×2^30→10^751619276 毘睹羅 びとら
7×2^31→10^15032385536 奚婆羅 けいばら
7×2^32→10^30064771072 伺察 しさつ
7×2^33→10^60129542144 周広 しゅうこう
7×2^34→10^120259084288 高出 こうしゅつ
7×2^35→10^240518168576 最妙 さいみょう
7×2^36→10^481036337152 泥羅婆 ないらば
7×2^37→10^962072674304 訶理婆 かりば
7×2^38→10^1924145348608 一動 いちどう
7×2^39→10^3848290697216 訶理蒲 かりぼ
7×2^40→10^7696581394432 訶理三 かりさん
7×2^41→10^15393162788864 奚魯伽 けいろか
7×2^42→10^30786325577728 達攞歩陀 たつらほだ
7×2^43→10^61572651155456 訶魯那 かろな
7×2^44→10^123145302310912 摩魯陀 まろだ
7×2^45→10^246290604621824 懺慕陀 ざんぼだ
7×2^46→10^492581209243648 *攞陀 えいらだ *医役の下に玉と書く
7×2^47→10^985162418487296 摩魯摩 まろま
7×2^48→10^1970324836974592 調伏 ちょうぶく
7×2^49→10^3940649673949184 離憍慢 りきょうまん
7×2^50→10^7881299347898368 不動 ふどう
7×2^51→10^15762598695796736 極量 ごくりょう
7×2^52→10^31525197391593472 阿麼怛羅 あまたら
7×2^53→10^63050394783186944 勃麼怛羅 ぼまたら
7×2^54→10^126100789566373888 伽麼怛羅 がまたら
7×2^55→10^252201579132747776 那麼怛羅 なまたら
7×2^56→10^504403158265495552 奚麼怛羅 けいまたら
7×2^57→10^100880631653099110 鞞麼怛羅 べいまたら
7×2^58→10^2017612633061982208 鉢羅麼怛羅 はらまたら
7×2^59→10^4035225266123964416 尸婆麼怛羅 しばまたら
7×2^60→10^8070450532247928832 翳羅 えいら
7×2^61→10^16140901064495857664 薜羅 べいら
7×2^62→10^32281802128991715328 諦羅 たいら
7×2^63→10^64563604257983430656 偈羅 げら
7×2^64→10^129127208515966861312 窣歩羅 そほら
7×2^65→10^258254417031933722624 泥羅 ないら
7×2^66→10^516508834063867445248 計羅 けいら
7×2^67→10^1033017668127734890496 細羅 さいら
7×2^68→10^2066035336255469780992 睥羅 へいら
7×2^69→10^4132070672510939561984 謎羅 めいら
7×2^70→10^8264141345021879123968 娑攞荼 しゃらだ
7×2^71→10^16528282690043758247936 謎魯陀 めいろだ
7×2^72→10^33056565380087516495872 契魯陀 けいろだ
7×2^73→10^66113130760175032991744 摩睹羅 まとら
7×2^74→10^132226261520350065983488 娑母羅 しゃもら
7×2^75→10^264452523040700131966976 阿野娑 あやしゃ
7×2^76→10^528905046081400263933952 迦麼羅 かまら
7×2^77→10^1057810092162800527867904 摩伽婆 まかば
7×2^78→10^2115620184325601055735808 阿怛羅 あたら
7×2^79→10^4231240368651202111471616 醯魯耶 けいろや
7×2^80→10^8462480737302404222943232 薜魯婆 べいろば
7×2^81→10^16924961474604808445886464 羯羅波 からは
7×2^82→10^33849922949209616891772928 訶婆婆 かばば
7×2^83→10^67699845898419233783545856 毘婆羅 びばら
7×2^84→10^135399691796838467567091712 那婆羅 なばら
7×2^85→10^270799383593676935134183424 摩攞羅 まらら
7×2^86→10^541598767187353870268366848 娑婆羅 しゃばら
7×2^87→10^1083197534374707740536733696 迷攞普 めいらふ
7×2^88→10^2166395068749415481073467392 者麼羅 しゃまら
7×2^89→10^4332790137498830962146934784 駄麼羅 だまら
7×2^90→10^8665580274997661924293869568 鉢攞麼陀 はらまだ
7×2^91→10^17331160549995323848587739136 毘迦摩 びかま
7×2^92→10^34662321099990647697175478272 烏波跋多 うはばた
7×2^93→10^69324642199981295394350956544 演説 えんぜつ
7×2^94→10^138649284399962590788701913088 無尽 むじん
7×2^95→10^277298568799925181577403826176 出生 しゅっしょう
7×2^96→10^554597137599850363154807652352 無我 むが
7×2^97→10^1109194275199700726309615304704 阿畔多 あばんた
7×2^98→10^2218388550399401452619230609408 青蓮華 しょうれんげ
7×2^99→10^4436777100798802905238461218816 鉢頭摩 はどま
7×2^100→10^8873554201597605810476922437632 僧祇 そうぎ
7×2^101→10^17747108403195211620953844875264 趣 しゅ
7×2^102→10^35494216806390423241907689750528 至 し
7×2^103→10^70988433612780846483815379501056 阿僧祇 あそうぎ
7×2^104→10^141976867225561692967630759002112 阿僧祇転 あそうぎてん
7×2^105→10^283953734451123385935261518004224 無量 むりょう
7×2^106→10^567907468902246771870523036008448 無量転 むりょうてん
7×2^107→10^1135814937804493543741046072016896 無辺 むへん
7×2^108→10^2271629875608987087482092144033792 無辺転 むへんてん
7×2^109→10^4543259751217974174964184288067584 無等 むとう
7×2^110→10^9086519502435948349928368576135168 無等転 むとうてん
7×2^111→10^18173039004871896699856737152270336 不可数 ふかすう
7×2^112→10^36346078009743793399713474304540672 不可数転 ふかすうてん
7×2^113→10^72692156019487586799426948609081344 不可称 ふかしょう
7×2^114→10^145384312038975173598853897218162688 不可称転 ふかしょうてん
7×2^115→10^290768624077950347197707794436325376 不可思 ふかし
7×2^116→10^581537248155900694395415588872650752 不可思転 ふかしてん
7×2^117→10^1163074496311801388790831177745301504 不可量 ふかりょう
7×2^118→10^2326148992623602777581662355490603008 不可量転 ふかりょうてん
7×2^119→10^4652297985247205555163324710981206016 不可説 ふかせつ
7×2^120→10^9304595970494411110326649421962412032 不可説転 ふかせつてん
7×2^121→10^18609191940988822220653298843924824064 不可説不可説 ふかせつふかせつ
7×2^122→10^37218383881977644441306597687849648128 不可説不可説転 ふかせつふかせつてん

さて、こんな大きな数に、果たして意味があるのでしょうか?

現代物理学では、長さの最小単位をプランク定数の10のマイナス36(m)としています。
一方で、最先端のインフレーション宇宙論では、宇宙の大きさ(直径)を少なくとも780億光年
と考えていますので、1光年=3×10^8(m/秒)×60(秒)×60(分)×24(時間)×365(日)=9461兆(m)とすれば、
780億光年は、9461兆(m)×780億=7.38×10^26(m)となります。

更に、その全体積は、球の体積※として、
およそ2.10×10^80(立方m)
なので、これを最小単位のプランク定数の3乗(立方なので)で割ると、
2.10×10^188
となり、事実上、現代物理学的には、これ以上大きな数は必要がない事となります。
※難問ポアンカレ予想を解き、数学界至高のフィールズ賞を辞退したペレルマンにより、
 宇宙は完全な球体であると数学的に証明されています。

したがって、仏教の教えにある、
大きい数の下から7番目、7×2^5→10^224 阿伽羅(あから)で早くも現代物理学を遥かに超えている訳です

いやぁ、仏教って、奥が深いですねぇ。

では、また。

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GOPAN (ごパン) の予約受付中止 [なぜそんなに?]

2010-12-01 17:13

毎度のお付き合いをありがとうございます。

世界初、直接お米からパンが出来る「GOPAN」の予約販売が想定を上回る勢いで、
とうとう発注受付を来年4月まで延期したと、ニュースで出ていました。

記事によると、この製品の回転部分には特殊な構造があり、製作に手間がかかるため
中国の工場をフル稼働しての最大限での見通しでも、来年3月までに生産可能な台数
5万8000台を売り切ってしまったための措置らしい。

以前、このブログでは一台5万円という値段を考えると、ただコスト面のみの評価だと、
元を取るのに5年(1000斤分くらい)はかかるので、その面でのメリットは無いと書き
ましたが、これだけの人気ぶりには別の理由からの需要がありますな。

最大の理由は、「小麦アレルギー」です。
「小麦ゼロコース」を使えば、これまで「パン」を食べられなかった方々でも、食する
ことができる。(あとは単に新し物好きとか)

じゃぁ、小麦アレルギーの方々は日本にどのくらい居るのか。
調べてみると、人口の0.8%ほどなので、1億2500万人×0.8%=100万人
また、日本の朝食はパン派という家庭は40%なので、およそ40万人が小麦アレルギーの
ためにパンを食せない計算となります。

一世帯平均が2.55人とすれば、40万人÷2.55人=15.7万世帯。

この方々が皆、心待ちにしていた製品だとすれば、需要は現在の注文数5万8000台の
2.7倍あるので、(全家庭が買えば)あと10万台は売れる商品という計算です。

本当かなぁ

個人的には、やっぱり5万円あったら、高級炊飯器で美味しい「ごはん」の方が魅力ある
と思いますが。。。

では、また。

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GOPAN (ごパン) に予約殺到 [だが疑問]

2010-11-13 13:17

毎度のお付き合いをありがとうございます。

三洋電機から画期的なホームベーカリー、その名も「GOPAN」なるものが
発売前から予約殺到で、発売日を延期したとかニュースで見ました。

今まで、米粉からパンがつくれるホームベーカリーはあったけれど、
いきなり機械に「お米」を入れてパンが焼けるものは、「世界初」だそうで。
でも、お値段5万円は高すぎ。

私も、実用としてホームベーカリーやってますが、材料の配合具合にもよりますが、
大体コスト的に1斤あたり180円(光熱費込み)くらいでやってます。

一応、一般的なベーカリーショップで食パンを買うと、平均的なものでも1斤あたり
230円ほどのお値段ですので、その差額は50円となります。

で、我が家のホームベーカリー君は、「MK100」という機種、購入価格が約1万円
だったので、パンを200斤焼くとで投資価格がペイする計算です。
200斤は、我が家の消費量で約1年分。
そろそろ、ホームベーカリー歴もそのくらいになるので、一応ペイ出来たかな。

一方、三洋の「GOPAN」は、お値段5万円。

我が家で使っている小麦粉が750円/2.5kgなので、「GOPAN」がお米を使うなら、
標準米を1500円/5kgと考えると、主の材料費としては一緒の値段なので、同じ計算を
適用すれば、投資価格がペイするまでに5年かかることになります。

実用品として考えると、コストパフォーマンスが非常に悪いという結論ですが、

強いて言うならば、小麦アレルギーのお子様がいるご家庭には、「救世主」となる訳で、
対峙的に見れば、付加価値の大きい製品となのですねぇ。

多分、我が家には不要な製品です。
5万円あったら高級な炊飯器を買って、おいしい「ご飯」がたべられます。

では、また。

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お風呂の保温について 再考2

2010-10-30 13:46

毎度のお付き合いをありがとうございます。

このところ、真冬の様な寒い日が続いており、どうしてもお風呂について
考えてしまいます。

ということで、
今回は、お風呂に人が入ると、どれくらいお湯が冷めるのか?
を計算してみようと思います。

40℃で200L のお湯に、36.5℃で60kg(60Lと考える)の人間が入る
場合を想定しますと、カロリーの考えから以下のように計算できます。

 40℃ ×200L = 8,000kCal
36.5℃× 60L = 2,190kCal
---------------------
  合 計  260L =10,190kCal

 ⇒10,190kCal÷260L=39.2℃

と言うことで、
計算上では、体温が39.2℃まで上がり、お湯は0.8℃下がる。

やっぱり、お風呂は人が入るだけで、少しぬるくなるようです。

では、凍てつくような真冬に、冷えきった体でお風呂に入るとどうなるか?
計算上ですが、体表面温度の平均を34.0℃として計算すると、

 40℃ ×200L = 8,000kCal
34.0℃× 60L = 2,040kCal
---------------------
  合 計  260L =10,040kCal

 ⇒10,040kCal÷260L=38.6℃


同様にして、
計算上では、体温が38.6℃まで上がり、お湯は1.4℃下がる。

温度としてはチョットの差ですが、体感温度はそれ以上の差に感じられるはずです。

夏に比べて、冬の方がお湯の温度を1~2℃高めに設定するのは、このへんの感覚
から来る、生活の知恵なのでしょうね。

では、また。

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私は、根っからの凝り性です。
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お知らせ Information

[The message to my blog viewer/読者の皆さまへ]
[Information on forecast of earthquake occurrence time at JST]
Welcome! to an "Engineer BOPPO" blog. In this blog, prediction about the earthquake drawn from my original theory is performed. If you are interested, there is possibility of time prediction of the earthquake which happens in your country. Although fundamentally predicted about the earthquake which happens in Japan, if the time difference of JST(Japan Standard Time) and your country is taken into consideration, time prediction of the earthquake which happens in your country may be able to be performed,Please try.
In this theory, the earth is computing based on time for the angle of the vectorial sum of the tide power from the moon and the sun to be in agreement with the slide angle of an earthquake fault. Moreover, the magnitude of an earthquake integrates with the difference of a "Gutenberg-Richter rule" and the earthquake which occurred, and is computing it by the optimal calculation by a back test. However, about prediction of an earthquake scale, it is inapplicable to the earthquake scale which application only to the earthquake which happens in Japan is possible, and happens in your country. In addition, earthquake occurrence probability is statistically drawn from correlation with the Moon phase, and the left mark of the date means In the high order of probability,
"★"(singularity day)
"☆"(cautions day)
"◇"(average day)
"△"(minimum).
About 70% over of bigger earthquakes than M4.0 can guess the error of prediction time correctly in ±60 minutes.
Thank you!
震度の予測115.jpg
[The earthquake data base at 2011.6.15 to 2011.9.15 of 92days in USGS(United States Geological Survey)]

Prediction time table 7months.
(for a busy person)
予測表7ヶ月分(忙しい人のために)
[Prediction1/予測表1(12/06-01/17]
[Prediction2/予測表2(01/18-03/01]
[Prediction3/予測表3(03/02-04/13]
[Prediction4/予測表4(04/14-05/26]
[Prediction5/予測表5(05/27-07/08]


Fundamental explanation about my earthquake prediction theory.
/地震予測理論の基本的な解説
[Fig.1/Physical consideration about a magnetic storm/磁気嵐についての物理的な考察]
[Fig.2/Delay time correlation from magnetic storm generating to a big earthquake/
磁気嵐発生から大地震までの遅延時間相関
]
[Fig.3/Verification of the magnetic storm logic in 3.11 big earthquakes/3.11における磁気嵐ロジックの検証]
[Fig.4/The occurrence probability as bigger earthquake than M5.0 by correlation with a moon phase. (1.0 is an average) /月齢とM5以上の地震発生確率の相関について (1.0を平均とする) ]
[Fig.5/The Simple expression of the JMA seismic intensity by magnitude and the epicenter depth /マグニチュードと震源深さによる震度の簡易算出式について]
[Fig.6/Verification of the Gutenberg Richter rule, and consideration of the foreshock as The phenomenon of a sign/GR則と前兆地震の考察について]
[Fig.7/Analysis about the probability that M7 will occur in the Tokyo region /首都圏でM7が発生する確率についての個人的検証]
[Fig.8/Analysis about the probability that M7 will occur in the Chiba&Ibaraki pref region /千葉・茨城震源域でM7が発生する確率についての個人的検証]
[Fig.9/About The near prediction by Gutenberg-Richter rule in the offing of Iwate-pref and Chiba-pref/三陸沖と銚子沖のGR則による今後の見通しについて]
[Fig.10/The 311 East Japan earthquake disaster predicted that it is possible by Gutenberg-Richter rule? /311東日本震災はGR則で予見出来たのか?]
[Fig.11/The 311 East Japan earthquake disaster predicted that it is possible by Gutenberg-Richter rule? part2/311東日本震災はGR則で予見出来たのか?(その2)]
[Fig.12/Do "The planets Syzygy" and "The super moon" cause a seismic trigger?/惑星直列やスーパームーンは地震トリガーと成り得るのか?]
[Fig.13/"30%" of overall population of Japan will be lost in 25years./日本の総人口の30%は25年で失われるだろう。]
[Fig.14/About The near prediction by Gutenberg-Richter rule in the offing of tounankai-Philippine Plate/東南海沖地震のGR則による今後の見通しについて]
[Fig.15/Consideration of the epicentral area by change of a sea level average altitude./海水面平均高度の変化による震源域の考察]
[Fig.16/Consideration of the delay characteristic from the deep-earthquake of the offing to a late-coming earthquake./沖合の深発地震から後発地震までの遅延特性の考察]
[Fig.17/About The near prediction by Gutenberg-Richter rule in the offing of Miyagi-Outer-rise Pacific Plate/宮城沖アウターライズ地震のGR則による今後の見通しについて]
[Fig.18/About The near prediction by Gutenberg-Richter rule in the offing of Tokachi(Kushiro)/十勝M6.5余震からGR則でM8.5の発生時期を試算]
[Fig.19/The relation of the tsunami height by magnitude and hypocentral distance /マグニチュードと震源距離から到達津波高を試算]
[Fig.20/The line which appears in HAARP spectrum obtained the corroboration which is "standing wave"/HAARPスペクトルに現れる周波数一定の線について]
[Fig.21/Possibility and influence of the X100 Super-Flare/X100級スーパーフレアの可能性とその影響]
[Fig.22/About M7 risk by Gutenberg-Richter rule in the Kanto epicentral-EQ/GR則による関東直下M7リスク評価]

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