M2

𝘐𝘮𝘢𝘨𝘪𝘯𝘦 𝘺𝘰𝘶 𝘩𝘢𝘷𝘦 𝘢 𝘮𝘢𝘴𝘴𝘪𝘷𝘦 𝘭𝘪𝘣𝘳𝘢𝘳𝘺 𝘧𝘪𝘭𝘭𝘦𝘥 𝘸𝘪𝘵𝘩 #𝘮𝘪𝘭𝘭𝘪𝘰𝘯𝘴 𝘰𝘧 #𝘣𝘰𝘰𝘬𝘴, 𝘦𝘢𝘤𝘩 𝘥𝘦𝘵𝘢𝘪𝘭𝘪𝘯𝘨 𝘥𝘪𝘧𝘧𝘦𝘳𝘦𝘯𝘵 𝘦𝘷𝘦𝘯𝘵𝘴 𝘢𝘯𝘥 𝘴𝘵𝘰𝘳𝘪𝘦𝘴 𝘢𝘣𝘰𝘶𝘵 𝘢 𝘴𝘱𝘦𝘤𝘪𝘧𝘪𝘤 𝘵𝘰𝘱𝘪𝘤—𝘭𝘪𝘬𝘦 𝘮𝘦𝘥𝘪𝘤𝘢𝘭 𝘥𝘦𝘷𝘪𝘤𝘦 𝘤𝘰𝘮𝘱𝘭𝘢𝘪𝘯𝘵𝘴. 𝘕𝘰𝘸, 𝘪𝘮𝘢𝘨𝘪𝘯𝘦 𝘵𝘩𝘢𝘵 𝘵𝘩𝘪𝘴 𝘭𝘪𝘣𝘳𝘢𝘳𝘺 𝘩𝘢𝘴 𝘰𝘯𝘭𝘺 𝘰𝘯𝘦 𝘴𝘮𝘢𝘭𝘭 𝘳𝘦𝘢𝘥𝘪𝘯𝘨 𝘳𝘰𝘰𝘮 𝘸𝘪𝘵𝘩 𝘢 𝘴𝘵𝘳𝘪𝘤𝘵 𝘳𝘶𝘭𝘦: 𝘺𝘰𝘶 𝘤𝘢𝘯 𝘰𝘯𝘭𝘺 𝘣𝘳𝘰𝘸𝘴𝘦 𝘵𝘩𝘳𝘰𝘶𝘨𝘩 (#500) 𝘣𝘰𝘰𝘬𝘴 𝘢𝘵 𝘢 𝘵𝘪𝘮𝘦. 𝘌𝘷𝘦𝘯 𝘵𝘩𝘰𝘶𝘨𝘩 𝘺𝘰𝘶 𝘬𝘯𝘰𝘸 𝘵𝘩𝘦𝘳𝘦 𝘢𝘳𝘦 𝘤𝘰𝘶𝘯𝘵𝘭𝘦𝘴𝘴 𝘰𝘵𝘩𝘦𝘳 𝘣𝘰𝘰𝘬𝘴 𝘢𝘷𝘢𝘪𝘭𝘢𝘣𝘭𝘦, 𝘺𝘰𝘶 𝘤𝘢𝘯'𝘵 𝘢𝘤𝘤𝘦𝘴𝘴 𝘵𝘩𝘦𝘮 𝘢𝘭𝘭 𝘢𝘵 𝘰𝘯𝘤𝘦, 𝘮𝘢𝘬𝘪𝘯𝘨 𝘪𝘵 𝘤𝘩𝘢𝘭𝘭𝘦𝘯𝘨𝘪𝘯𝘨 𝘵𝘰 𝘨𝘦𝘵 𝘵𝘩𝘦 𝘧𝘶𝘭𝘭 𝘱𝘪𝘤𝘵𝘶𝘳𝘦.

𝘛𝘩𝘪𝘴 #𝘤𝘰𝘯𝘴𝘵𝘳𝘢𝘪𝘯𝘵 𝘪𝘴 𝘴𝘪𝘮𝘪𝘭𝘢𝘳 𝘵𝘰 𝘸𝘩𝘢𝘵 𝘩𝘢𝘱𝘱𝘦𝘯𝘴 𝘸𝘪𝘵𝘩 𝘵𝘩𝘦 #𝘍𝘋𝘈 website. 𝘛𝘩𝘦 𝘨𝘰𝘷𝘦𝘳𝘯𝘮𝘦𝘯𝘵 𝘸𝘦𝘣𝘴𝘪𝘵𝘦 https://lnkd.in/gKy_DwcC

𝘭𝘪𝘮𝘪𝘵𝘴 𝘺𝘰𝘶 𝘵𝘰 𝘴𝘦𝘢𝘳𝘤𝘩𝘪𝘯𝘨 𝘵𝘩𝘳𝘰𝘶𝘨𝘩 𝘫𝘶𝘴𝘵 (500) 𝘳𝘦𝘤𝘰𝘳𝘥𝘴 𝘢𝘵 𝘢 𝘵𝘪𝘮𝘦, 𝘦𝘷𝘦𝘯 𝘵𝘩𝘰𝘶𝘨𝘩 𝘵𝘩𝘦𝘳𝘦 𝘢𝘳𝘦 𝘮𝘪𝘭𝘭𝘪𝘰𝘯𝘴 𝘰𝘧 𝘳𝘦𝘤𝘰𝘳𝘥𝘴 𝘪𝘯 𝘵𝘩𝘦 𝘥𝘢𝘵𝘢𝘣𝘢𝘴𝘦. 𝘛𝘩𝘪𝘴 𝘮𝘢𝘬𝘦𝘴 𝘪𝘵 𝘥𝘪𝘧𝘧𝘪𝘤𝘶𝘭𝘵 𝘵𝘰 𝘨𝘢𝘵𝘩𝘦𝘳 𝘤𝘰𝘮𝘱𝘳𝘦𝘩𝘦𝘯𝘴𝘪𝘷𝘦 𝘪𝘯𝘴𝘪𝘨𝘩𝘵𝘴 𝘥𝘪𝘳𝘦𝘤𝘵𝘭𝘺 𝘧𝘳𝘰𝘮 𝘵𝘩𝘦 𝘴𝘰𝘶𝘳𝘤𝘦.

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#𝘐𝘵𝘦𝘳𝘢𝘵𝘪𝘷𝘦 𝘚𝘦𝘢𝘳𝘤𝘩𝘦𝘴: 𝘊𝘰𝘯𝘥𝘶𝘤𝘵 𝘮𝘶𝘭𝘵𝘪𝘱𝘭𝘦 𝘴𝘦𝘢𝘳𝘤𝘩𝘦𝘴 𝘸𝘪𝘵𝘩 𝘥𝘪𝘧𝘧𝘦𝘳𝘦𝘯𝘵 𝘬𝘦𝘺𝘸𝘰𝘳𝘥𝘴, 𝘵𝘪𝘮𝘦 𝘧𝘳𝘢𝘮𝘦𝘴, 𝘰𝘳 𝘴𝘱𝘦𝘤𝘪𝘧𝘪𝘤 𝘥𝘦𝘷𝘪𝘤𝘦 𝘤𝘢𝘵𝘦𝘨𝘰𝘳𝘪𝘦𝘴 𝘵𝘰 𝘱𝘪𝘦𝘤𝘦 𝘵𝘰𝘨𝘦𝘵𝘩𝘦𝘳 𝘢 𝘣𝘳𝘰𝘢𝘥𝘦𝘳 𝘱𝘪𝘤𝘵𝘶𝘳𝘦.
#𝘋𝘢𝘵𝘢 𝘈𝘨𝘨𝘳𝘦𝘨𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯: 𝘊𝘰𝘮𝘣𝘪𝘯𝘦 𝘳𝘦𝘴𝘶𝘭𝘵𝘴 𝘧𝘳𝘰𝘮 𝘷𝘢𝘳𝘪𝘰𝘶𝘴 𝘴𝘦𝘢𝘳𝘤𝘩𝘦𝘴 𝘢𝘯𝘥 𝘥𝘢𝘵𝘢𝘴𝘦𝘵𝘴 𝘵𝘰 𝘤𝘳𝘦𝘢𝘵𝘦 𝘢 𝘮𝘰𝘳𝘦 𝘤𝘰𝘮𝘱𝘭𝘦𝘵𝘦 𝘥𝘢𝘵𝘢𝘴𝘦𝘵 𝘧𝘰𝘳 𝘢𝘯𝘢𝘭𝘺𝘴𝘪𝘴.
#𝘈𝘶𝘵𝘰𝘮𝘢𝘵𝘦𝘥 𝘛𝘰𝘰𝘭𝘴: 𝘜𝘴𝘦 𝘴𝘱𝘦𝘤𝘪𝘢𝘭𝘪𝘻𝘦𝘥 𝘴𝘰𝘧𝘵𝘸𝘢𝘳𝘦 𝘰𝘳 𝘴𝘤𝘳𝘪𝘱𝘵𝘴 𝘵𝘰 𝘢𝘶𝘵𝘰𝘮𝘢𝘵𝘦 𝘵𝘩𝘦 𝘥𝘢𝘵𝘢 𝘳𝘦𝘵𝘳𝘪𝘦𝘷𝘢𝘭 𝘱𝘳𝘰𝘤𝘦𝘴𝘴, 𝘦𝘯𝘴𝘶𝘳𝘪𝘯𝘨 𝘺𝘰𝘶 𝘤𝘢𝘯 𝘨𝘢𝘵𝘩𝘦𝘳 𝘮𝘰𝘳𝘦 𝘦𝘹𝘵𝘦𝘯𝘴𝘪𝘷𝘦 𝘥𝘢𝘵𝘢 𝘰𝘷𝘦𝘳 𝘵𝘪𝘮𝘦.
#𝘗𝘢𝘵𝘵𝘦𝘳𝘯 𝘙𝘦𝘤𝘰𝘨𝘯𝘪𝘵𝘪𝘰𝘯: 𝘍𝘰𝘤𝘶𝘴 𝘰𝘯 𝘪𝘥𝘦𝘯𝘵𝘪𝘧𝘺𝘪𝘯𝘨 𝘱𝘢𝘵𝘵𝘦𝘳𝘯𝘴 𝘰𝘳 𝘵𝘳𝘦𝘯𝘥𝘴 𝘸𝘪𝘵𝘩𝘪𝘯 𝘵𝘩𝘦 𝘭𝘪𝘮𝘪𝘵𝘦𝘥 𝘥𝘢𝘵𝘢 𝘺𝘰𝘶 𝘩𝘢𝘷𝘦 𝘢𝘤𝘤𝘦𝘴𝘴 𝘵𝘰, 𝘵𝘩𝘦𝘯 𝘦𝘹𝘵𝘳𝘢𝘱𝘰𝘭𝘢𝘵𝘦 𝘵𝘩𝘦𝘴𝘦 𝘧𝘪𝘯𝘥𝘪𝘯𝘨𝘴 𝘵𝘰 𝘪𝘯𝘧𝘦𝘳 𝘣𝘳𝘰𝘢𝘥𝘦𝘳 𝘪𝘯𝘴𝘪𝘨𝘩𝘵𝘴.
#𝘚𝘵𝘢𝘵𝘪𝘴𝘵𝘪𝘤𝘢𝘭 𝘚𝘢𝘮𝘱𝘭𝘪𝘯𝘨: 𝘜𝘴𝘦 𝘴𝘵𝘢𝘵𝘪𝘴𝘵𝘪𝘤𝘢𝘭 𝘮𝘦𝘵𝘩𝘰𝘥𝘴 𝘵𝘰 𝘢𝘯𝘢𝘭𝘺𝘻𝘦 𝘢 𝘳𝘦𝘱𝘳𝘦𝘴𝘦𝘯𝘵𝘢𝘵𝘪𝘷𝘦 𝘴𝘢𝘮𝘱𝘭𝘦 𝘰𝘧 𝘵𝘩𝘦 𝘥𝘢𝘵𝘢, 𝘱𝘳𝘰𝘷𝘪𝘥𝘪𝘯𝘨 𝘢 𝘳𝘦𝘭𝘪𝘢𝘣𝘭𝘦 𝘰𝘷𝘦𝘳𝘷𝘪𝘦𝘸 𝘰𝘧 𝘵𝘩𝘦 𝘭𝘢𝘳𝘨𝘦𝘳 𝘥𝘢𝘵𝘢𝘴𝘦𝘵 𝘸𝘪𝘵𝘩𝘰𝘶𝘵 𝘯𝘦𝘦𝘥𝘪𝘯𝘨 𝘵𝘰 𝘢𝘤𝘤𝘦𝘴𝘴 𝘦𝘷𝘦𝘳𝘺 𝘴𝘪𝘯𝘨𝘭𝘦 𝘳𝘦𝘤𝘰𝘳𝘥.

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𝘓𝘦𝘷𝘦𝘳𝘢𝘨𝘪𝘯𝘨 hashtag#𝘗𝘰𝘴𝘵𝘔𝘢𝘳𝘬𝘦𝘵 𝘚𝘶𝘳𝘷𝘦𝘪𝘭𝘭𝘢𝘯𝘤𝘦 𝘢𝘯𝘥 hashtag#𝘚𝘪𝘹𝘚𝘪𝘨𝘮𝘢 𝘧𝘰𝘳 𝘔𝘦𝘥𝘪𝘤𝘢𝘭 𝘋𝘦𝘷𝘪𝘤𝘦 𝘌𝘹𝘤𝘦𝘭𝘭𝘦𝘯𝘤𝘦

𝘐𝘯 𝘵𝘩𝘦 𝘥𝘺𝘯𝘢𝘮𝘪𝘤 𝘸𝘰𝘳𝘭𝘥 𝘰𝘧 𝘮𝘦𝘥𝘪𝘤𝘢𝘭 𝘥𝘦𝘷𝘪𝘤𝘦 𝘮𝘢𝘯𝘶𝘧𝘢𝘤𝘵𝘶𝘳𝘪𝘯𝘨, 𝘵𝘩𝘦 𝘪𝘯𝘵𝘦𝘨𝘳𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘰𝘧 𝘱𝘰𝘴𝘵-𝘮𝘢𝘳𝘬𝘦𝘵 𝘴𝘶𝘳𝘷𝘦𝘪𝘭𝘭𝘢𝘯𝘤𝘦 𝘸𝘪𝘵𝘩 𝘚𝘪𝘹 𝘚𝘪𝘨𝘮𝘢 𝘮𝘦𝘵𝘩𝘰𝘥𝘰𝘭𝘰𝘨𝘪𝘦𝘴 𝘢𝘯𝘥 𝘳𝘰𝘣𝘶𝘴𝘵 hashtag#𝘳𝘪𝘴𝘬 𝘮𝘢𝘯𝘢𝘨𝘦𝘮𝘦𝘯𝘵 𝘧𝘳𝘢𝘮𝘦𝘸𝘰𝘳𝘬𝘴 𝘪𝘴 𝘳𝘦𝘷𝘰𝘭𝘶𝘵𝘪𝘰𝘯𝘪𝘻𝘪𝘯𝘨 𝘥𝘦𝘴𝘪𝘨𝘯 𝘪𝘮𝘱𝘳𝘰𝘷𝘦𝘮𝘦𝘯𝘵𝘴. 𝘖𝘶𝘳 𝘤𝘰𝘮𝘱𝘢𝘯𝘺’𝘴 𝘮𝘢𝘴𝘵𝘦𝘳 𝘵𝘩𝘦𝘴𝘪𝘴 𝘦𝘮𝘱𝘩𝘢𝘴𝘪𝘻𝘦𝘴 𝘵𝘩𝘪𝘴 𝘱𝘰𝘸𝘦𝘳𝘧𝘶𝘭 𝘵𝘳𝘪𝘢𝘥, 𝘢𝘥𝘷𝘰𝘤𝘢𝘵𝘪𝘯𝘨 𝘧𝘰𝘳 𝘢 𝘤𝘰𝘯𝘵𝘪𝘯𝘶𝘰𝘶𝘴 𝘪𝘮𝘱𝘳𝘰𝘷𝘦𝘮𝘦𝘯𝘵 𝘤𝘺𝘤𝘭𝘦 𝘵𝘩𝘢𝘵 𝘴𝘵𝘢𝘳𝘵𝘴 𝘧𝘳𝘰𝘮 𝘵𝘩𝘦 𝘪𝘯𝘪𝘵𝘪𝘢𝘭 𝘥𝘦𝘴𝘪𝘨𝘯 𝘱𝘩𝘢𝘴𝘦 𝘢𝘯𝘥 𝘦𝘹𝘵𝘦𝘯𝘥𝘴 𝘵𝘩𝘳𝘰𝘶𝘨𝘩 𝘵𝘰 𝘱𝘰𝘴𝘵-𝘱𝘳𝘰𝘥𝘶𝘤𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘮𝘰𝘯𝘪𝘵𝘰𝘳𝘪𝘯𝘨. 𝘉𝘺 𝘩𝘢𝘳𝘯𝘦𝘴𝘴𝘪𝘯𝘨 𝘥𝘢𝘵𝘢 𝘧𝘳𝘰𝘮 𝘳𝘦𝘢𝘭-𝘸𝘰𝘳𝘭𝘥 𝘶𝘴𝘢𝘨𝘦, 𝘮𝘢𝘯𝘶𝘧𝘢𝘤𝘵𝘶𝘳𝘦𝘳𝘴 𝘤𝘢𝘯 𝘪𝘥𝘦𝘯𝘵𝘪𝘧𝘺 𝘶𝘯𝘧𝘰𝘳𝘦𝘴𝘦𝘦𝘯 𝘩𝘢𝘻𝘢𝘳𝘥𝘴 𝘢𝘯𝘥 𝘳𝘦𝘧𝘪𝘯𝘦 𝘳𝘪𝘴𝘬 𝘦𝘴𝘵𝘪𝘮𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯𝘴, 𝘦𝘯𝘴𝘶𝘳𝘪𝘯𝘨 𝘵𝘩𝘢𝘵 𝘥𝘦𝘷𝘪𝘤𝘦 𝘣𝘦𝘯𝘦𝘧𝘪𝘵𝘴 𝘤𝘰𝘯𝘴𝘪𝘴𝘵𝘦𝘯𝘵𝘭𝘺 𝘰𝘶𝘵𝘸𝘦𝘪𝘨𝘩 𝘳𝘪𝘴𝘬𝘴 𝘵𝘩𝘳𝘰𝘶𝘨𝘩𝘰𝘶𝘵 𝘵𝘩𝘦 𝘵𝘰𝘵𝘢𝘭 𝘱𝘳𝘰𝘥𝘶𝘤𝘵 𝘭𝘪𝘧𝘦𝘤𝘺𝘤𝘭𝘦 (𝘛𝘗𝘓𝘊).

𝘛𝘩𝘦 𝘤𝘳𝘪𝘵𝘪𝘤𝘢𝘭 𝘪𝘮𝘱𝘰𝘳𝘵𝘢𝘯𝘤𝘦 𝘰𝘧 𝘮𝘰𝘯𝘪𝘵𝘰𝘳𝘪𝘯𝘨 𝘱𝘰𝘴𝘵-𝘮𝘢𝘳𝘬𝘦𝘵 𝘥𝘢𝘵𝘢 𝘤𝘢𝘯𝘯𝘰𝘵 𝘣𝘦 𝘰𝘷𝘦𝘳𝘴𝘵𝘢𝘵𝘦𝘥. 𝘛𝘳𝘢𝘥𝘪𝘵𝘪𝘰𝘯𝘢𝘭 𝘳𝘪𝘴𝘬 𝘮𝘢𝘯𝘢𝘨𝘦𝘮𝘦𝘯𝘵, 𝘸𝘩𝘪𝘤𝘩 𝘰𝘧𝘵𝘦𝘯 𝘳𝘦𝘭𝘪𝘦𝘴 𝘩𝘦𝘢𝘷𝘪𝘭𝘺 𝘰𝘯 hashtag#𝘱𝘳𝘦𝘮𝘢𝘳𝘬𝘦𝘵 𝘥𝘢𝘵𝘢 𝘢𝘯𝘥 hashtag#𝘵𝘩𝘦𝘰𝘳𝘦𝘵𝘪𝘤𝘢𝘭 𝘮𝘰𝘥𝘦𝘭𝘴, 𝘮𝘶𝘴𝘵 𝘦𝘷𝘰𝘭𝘷𝘦 𝘵𝘰 𝘪𝘯𝘤𝘰𝘳𝘱𝘰𝘳𝘢𝘵𝘦 𝘢𝘤𝘵𝘶𝘢𝘭 𝘶𝘴𝘦𝘳 𝘦𝘹𝘱𝘦𝘳𝘪𝘦𝘯𝘤𝘦𝘴 𝘢𝘯𝘥 hashtag#𝘧𝘦𝘦𝘥𝘣𝘢𝘤𝘬. 𝘛𝘩𝘪𝘴 𝘳𝘦𝘢𝘭-𝘸𝘰𝘳𝘭𝘥 𝘥𝘢𝘵𝘢 𝘪𝘴 𝘪𝘯𝘷𝘢𝘭𝘶𝘢𝘣𝘭𝘦 𝘧𝘰𝘳 𝘪𝘥𝘦𝘯𝘵𝘪𝘧𝘺𝘪𝘯𝘨 𝘯𝘦𝘸 hashtag#𝘩𝘢𝘻𝘢𝘳𝘥𝘴 𝘢𝘯𝘥 hashtag#𝘮𝘪𝘵𝘪𝘨𝘢𝘵𝘪𝘯𝘨 𝘵𝘩𝘦𝘮 𝘱𝘳𝘰𝘢𝘤𝘵𝘪𝘷𝘦𝘭𝘺. 𝘉𝘺 𝘢𝘱𝘱𝘭𝘺𝘪𝘯𝘨 𝘚𝘪𝘹 𝘚𝘪𝘨𝘮𝘢 𝘱𝘳𝘪𝘯𝘤𝘪𝘱𝘭𝘦𝘴, 𝘸𝘩𝘪𝘤𝘩 𝘧𝘰𝘤𝘶𝘴 𝘰𝘯 𝘳𝘦𝘥𝘶𝘤𝘪𝘯𝘨 𝘷𝘢𝘳𝘪𝘢𝘣𝘪𝘭𝘪𝘵𝘺 𝘢𝘯𝘥 𝘪𝘮𝘱𝘳𝘰𝘷𝘪𝘯𝘨 𝘲𝘶𝘢𝘭𝘪𝘵𝘺, 𝘮𝘢𝘯𝘶𝘧𝘢𝘤𝘵𝘶𝘳𝘦𝘳𝘴 𝘤𝘢𝘯 𝘴𝘺𝘴𝘵𝘦𝘮𝘢𝘵𝘪𝘤𝘢𝘭𝘭𝘺 𝘢𝘯𝘢𝘭𝘺𝘻𝘦 𝘤𝘰𝘮𝘱𝘭𝘢𝘪𝘯𝘵𝘴, 𝘢𝘥𝘷𝘦𝘳𝘴𝘦 𝘦𝘷𝘦𝘯𝘵𝘴, 𝘢𝘯𝘥 𝘰𝘵𝘩𝘦𝘳 𝘱𝘰𝘴𝘵-𝘱𝘳𝘰𝘥𝘶𝘤𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘥𝘢𝘵𝘢 𝘵𝘰 𝘥𝘳𝘪𝘷𝘦 𝘮𝘦𝘢𝘯𝘪𝘯𝘨𝘧𝘶𝘭 𝘪𝘮𝘱𝘳𝘰𝘷𝘦𝘮𝘦𝘯𝘵𝘴. 𝘛𝘩𝘪𝘴 𝘢𝘱𝘱𝘳𝘰𝘢𝘤𝘩 𝘯𝘰𝘵 𝘰𝘯𝘭𝘺 𝘦𝘯𝘩𝘢𝘯𝘤𝘦𝘴 𝘱𝘳𝘰𝘥𝘶𝘤𝘵 𝘴𝘢𝘧𝘦𝘵𝘺 𝘢𝘯𝘥 𝘦𝘧𝘧𝘪𝘤𝘢𝘤𝘺 𝘣𝘶𝘵 𝘢𝘭𝘴𝘰 𝘢𝘭𝘪𝘨𝘯𝘴 𝘸𝘪𝘵𝘩 𝘳𝘦𝘨𝘶𝘭𝘢𝘵𝘰𝘳𝘺 𝘳𝘦𝘲𝘶𝘪𝘳𝘦𝘮𝘦𝘯𝘵𝘴 𝘴𝘶𝘤𝘩 𝘢𝘴 hashtag#𝘐𝘚𝘖14971 𝘢𝘯𝘥 hashtag#𝘍𝘋𝘈 𝘨𝘶𝘪𝘥𝘦𝘭𝘪𝘯𝘦𝘴.