Articulos relacionado con aplicaciones y software a medida desarrollador por Q2BSTUDIO

Está claro que Agile puede ser increíble, pero también puede volverse un caos si no se gestiona correctamente. La acumulación interminable de tickets, las reuniones de planificación interminables y las discusiones sin fin sobre qué funcionalidades son realmente esenciales pueden hacer que cualquier equipo se sienta abrumado.

En Q2BSTUDIO, con nuestra experiencia en desarrollo y servicios tecnológicos, entendemos estos desafíos y hemos encontrado estrategias que realmente funcionan para mantener el rumbo. No se trata de seguir reglas rígidas, sino de usar herramientas efectivas para organizar el trabajo de manera inteligente. Aquí compartimos tres técnicas clave que pueden marcar la diferencia en cualquier equipo ágil.

Uno de los errores más comunes en equipos ágiles es enfocarse en construir características sin preguntarse si realmente son útiles para el usuario. En Q2BSTUDIO adoptamos el User Story Mapping para visualizar el recorrido completo del usuario antes de desarrollar cualquier funcionalidad.

1. Identificar el objetivo final del usuario. No se trata solo de crear un dashboard, sino de ayudar al usuario a generar reportes fácilmente.
2. Mapear cada paso que el usuario debe dar para alcanzar su objetivo.
3. Priorizar de manera estratégica para centrarse en lo que realmente aporta valor.

Aplicando este enfoque, en Q2BSTUDIO evitamos desperdiciar tiempo en funcionalidades innecesarias y nos aseguramos de que cada entrega tenga un impacto real para el usuario.

Un backlog descontrolado puede convertirse en un verdadero obstáculo para cualquier equipo. En nuestra experiencia, hemos visto proyectos con cientos de tickets sin procesar, haciendo que la planificación sea una tarea frustrante. Es por eso que en Q2BSTUDIO aplicamos sesiones regulares de refinamiento de backlog.

1. Agendar sesiones periódicas de refinamiento, al menos una vez por semana.
2. Eliminar tickets irrelevantes o desactualizados.
3. Asegurar que cada historia tenga detalles claros y específicos antes de incluirla en el sprint.

Al llevar a cabo estas prácticas, logramos que la planificación sea mucho más ágil y que el equipo pueda enfocarse en desarrollar lo que realmente importa, optimizando tiempos y recursos.

Las reuniones mal organizadas pueden convertirse en una pérdida de tiempo. Por eso, en Q2BSTUDIO hemos perfeccionado nuestra metodología para facilitar workshops ágiles que sean altamente efectivos.

1. Definir un objetivo claro y concreto.
2. Fomentar la participación activa mediante dinámicas como votaciones o uso de notas adhesivas.
3. Documentar y resumir las decisiones tomadas para asegurar que todos estén alineados.

Un workshop bien dirigido puede ahorrar semanas de comunicación fragmentada y garantizar que todas las partes involucradas estén en la misma página.

La metodología Agile no se trata solo de seguir procesos, sino de optimizar el trabajo del equipo para generar valor real. En Q2BSTUDIO aplicamos técnicas como User Story Mapping, Backlog Refinement y Agile Workshops para ayudar a nuestros clientes a maximizar la eficiencia en sus proyectos tecnológicos.

Si tu equipo está buscando formas de mejorar la gestión ágil, en Q2BSTUDIO podemos ayudarte a implementar estas prácticas para lograr mejores resultados.

Hola Hackers,

Blüm Health ha sido nominada en los premios anuales de Startups del Año en Londres, Reino Unido.

Por favor, vota por nosotros.

Lee más sobre nosotros a continuación para entender por qué merecemos tu voto.

¡Conoce Blüm Health!

Blüm Health está revolucionando el sector de la salud, transformando investigaciones innovadoras en soluciones reales para los pacientes. Contamos con un equipo dinámico de médicos e ingenieros que desarrollan software de vanguardia para empoderar a los profesionales médicos y pacientes, impulsando un futuro donde la innovación genere resultados excepcionales para todos.

Cómo Blüm logró el ajuste de mercado

Hemos logrado un notable ajuste de mercado, con usuarios satisfechos, una creciente adopción y un gran interés por nuestros productos. No se trata solo de crear tecnología innovadora, sino de desarrollar herramientas que realmente mejoren la vida de las personas. Un ejemplo de esto es nuestra solución para el cuidado de quemaduras, que ya es utilizada por más de 40,000 personas en el Reino Unido. Además, el interés de múltiples instituciones de salud ha crecido de manera orgánica, mostrando el impacto positivo que generamos.

La evolución de Blüm Health

Nuestro camino ha sido de constante mejora, siempre enfocados en las necesidades de los usuarios. No hemos cambiado completamente nuestro enfoque, pero sí hemos ajustado nuestras soluciones basándonos en los comentarios de profesionales de la salud. Esta estrategia, combinada con nuestra experiencia clínica y nuestras habilidades técnicas, nos ha permitido transformar ideas en soluciones específicas y prácticas para el sector sanitario.

Hitos y logros

• El CEO fue reconocido como Líder en Tecnología para la Salud en 2024
• Premio a la Asociación en Atención Secundaria 2024

Lecciones aprendidas

Descubrimos que ingresar al sector público de la salud es un proceso largo y desafiante. La adopción de nuevas tecnologías toma tiempo y se requiere paciencia para consolidar relaciones con las instituciones. Aprendimos a ser flexibles y a enfocarnos en generar resultados tangibles a través de programas piloto, lo cual ha sido clave en nuestro crecimiento y en el impacto positivo que estamos logrando en el sector.

Lo que significa para nosotros ser parte de Startups del Año

Somos una startup comprometida con la innovación en salud y también hemos apoyado a muchas otras startups en su camino, por lo que entendemos la importancia del ecosistema emprendedor. Ser reconocidos como una de las startups líderes en el país sería un gran honor para nosotros.

Conclusión

En resumen, Blüm Health busca transformar la salud mediante tecnología innovadora. Nuestra resiliencia nos ha enseñado valiosas lecciones en el camino. Gracias a un enfoque centrado en el usuario y a la combinación de conocimientos clínicos con experiencia técnica, hemos logrado una gran aceptación en el mercado y un impacto positivo. Seguiremos trabajando para construir un ecosistema de salud más eficiente, accesible y centrado en los pacientes.

En Q2BSTUDIO, nos especializamos en el desarrollo de software y servicios tecnológicos para potenciar startups y empresas en su transformación digital. Con experiencia en la creación de soluciones innovadoras, ayudamos a compañías como Blüm Health a desarrollar productos que generan un impacto real en sus sectores. Nuestro equipo de expertos en tecnología está comprometido con ofrecer soluciones personalizadas y de alta calidad para impulsar el crecimiento y éxito de las empresas.

¡Gracias por tu apoyo!

¿Te imaginas una inteligencia artificial que no solo te dé respuestas, sino que también se evalúe a sí misma para asegurarse de que son correctas? Imagina un sistema de IA capaz de ajustar su enfoque, mejorar su rendimiento y seguir aprendiendo en tiempo real.

Esto ya no es solo material de ciencia ficción. De hecho, el 85% de las empresas están invirtiendo en IA para mejorar la toma de decisiones. Con la adopción del contenido generado por IA proyectada para crecer 20 veces para 2030, garantizar que estos sistemas sean precisos, confiables y capaces de mejorarse a sí mismos es esencial.

Gracias a Amazon Bedrock y su innovador uso de la evaluación Retrieval-Augmented Generation (RAG) y los modelos LLM-as-a-Judge, estos objetivos están más cerca que nunca.

Para cualquier desarrollador, líder empresarial o entusiasta de la IA, estas innovaciones están redefiniendo lo que es posible en el mundo de la inteligencia artificial.

En este artículo, exploraremos cómo Amazon Bedrock está transformando el desarrollo de IA con técnicas avanzadas de RAG y cómo los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) ahora pueden evaluar su propio rendimiento.

Amazon Bedrock es un servicio de IA generativa totalmente administrado que permite a desarrolladores y empresas crear, escalar y optimizar aplicaciones de IA utilizando modelos de algunas de las principales compañías del sector. Su infraestructura escalable y segura facilita la adopción de estas tecnologías sin necesidad de construir desde cero.

Características clave de Amazon Bedrock:

• Acceso a múltiples modelos pre-entrenados para aplicaciones como chatbots y resúmenes de documentos.
• Arquitectura sin servidor que elimina la necesidad de gestionar infraestructura.
• Capacidad de personalización para adaptar modelos a necesidades específicas.
• Seguridad y escalabilidad respaldadas por la infraestructura en la nube de Amazon.

Pero lo realmente revolucionario de Bedrock es su integración con la evaluación RAG y los modelos LLM-as-a-Judge. Estas herramientas no solo optimizan la precisión de la IA, sino que también garantizan que las respuestas sean más confiables.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) en Amazon Bedrock:

RAG permite que los modelos de IA consulten fuentes externas en tiempo real, mejorando significativamente la precisión de sus respuestas. Esto evita el problema de las 'alucinaciones' en los modelos generativos, es decir, respuestas que suenan correctas pero son erróneas.

Por ejemplo, en el sector financiero, un sistema basado en RAG puede extraer información actualizada del mercado para proporcionar predicciones precisas. En el sector salud, puede recuperar las investigaciones más recientes para generar recomendaciones más fundamentadas.

Beneficios de RAG:

• Reduce errores en las respuestas al obtener información en tiempo real.
• Asegura transparencia al citar fuentes verificadas.
• Permite actualizaciones dinámicas, adaptándose a cambios en el mundo real.
• Optimiza el rendimiento sin comprometer la velocidad del procesamiento de datos.

LLM-as-a-Judge: IA que evalúa su propio desempeño

Otra gran innovación de Amazon Bedrock es la capacidad de los modelos de IA para autoevaluarse. LLM-as-a-Judge les permite verificar la calidad de sus propias respuestas sin intervención humana, ajustándose automáticamente para mejorar su precisión.

Investigaciones recientes indican que los modelos que utilizan autoevaluación pueden generar respuestas un 40% más precisas. Además, las empresas que han integrado este tipo de tecnología han visto un aumento del 30% en la velocidad de su toma de decisiones.

Características de LLM-as-a-Judge:

• Escalabilidad: permite evaluar enormes volúmenes de datos simultáneamente.
• Consistencia: proporciona análisis objetivos y libres de sesgos.
• Iteración rápida: permite mejorar respuestas en tiempo real.
• Adaptabilidad: puede personalizarse para diferentes industrias y ámbitos especializados.

El impacto de Amazon Bedrock ya se siente en sectores clave como:

• E-commerce, donde permite recomendaciones de productos más precisas y adaptadas al usuario.
• Finanzas, donde empresas como Goldman Sachs han implementado RAG para mejorar el análisis de riesgos.
• Salud, donde se usa para obtener diagnósticos más acertados basados en investigaciones recientes.

En Q2BStudio, como empresa líder en desarrollo y servicios tecnológicos, comprendemos el impacto que estas innovaciones pueden tener en la transformación digital de nuestros clientes. Nos especializamos en la implementación de soluciones de IA avanzadas, optimización de modelos de lenguaje y el desarrollo de plataformas tecnológicas escalables que aprovechan el potencial de sistemas como Amazon Bedrock.

Nuestro equipo de expertos trabaja para integrar la IA de manera responsable y eficiente en diferentes industrias, asegurando que las soluciones sean confiables, seguras y adaptadas a cada necesidad empresarial. Si tu empresa busca aprovechar lo mejor de la inteligencia artificial para mejorar procesos, optimizar estrategias y ofrecer mejores experiencias a los usuarios, Q2BStudio es tu aliado estratégico.

A medida que la inteligencia artificial avanza, herramientas como Amazon Bedrock marcarán el camino para sistemas más inteligentes, confiables y eficientes. El futuro de la IA no solo consiste en obtener respuestas, sino en asegurarse de que esas respuestas sean correctas y precisas.

En Q2BStudio estamos preparados para acompañar a empresas en este camino hacia un futuro impulsado por la inteligencia artificial, ayudándolas a aprovechar su máximo potencial.

El estudio Crytek, conocido por la icónica franquicia Crysis y el exitoso Hunt: Showdown 1896, ha anunciado una reestructuración importante que ha resultado en el despido del 15% de su plantilla. Como parte de esta reorganización, el desarrollo de Crysis 4 ha sido pausado, permitiendo a la compañía enfocarse en su título multijugador Hunt: Showdown 1896, uno de los juegos de disparos más intensos del mercado.

En un comunicado oficial, Crytek reconoció los desafíos del mercado que enfrenta la industria de los videojuegos, destacando la necesidad de tomar decisiones difíciles para garantizar la sostenibilidad a largo plazo.

Este anuncio es parte de una tendencia en la industria donde varias empresas importantes han realizado ajustes similares debido a condiciones económicas desafiantes. En el último año, otras compañías como Unity, Epic Games y Ubisoft también han reducido sus equipos para adaptarse a la nueva realidad del mercado.

El desarrollo de Crysis 4, anunciado en 2022, se encontraba en sus primeras etapas. Con la reestructuración, Crytek ha decidido redirigir sus recursos en proyectos que ofrecen mayor estabilidad financiera a corto plazo. Aunque la empresa no ha descartado por completo el regreso de la franquicia, actualmente su prioridad es potenciar el crecimiento de Hunt: Showdown 1896.

El éxito sostenido de Hunt: Showdown 1896 ha llevado a Crytek a reforzar su apuesta en este título, priorizando nuevo contenido, eventos de temporada, mejoras de rendimiento y una expansión del sistema económico dentro del juego. También se están explorando estrategias como soporte multiplataforma y nuevos modelos de monetización.

Actualmente, la industria de los videojuegos enfrenta costos de desarrollo crecientes, lo que ha llevado a muchas compañías a adoptar modelos de juegos como servicio (GaaS). Crytek busca mantenerse relevante en este cambiante panorama a través de iniciativas estratégicas que aseguren la rentabilidad de su portafolio.

En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software y servicios tecnológicos, entendemos los desafíos que enfrentan los estudios de videojuegos y la importancia de adaptarse a nuevas tendencias. Nuestra experiencia en tecnologías innovadoras y soluciones personalizadas nos permite apoyar a empresas del sector en la implementación de estrategias tecnológicas eficientes y sostenibles.

Mientras Crytek navega esta transición, el futuro de Crysis 4 permanece incierto, aunque no descartado. La empresa planea enfocarse en el crecimiento de Hunt: Showdown 1896 y, dependiendo de la evolución del mercado, estudiar nuevas oportunidades de desarrollo. Por ahora, los jugadores pueden esperar actualizaciones y mejoras constantes en su popular título multijugador.

En el mundo del desarrollo de software, la gestión eficiente de tareas concurrentes y paralelas es fundamental para garantizar el rendimiento y la escalabilidad de los sistemas. Una analogía sencilla que nos ayuda a comprender estos conceptos es la de un café concurrido, donde el manejo de múltiples pedidos y la colaboración del personal son esenciales para un servicio eficiente.

La concurrencia implica estructurar y administrar múltiples tareas alternando entre ellas de manera rápida, dando la ilusión de simultaneidad. En cambio, el paralelismo se refiere a la ejecución real de múltiples tareas al mismo tiempo mediante el uso de varios recursos independientes. Comprender la diferencia entre estos dos enfoques es crucial para optimizar aplicaciones y evitar problemas de rendimiento.

El lenguaje de programación Go adopta un enfoque eficiente para la concurrencia mediante el uso de goroutines, hilos ligeros gestionados por el planificador en tiempo de ejecución de Go. Estos permiten ejecutar múltiples funciones de manera concurrente sin el costo de los hilos tradicionales del sistema operativo, facilitando la creación de aplicaciones altamente concurrentes con un impacto mínimo en el rendimiento.

Sin embargo, la concurrencia también plantea desafíos significativos como las condiciones de carrera, donde varios hilos acceden a recursos compartidos sin la sincronización adecuada, lo que puede producir resultados impredecibles. Para manejar esto, se utilizan mecanismos como bloqueos (mutexes) y variables de condición para garantizar que solo una goroutine acceda a un recurso a la vez, evitando resultados inconsistentes o corrupción de datos.

Otro problema común en la concurrencia es el bloqueo mutuo (deadlock), una situación en la que varias goroutines quedan atascadas esperando recursos que nunca estarán disponibles. Para prevenir esto, se pueden usar técnicas como la asignación de recursos en un orden consistente o la introducción de timeouts y tiempos de espera con recuperación.

Para gestionar la ejecución de tareas concurrentes de manera eficiente, los modelos de pools de trabajadores y limitación de velocidad resultan fundamentales. Los pools de trabajadores permiten distribuir tareas entre un número fijo de goroutines, evitando sobrecargar el sistema. Por otro lado, la limitación de velocidad asegura que las solicitudes se procesen a un ritmo controlado, evitando sobrecarga en sistemas críticos.

En Q2BSTUDIO, nos enfocamos en la implementación de soluciones tecnológicas avanzadas que aprovechan las mejores prácticas de concurrencia y paralelismo. Nuestro equipo de expertos en desarrollo diseña aplicaciones optimizadas para el rendimiento, garantizando que los sistemas sean escalables, confiables y seguros.

A medida que la demanda de aplicaciones de alto rendimiento continúa creciendo, la capacidad de diseñar sistemas concurrentes eficientes se vuelve cada vez más crucial. Gracias a técnicas como goroutines, sincronización con mutexes y modelos de ejecución estructurada, podemos garantizar que nuestro software funcione de manera fluida incluso bajo una carga de trabajo intensa, optimizando así el rendimiento y la experiencia del usuario.

¿Cómo estás, hacker? ??

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En Q2BSTUDIO nos especializamos en el desarrollo y servicios tecnológicos, ayudando a empresas a adoptar soluciones innovadoras. Si buscas transformar digitalmente tu negocio, contáctanos para explorar nuestras soluciones personalizadas.

Hablar de datos sintéticos es hablar del futuro en inteligencia artificial, analítica y ciencia de datos. Sin embargo, el término 'datos sintéticos' abarca múltiples definiciones y casos de uso, lo que puede generar confusión en las conversaciones. Para aclararlo, los datos sintéticos operan en dos dimensiones clave: una que va desde la imputación de datos faltantes hasta la generación de conjuntos de datos completamente nuevos, y otra que distingue entre intervenciones a nivel de datos brutos y aquellas que afectan los conocimientos o resultados obtenidos.

Estas dimensiones generan cuatro tipos principales de datos sintéticos: imputación de datos, creación de usuarios, modelado de conocimientos y generación de resultados artificiales. Cada uno tiene aplicaciones particulares y es crucial entender sus diferencias para el correcto manejo de la información.

Imputación de datos: Consiste en completar los vacíos de un conjunto de datos existente mediante técnicas avanzadas de aprendizaje automático e inteligencia artificial generativa. Este enfoque permite mejorar la usabilidad de los datos sin crear información nueva.

Creación de usuarios: Es un método en el que se generan perfiles sintéticos para probar productos, mejorar la seguridad y entrenar modelos de IA sin comprometer información real. Este enfoque es vital para industrias que necesitan datos escalables sin riesgo para la privacidad.

Modelado de conocimientos: Funciona manteniendo las propiedades estadísticas de los datos reales sin revelar registros reales, lo que lo convierte en una opción ideal para aplicaciones sensibles a la privacidad. Permite escalar conocimientos a partir de conjuntos de datos existentes sin necesidad de nuevas recopilaciones.

Generación de resultados artificiales: Es útil cuando los datos necesarios no existen en el mundo real o son demasiado costosos o peligrosos de recolectar. Se utiliza en la simulación de escenarios complejos, como el entrenamiento de sistemas autónomos.

Si bien los datos sintéticos ofrecen múltiples beneficios, también presentan desafíos, como la posibilidad de amplificar sesgos en los datos originales, la falta de representatividad real y riesgos regulatorios y éticos. Para garantizar su calidad, es clave evaluar su origen, método de generación y alineación con normativas de privacidad.

En Q2BSTUDIO, entendemos la importancia de los datos sintéticos en el desarrollo y mejora de soluciones tecnológicas. Nuestra experiencia en desarrollo de software e inteligencia artificial nos permite ayudar a las empresas a implementar técnicas innovadoras que potencien sus capacidades analíticas, siempre garantizando estándares de calidad, ética y privacidad.

Imaginen pedirle a un robot: Oye, recoge la taza roja de la cocina y tráela aquí.

Parece simple, ¿verdad? Pero para la inteligencia artificial, esto implica comprender el lenguaje, navegar por el espacio, reconocer objetos e incluso proporcionar retroalimentación en tiempo real.

Este fue precisamente el desafío en el Alexa Prize SimBot Challenge, donde construimos un agente conversacional con capacidades avanzadas para entender instrucciones, moverse por su entorno, interactuar con objetos y comunicarse con el usuario.

En Q2BSTUDIO, una empresa especializada en desarrollo y servicios tecnológicos, trabajamos con estas tendencias innovadoras para ofrecer soluciones basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático. A continuación, explicamos cómo utilizamos BERT, el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje multimodal para hacer que esta tecnología funcione.

Comprensión del lenguaje con BERT

El lenguaje natural puede ser ambiguo y complejo. Un usuario puede decir Ve al refrigerador o Encuentra el refrigerador y ábrelo, y el robot debe poder extraer el significado detrás de cada comando.

Para abordar esto, utilizamos BERT para convertir las instrucciones en texto en comandos estructurados que se pueden ejecutar secuencialmente, permitiendo que el robot realice las tareas solicitadas sin margen de error.

Resultados clave:

• 92% de precisión en la asignación de instrucciones a tareas.
• Capacidad de interpretar variaciones en la redacción más allá de reglas predefinidas.
• Mejora en la interpretación de términos específicos del entorno.
• Procesamiento en tiempo real (<100ms por consulta).

Navegación con planificación de rutas y aprendizaje por refuerzo

Después de comprender una instrucción, el robot debe desplazarse hasta su destino. Implementamos algoritmos de búsqueda A* para entornos estructurados y técnicas de aprendizaje por refuerzo para trayectorias en espacios dinámicos.

Resultados clave:

• El algoritmo A* logró una navegación eficiente en entornos controlados.
• El aprendizaje por refuerzo permitió ajustar la navegación en tiempo real.
• Se aceleró el tiempo de desplazamiento en un 40% en comparación con algoritmos tradicionales.

Reconocimiento de objetos e interacción

Una vez en su destino, el robot debe identificar y manipular objetos. Para ello, entrenamos un modelo basado en YOLOv8, especializado en la detección en tiempo real de elementos como tazas, puertas y electrodomésticos.

Resultados clave:

• Detección en tiempo real a 30 FPS.
• 97% de precisión en la identificación de objetos comunes.
• Capacidad para seguir instrucciones detalladas como Recoge el libro azul.

Retroalimentación en lenguaje natural

Más allá de ejecutar tareas, el robot debe proporcionar respuestas claras al usuario. Para esto, usamos un modelo basado en GPT para generar respuestas dinámicas y fluidas, con el objetivo de mejorar la interacción humano-máquina.

Resultados clave:

• Retroalimentación adaptativa que mejoró la experiencia del usuario.
• 98% de los usuarios de prueba consideraron naturales las respuestas.
• Aumento del 35% en la tasa de finalización de tareas.

Conclusión

La combinación de NLP avanzado, planificación de rutas, detección de objetos en tiempo real y generación de lenguaje nos ha permitido crear robots colaborativos capaces de realizar tareas con precisión, aprender del entorno y mejorar la comunicación con los usuarios.

En Q2BSTUDIO, aplicamos estas tecnologías innovadoras en soluciones personalizadas para diversas industrias, desde la automatización hasta la mejora de la experiencia del usuario con IA avanzada.

El NHS está investigando denuncias sobre una posible vulnerabilidad en el software de Medefer que habría dejado datos de pacientes expuestos. Según se informa, un fallo en el sistema permitió el acceso no autorizado a información sensible, lo que ha generado preocupación en el sector de la salud.

La seguridad de los datos en sistemas digitales es un aspecto crítico, especialmente en el ámbito de la salud, donde la protección de la información personal es fundamental. En Q2BSTUDIO, entendemos la importancia de desarrollar soluciones tecnológicas seguras y eficientes, garantizando la protección de los datos mediante estándares de seguridad avanzados y prácticas de desarrollo robustas.

Como expertos en desarrollo y servicios tecnológicos, en Q2BSTUDIO trabajamos en la implementación de sistemas diseñados para minimizar riesgos y optimizar la seguridad de la información. Nuestro compromiso es ofrecer soluciones confiables que ayuden a empresas e instituciones a garantizar la integridad y confidencialidad de sus datos.