مطالب توسط Adlogin

متاورس چگونه بر رابطه فین تک ها و مشتریان تاثیر می گذارد؟

شخصی سازی بزرگترین چالش فین تک ها در چند سال گذشته بوده است. سازمان هایی که نتوانسته اند پیشنهادات خود را برای انطباق با این تقاضا تغییر دهند، در حاشیه قرار گرفته اند.

با ادامه زمان، به نظر نمی رسد که این موضوع به این زودی ها از بین برود. در واقع، فین‌تک‌ها و سایر خدمات مالی باید کارهای بیشتری را برای تطبیق با این تقاضا انجام دهند. افزایش محبوبیت متاورس باعث شده است که بسیاری از مشتریان به دنبال ارائه دهندگان متاورس خود باشند. برای درک اینکه این موضوع چگونه بر رابطه بین فین تک ها و مشتریان تأثیر می گذارد، ادامه مطلب را مطالعه کنید.
اعتماد سازی
متاورس می‌تواند نحوه تعامل فین‌تک‌ها با مشتریان خود را با ارائه تجربه‌ای بسیار شخصی‌تر و هیجان‌انگیزتر برای دسترسی به خدمات مالی به‌طور جدی متزلزل کند. به عنوان مثال، مشتریان می‌توانند مشاوره‌های مالی شخصی‌شده، متناسب با نیازها و اهداف منحصربه‌فرد آنها را در یک محیط مجازی دریافت کنند. این می‌تواند به ایجاد سطح اعتماد عمیق‌تری بین فین‌تک‌ها و مشتریانشان کمک کند، زیرا آنها می‌توانند داده‌ها و اطلاعاتی را که برای اتخاذ تصمیمات مالی آگاهانه در زمان واقعی نیاز دارند، ببینند.
پر کردن جاهای خالی
این امکان وجود دارد که متاورس بتواند شکاف‌های موجود در تجربه مصرف‌کنندگان را که توسط انقلاب دیجیتال ایجاد شده است، برطرف کند. متاورس فرصتی برای جذب مجدد و اتصال مجدد مشتریان به یک تجربه مالی سفارشی در یک محیط مجازی است. آداب مالی مانند افتتاح حساب بانکی، گرفتن اولین دسته چک و سپرده گذاری نزد عابر بانک دیگر عادی نیست. اگرچه فین‌تک وام‌گیری، معاملات و تجارت را برای مصرف‌کننده آسان‌تر کرده است، چیزی وجود دارد که متاورس می‌تواند به تجربه مالی بازگرداند – اتصال و سفارشی‌سازی.
تجربه های جدید در زمینه پرداخت
پورتال معمولی تجارت الکترونیک با یک پورتال تجربی سه بعدی جایگزین خواهد شد که فضای واقعی خرده فروشی فیزیکی را تقلید می کند. برندهایی که هیچ حضور فیزیکی در دنیای واقعی ندارند یا آنهایی که توانایی مالی باز کردن فروشگاه در همه شهرها را ندارند، این فرصت را خواهند داشت که یک فروشگاه مجازی را صرف نظر از زمان و مکان در دسترس همه بازدیدکنندگان قرار دهند. فین‌تک‌ها باید راهی بیابند تا بتوانند به‌طور امن در تجربیات ارائه‌شده توسط برندها جاسازی شوند. Metaverse ایجاد هویت برند خود را برای فین‌تک‌ها سخت‌تر می‌کند زیرا مصرف‌کنندگان به احتمال زیاد محصولات و خدمات مالی را مستقیماً از مارک‌هایی که دوست دارند و به آن وفادار هستند دریافت می‌کنند. Metaverse فرصت جدیدی را برای فین‌تک‌های بانکداری باز و مالی تعبیه‌شده فراهم می‌کند، زیرا تقریباً هر برندی قادر به ارائه خدمات مالی خواهد بود.
 
برجسته سازی اثر انسانی
متاورس تعاملات و روابط را “انسانی” تر می کند. کسانی که در اقتصاد جدید و فراجهانی شرکت می‌کنند، می‌توانند با آواتارها در محیط‌های مجازی سه‌بعدی که به نظر آشنا و دوستانه هستند، تعامل داشته باشند. آنها قادر خواهند بود با افراد واقعی ارتباط برقرار کنند. و درست همانطور که پلتفرم‌های اجتماعی برندها و شرکت‌ها را به مشتریان/جامعه‌هایشان نزدیک‌تر کردند، متاورس آن سطح را عمیق‌تر خواهد کرد.
پاسخ به رفتارهای مشتری در زمان واقعی
متاورس خدمات مالی را شخصی‌تر، در دسترس‌تر، ایمن‌تر و جذاب‌تر برای مصرف‌کنندگان می‌کند. در همین حال، جریان های درآمد جدیدی را برای خود شرکت های فین تک باز می کند. تعادل شخصی سازی، امنیت و تجربه محرک اصلی این تغییر است. شرکت‌های فین‌تک روی حجم داده‌ها نشسته‌اند: آن‌ها به اطلاعات مربوط به ترجیحات، رفتار و عادات مالی کاربران دسترسی دارند. متاورس میتواند به کمک این داده ها ارائه خدمات را شخصی سازی کنند.
اقتصاد سبز
امروز، ما در یک اقتصاد مبتنی بر دیجیتال زندگی می‌کنیم و متاورس پیوندی است که همه امکانات دیجیتال را در یک قلمرو مجازی گرد هم می‌آورد. کمک به صنعت مالی سبز از سه طریق توکنیزه کردن اقتصاد، دسترسی سریع به تجارت کربن و هدایت بودجه تقویت می شود.

بیشتر بدانید: https://thefintechtimes.com/how-is-the-metaverse-impacting-the-relationship-between-fintechs-and-customers-industry-responds/

 

فروردین ۲۶, ۱۴۰۲ توسط

دیپ مایند هوش مصنوعی جدید DreamerV3 را اعلام کرد

محققان DeepMind و دانشگاه تورنتو DreamerV3 را معرفی کردند، یک الگوریتم یادگیری تقویتی (RL) برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی برای بسیاری از حوزه‌های مختلف.

DreamerV3 با استفاده از یک مجموعه از فراپارامترها، از روش‌های دیگر در چندین معیار بهتر عمل می‌کند و می‌تواند یک هوش مصنوعی را برای جمع‌آوری الماس در Minecraft بدون دستور انسان آموزش دهد. الگوریتم DreamerV3 شامل سه شبکه عصبی است: یک مدل جهانی که نتیجه اعمال را پیش‌بینی می‌کند، یک منتقد که ارزش حالت‌های مدل جهانی را پیش‌بینی می‌کند و یک بازیگر که اقداماتی را برای رسیدن به حالت‌های ارزشمند انتخاب می‌کند. شبکه‌ها بر اساس تجربیات بازپخش شده در یک واحد گرافیکی Nvidia V100 آموزش دیده‌اند. برای ارزیابی این الگوریتم، محققان از آن در بیش از 150 کار در هفت حوزه مختلف از جمله کنترل ربات شبیه سازی شده و بازی ویدیویی استفاده کردند. DreamerV3 در همه دامنه ها به خوبی عمل کرد و عملکرد پیشرفته ای را در چهار مورد از آنها ایجاد کرد.
بیشتر بدانید: https://lnkd.in/ePGR9-29

فروردین ۲۱, ۱۴۰۲ توسط

بنیاد فضای ابری گوگل اپراتور ساده شده را برای اتصال Google Kubernetes Engine به Cloud SQL اضافه می کند

Google Cloud پیش نمایش عمومی Cloud SQL Proxy Operator را منتشر کرده است.

اپراتور فرآیند اتصال یک برنامه در حال اجرا در Google Kubernetes Engine را با پایگاه داده مستقر در Cloud SQL ساده می کند.
Cloud SQL Proxy Operator جایگزینی برای روش های اتصال موجود است. در حال حاضر، کانکتورهای Cloud SQL برای Java، Python و Go و همچنین Cloud SQL Auth Proxy وجود دارد. اپراتور Cloud SQL Auth Proxy، طبق پروژه README، “روشی آسان برای افزودن یک محفظه پروکسی به بارهای کاری کوبرنتیز خود، به درستی برای استفاده در تولید، به شما ارائه می دهد.”
GCP اشاره می کند که این پروژه نسخه‌سازی معنایی را با نسخه‌های فعال با دریافت تمام ویژگی‌های جدید و اصلاحات امنیتی حداقل برای یک سال دنبال می‌کند. شکستن تغییرات باعث ایجاد یک ضربه بزرگ در نسخه می شود. نسخه‌های منسوخ شده به مدت یک سال به دریافت رفع اشکال امنیتی و حیاتی ادامه خواهند داد.
بیشتر بدانید: https://lnkd.in/eihD7ySu

بهمن ۹, ۱۴۰۱ توسط

گزارش Kubernetes حکایت از افزایش حجم کاری با پیکربندی ضعیف دارد

Fairwinds، ارائه‌دهنده نرم‌افزار Kubernetes، گزارش معیار Kubernetes 2023 خود را منتشر کرده است.

این گزارش روند کلی بدتر شدن مشکلات پیکربندی را در سازمان‌های مورد بررسی نشان می‌دهد. این موضوع شامل افزایش در سازمان‌هایی است که بارهای کاری را اجرا می‌کنند که امکان دسترسی روت، بارهای کاری بدون تنظیم محدودیت حافظه و بارهای کاری تحت تأثیر آسیب‌پذیری‌های تصویر را فراهم می‌کند.
این گزارش اشاره می کند که تعداد تیم های DevOps بیشتر است و ما باید به عنوان یک جامعه بهتر از آنها حمایت کنیم. با گسترش استفاده از Kubernetes، مدیریت ریسک پیکربندی معرفی شده توسط تیم های جدید برای DevOps دشوارتر می شود.
بسیاری موافقند که درک و مدیریت تمام ریسک‌های مرتبط با فعالیت‌های توسعه، زیرساخت‌ها و ابزار برای تیم‌ها سخت‌تر می‌شود.
بیشتر بدانید: https://lnkd.in/eKdYYkxY

بهمن ۵, ۱۴۰۱ توسط

چگونه بانک ها می توانند از اجرای حاکمیت داده بهره ببرند؟

از آنجایی که امروزه اکثر شرکت‌ها با اضافه بار داده‌های قابل‌توجهی مواجه هستند، اهمیت چارچوب‌های موثر حاکمیت داده همچنان در حال افزایش است.

 
بانک ها به طور خاص نیاز دارند که از داده ها برای نوآوری و نوسازی عملیات خود و همچنین برای انطباق مداوم و مدیریت اخلاقی داده هایی که با آنها کار می کنند، ارزش کسب کنند. در این راهنما، جزئیات چگونگی و چرایی بهره مندی بانک ها از چارچوب حاکمیت داده قوی را پوشش می‎دهیم.
حاکمیت داده در بانکداری چگونه کار می کند؟
چشم‌انداز اقتصادی امروز، اکثر صنایع، اگر نه همه، می‌خواهد قابلیت‌های مبتنی بر داده‌های خود را در بازار تقویت کنند تا مزیت رقابتی خود را حفظ کنند. بخش بانکی نیز از این قاعده مستثنی نیست. معرفی مدل‌های حاکمیت داده در بانکداری به بانک‌ها منابعی را می‌دهد که برای ارتقای رویه‌ها و سیاست‌های فعلی خود برای بهبود مکانیسم‌های حفاظت از داده‌های خود نیاز دارند. مشخصات حاکمیت داده همچنین قابلیت تجزیه و تحلیل داده بانک ها را برای تصمیم گیری بهتر بهبود می بخشد. حاکمیت داده در بانکداری به معنای ارائه ابزارهایی برای بخش بانکی است که نه تنها اثربخشی و نوآوری آن را بهینه می‌کند، بلکه از مدیریت ریسک و گزارش‌دهی نظارتی نیز پشتیبانی می‌کند.
برنامه حاکمیت داده شامل چه مواردی است؟
یک برنامه حاکمیت داده اغلب شامل موارد زیر است:
1- نصب استانداردهای قالب داده.
2- مشخص کردن داده هایی که نیاز به محافظت دارند.
3- برچسب گذاری انواع داده ها و تخصیص نقش ها و مسئولیت ها.
4- تنظیم معیارهایی برای تعیین کمیت اثربخشی برنامه حکمرانی.
5- تزریق اتوماسیون.
6- استفاده از برنامه های مبتنی بر معیارها برای ارزیابی، شناسایی، نظارت و بهبود برنامه حاکمیتی.
7- راه هایی که حاکمیت داده در بانکداری ارزش ایجاد می کند.
8- انطباق با مقررات: برای بانک‌ها الزامی است که همه داده‌هایی را که دارند، بر اساس انواع مقررات فدرال و ایالتی، ایمن نگه دارند. الزامات نظارتی همچنان بر صنعت بانکداری فشار می آورد تا حاکمیت داده را تحت کنترل درآورد زیرا عواقب نقض داده ها پرهزینه‎ تر می شود.
9- کاهنده هزینه: مدیریت دستی داده ها خسته کننده، ناکارآمد و گران است. مسئولیت مدیریت دستی داده ها اغلب بر عهده تیم های فناوری اطلاعات است، به این معنی که موسسات مالی اغلب هزینه های نگهداری تیم های فعال فناوری اطلاعات را تقبل می کنند.
10- بینش بازار: بخش مالی اکنون با رقابت بی امان بین مؤسسات و اشباع برای تازه واردان مشخص می شود. در نتیجه، بینش بازار به یک ضرورت برای مزیت رقابتی تبدیل شده است. از طریق طرح‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها، بانک‌ها می‌توانند با اطمینان به داده‌های خود نزدیک شوند و بینش‌های عملی به دست آورند.
11- فرهنگ داده محور: مدل‌های مبتنی بر داده به طور فزاینده‌ای در حال تغییر نحوه مدیریت سازمان‌ها با اهداف و مقاصد تجاری هستند. ثابت شده است که فرهنگ داده‌محور برای سازمان‌ها سود زیادی دارد، زیرا به طور شهودی رویکردهای کاهش هزینه، نوآوری و بینش مشتری را بهبود می‌بخشد.
 
12- حاکمیت داده: از فرهنگ مبتنی بر داده حمایت و تشویق می‌کند تا بانک‌ها بتوانند به طور مؤثرتری عملیات خود را اجرا کنند و تصمیمات مبتنی بر تجربه مشتری اتخاذ کنند.
بیشتر بدانید: https://lnkd.in/dPNEe3MQ

بهمن ۳, ۱۴۰۱ توسط

پروژه BigCode مدل و مجموعه داده‌های هوش مصنوعی تولید کد با مجوز مجاز را منتشر می‌کند

پروژه BigCode اخیراً The Stack را منتشر کرده است، یک مجموعه داده 6.4 ترابایتی حاوی کد منبع حذف‌شده از مخازن GitHub دارای مجوز مجاز که می‌تواند برای آموزش مدل‌های AI تولید کد استفاده شود.

BigCode همچنین SantaCoder را منتشر کرد، یک مدل تولید کد پارامتر 1.1B که در The Stack آموزش داده شده بود. SantaCoder از مدل های مشابه تولید کد منبع باز بهتر عمل می کند. BigCode یک سازمان مشارکتی است که توسط HuggingFace و ServiceNow Research حمایت می شود و ماموریت آن توسعه مدل های زبانی مسئول و منبع باز است. در پاسخ به انتقاد اخیر از برخی مدل‌های هوش مصنوعی تولید کد به دلیل استفاده از کدهای دارای حق چاپ در داده‌های آموزشی خود، BigCode شروع به بررسی عملکرد مدل‌هایی کرد که فقط با کد منبع با مجوزهای مجاز آموزش داده شده بودند، مانند Apache یا MIT. BigCode همچنین ابزارهای مبتنی بر وب را برای توسعه دهندگان ایجاد کرد تا تعیین کنند آیا کد آنها در The Stack موجود است یا خیر و درخواست حذف آن را داشته باشند. برای آزمایش عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده‌شده در The Stack، بیگ کد SantaCoder را آموزش داد، که از مدل‌های تولید کد منبع باز قبلی در معیار MultiPL-E بهتر عمل می‌کند.
بیشتر بدانید: https://lnkd.in/eVd-J26q

بهمن ۱, ۱۴۰۱ توسط

دسترسی عمومی افزونه های Docker با Docker Desktop 4.16

Docker Inc اولین آپدیت سال 2023 خود را برای محصول Docker Desktop نسخه 4.16 منتشر کرده است.

مهم ترین پیشرفت در این نسخه، در دسترس قرار دادن برنامه های افزودنی Docker است، و این نسخه همچنین تعدادی بهبود عملکرد را ارائه می دهد. Docker Extensions برای اولین بار در ماه مه 2022 معرفی شد، مکانیزمی برای افزودن عملکرد و گسترش قابلیت‌های Docker Desktop، با یک SDK نیز برای توسعه برنامه‌های افزودنی در دسترس است. Docker Extensions با تعدادی از شرکای راه اندازی راه اندازی شد، از جمله بسیاری از ارائه دهندگان Kubernetes مانند VMware Tanzu و OpenShift و ابزارهای اشکال زدایی مانند Telepresence. همچنین تعدادی برنامه افزودنی برای کار با ایمن سازی زنجیره تامین نرم افزار، مانند Snyk، Anchore، Trivy و JFrog Xray ارائه شده است. از زمان راه‌اندازی Extensions Marketplace با 15 برنامه افزودنی راه‌اندازی اولیه، این میزان با 34 افزونه در حال حاضر بیش از دو برابر شده است.
بیشتر بدانید: https://lnkd.in/enP-h9FA

دی ۲۴, ۱۴۰۱ توسط

حمله به زنجیره تامین PyTorch

به گفته نگهبانان PyTorch، به توسعه دهندگانی که بیلدهای شبانه PyTorch را بین 25 دسامبر تا 30 دسامبر 2022 نصب کرده اند، توصیه می شود آن را حذف کرده و حافظه پنهان pip خود را پاک کنند تا از شر بسته های مخرب خلاص شوند.

حمله جدید یک روند اخیر را برجسته می کند. حمله زنجیره تامین از یک وابستگی مخرب به PyPi با همان نامی که هر شب با PyTorch ارسال می‌شود، سرچشمه می‌گیرد. “از آنجایی که شاخص PyPI اولویت دارد، این بسته مخرب به جای نسخه از مخزن رسمی ما در حال نصب بود. این طراحی به هر کسی امکان می‌دهد بسته‌ای را با همان نامی که در فهرست شخص ثالث وجود دارد ثبت کند و pip نسخه ای از آن را به‌طور پیش‌فرض نصب می‌کند.”
بسته مخرب، به نام torchtriton، شامل یک باینری است که علاوه بر اطلاعات سیستم مانند نام میزبان، پیکربندی DNS، نام کاربری و محیط پوسته، محتوای /etc/hosts، /etc/passwords، ~/.gitconfig، */.ssh/~، و اولین 1000 فایلی که در فهرست اصلی کاربر به یک سرور خارجی یافت شد را نیز آپلود می کند. اطلاعات تنها زمانی استخراج می شود که کاربر به طور صریح بسته تریتون را به برنامه خود وارد کند.
بیشتر بدانید: https://lnkd.in/eCUBuBYj

دی ۲۲, ۱۴۰۱ توسط

چرا ChatGPT تهدیدی برای گوگل نیست؟!

از زمانی که ChatGPT توسط OpenAI منتشر شد، گمانه زنی های زیادی در مورد اینکه قاتل کدام برنامه خواهد بود، وجود داشته و شاید در صدر لیست جستجوی آنلاین باشد.

 
به گفته نیویورک تایمز، مدیریت گوگل یک “کد قرمز” اعلام کرده است و در تلاش است تا از انحصار جستجوی آنلاین خود در برابر اختلالی که ChatGPT ایجاد می کند محافظت کند.
ChatGPT یک فناوری فوق‌العاده است، فناوری که شانس زیادی برای بازتعریف نحوه ایجاد و تعامل با اطلاعات دیجیتالی دارد. می تواند کاربردهای جالب زیادی داشته باشد، از جمله برای جستجوی آنلاین. اما ممکن است هنوز خیلی زود باشد که ادعا کنیم گوگل را از سلطنت خلع خواهد کرد – حداقل با آنچه تاکنون دیده ایم. در حال حاضر، مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مشکلات زیادی دارند که باید قبل از اینکه احتمالاً موتورهای جستجو را به چالش بکشند، برطرف شوند. و حتی زمانی که این فناوری بالغ شود، جستجوی گوگل ممکن است در موقعیتی قرار گیرد که بیشترین بهره را از LLM ببرد. مشکل این است که پاسخ های ChatGPT همیشه درست نیستند. در واقع، اغلب توهم ایجاد می کند و حقایق کاملاً اشتباهی را بیان می کند. در پشت ظاهر دانایش، ChatGPT یک موتور تکمیل خودکار بسیار پیشرفته است. از درخواست شما (و سابقه چت) استفاده می کند و سعی می کند اتفاق بعدی را پیش‎بینی کند. و همه چیز را درست پیش‎بینی نمی‌کند، حتی اگر پاسخ‌های آن بیشتر معقول به نظر برسند.
در حال حاضر، همه چیزهایی که گوگل یا سایر موتورهای جستجو ارائه می دهند نیز صادق نیستند. اما حداقل آنها پیوندهایی به منابعی را در اختیار شما قرار می دهند که می توانید آنها را تأیید کنید. ChatGPT متن ساده و بدون ارجاع به وب سایت های واقعی را ارائه می دهد. چالش دیگری که ChatGPT و سایر LLM ها با آن روبرو هستند، به روز رسانی پایگاه دانش خود است. موتورهای جستجو دارای ابزارها و نرم افزارهایی هستند که به طور مداوم صفحات جدید و اصلاح شده را فهرست می کنند. به روز رسانی پایگاه داده موتور جستجو نیز یک عملیات بسیار مقرون به صرفه است. اما برای مدل های زبان بزرگ، افزودن دانش جدید مستلزم آموزش مجدد مدل است. شاید هر به روز رسانی نیاز به بازآموزی کامل نداشته باشد، اما با این وجود بسیار گران تر از افزودن و اصلاح رکوردها در پایگاه داده موتور جستجو خواهد بود. و اگر بخواهید از آخرین اخبار مطلع شوید، باید چندین بار در روز انجام شود.
LLM ها همچنین مشکل سرعت استنتاج دارند. شرکت هایی مانند گوگل زیرساخت پایگاه داده بسیار بهینه سازی شده ای ایجاد کرده اند که می تواند میلیون ها پاسخ را در کمتر از یک ثانیه پیدا کند. LLM هایی مانند ChatGPT چندین ثانیه طول می کشد تا پاسخ های خود را بنویسند. از آنچه به نظر می رسد، ChatGPT یا سایر LLM های مشابه مکمل موتورهای جستجوی آنلاین خواهند بود. و احتمالاً در نهایت جایگاه غول‌های جستجوی فعلی را که پول، زیرساخت و داده‌های لازم برای آموزش و اجرای آنها را دارند، تقویت خواهند کرد.
بیشتر بدانید: https://lnkd.in/gWEDtnkA

دی ۱۸, ۱۴۰۱ توسط

جعبه ابزار مهاجرتی اکلیپس برای جاوا (EMT4J) ارتقاء برنامه های جاوا را ساده می کند

Adoptium جعبه ابزار مهاجرتی اکلیپس برای جاوا (EMT4J) را معرفی کرده است.

یک پروژه متن باز Eclipse که قادر به تجزیه و تحلیل و ارتقاء برنامه ها از جاوا 8 به جاوا 11 و از جاوا 11 به جاوا 17 است. EMT4J از ارتقاء به نسخه های LTS آینده پشتیبانی می کند. سازمان‌ها توصیه می‌کنند که اجراکننده جاوا را به‌روز نگه دارید تا امنیت و پیشرفت‌های عملکردی به دست آید. در همین حال، نسخه‌های پشتیبانی بلندمدت جاوا (LTS) هر دو سال یکبار منتشر می‌شوند و پروژه‌هایی مانند Spring Framework 6 اکنون به جاوا 17 نیاز دارند. متأسفانه، پذیرش نسخه‌های جدید جاوا نسبتاً کند است. به عنوان مثال، در سال 2022، چهار سال پس از انتشار، جاوا 11 توسط کمتر از 49 درصد از برنامه های کاربردی جاوا استفاده شد. ارتقاء یک برنامه کاربردی به نسخه جدید جاوا به این معنی است که توسعه دهندگان باید تمام مشکلات ایجاد شده توسط تغییرات و حذف های داخل جاوا را حل کنند. این شامل عملکردهایی مانند حذف بسته‌های Nashorn، J2EE و Java، تغییر در APIها و دسترسی به بخش‌های داخلی جاوا است که محدودتر شده‌اند.
بیشتر بدانید: https://lnkd.in/eJ4YaP-j

دی ۱۱, ۱۴۰۱ توسط