Этот сайт использует файлы cookies. Продолжая просмотр страниц сайта, вы соглашаетесь с использованием файлов cookies. Если вам нужна дополнительная информация, пожалуйста, посетите страницу Политика файлов Cookie

Прямой эфир

Русский

English

Войти / Регистрация

Cryptocurrencies: 9944 / Markets: 87551

Market Cap: $ 2 310 356 654 676 / 24h Vol: $ 90 815 107 536 / BTC Dominance: 59.397492155094%

Н Новости

ML для анализа ЭЭГ: ищем эпилептические приступы

Привет, Хабр!

Меня зовут Дима Архипов. Я учусь на четвертом курсе института на направлении прикладной математики в НИТУ МИСИС. В марте 2024 года мне удалось попасть на стажировку в центр медицины Sber AI Lab, где я занимался классификацией ЭЭГ сигнала в режиме реального времени. Эта тема крайне важна, поскольку анализ электроэнцефалограммы (ЭЭГ) может помочь в диагностике различных неврологических расстройств, таких как эпилепсия, нарушения сна и другие. Использование искусственного интеллекта для классификации ЭЭГ сигнала позволяет повысить точность и скорость диагностики, что, в свою очередь, способствует улучшению качества медицинской помощи.

В статье мы начнем с общего обзора того, что представляет собой ЭЭГ-сигнал. Затем мы подробно рассмотрим наш первый подход к классификации ЭЭГ-сигналов, включая методологию и полученные результаты. В продолжение статьи будет обсуждаться второй подход к классификации, в котором мы попробуем применить новые методы и превзойти наш первоначальный алгоритм.

0. Что такое ЭЭГ-сигнал?

Согласно Википедии электроэнцефалография (ЭЭГ) — неинвазивный метод исследования функционального состояния головного мозга путём регистрации его биоэлектрической активности. Простыми словами, электроэнцефалография помогает определять активность мозга, будь то состояние бодрствования, сна или эпилептический приступ, не требуя для этого проникновения внутрь организма.

Снятие параметров сигнала происходит при помощи такой шапочки:

Прибор для снятия показаний

При записи получаются сигналы такого вида:

Пример записи реального ЭЭГ-сигнала

Стоит отметить, что электроэнцефалография – это не новинка в медицинской области. В этом году этот метод исследования отмечает столетие, ещё в 1924 году Ханс Бергер получил первую запись ЭЭГ человека. Однако для области машинного обучения работа с электроэнцефалографией пока не является чем-то классическим или обыденным, а это значит, что в ней есть интересные вопросы для исследований и разработки.

1. Классификация ЭЭГ сигнала в реальном времени

Классификация ЭЭГ сигнала в реальном времени предполагает разработку алгоритма, способного быстро (из-за работы в реальном времени) и точно (цена ошибки может быть высока из-за специфики медицинской области) определить наличие приступа у пациента. Т.е. основной задачей при анализе ЭЭГ является указание отрезков времени, в которых происходит эпилептические приступы.

Для обучения ML моделей необходимы данные, поэтому был взят открытый датасет TUH EEG Seizure Corpus v2.0.0. Датасет содержит train (4610 записей), dev (1831 записей) и eval (865 записей) выборки. Для обучения мы взяли train выборку, для валидации — dev, а для теста — eval, как и предполагается авторами датасета. Наш выбор остановился именно на нём по нескольким причинам:

это самый большой, открытый и правильно размеченный датасет с записями эпилептических приступов;
датасет поддерживается сообществом исследователей, регулярно обновляется и дополняется;
Де-факто это стандарт в области анализа ЭЭГ – удобно сравниваться с результатами других научных работ.

Первоначально необходимо было воспроизвести работу, описанной в статье Real-Time Seizure Detection using EEG: A Comprehensive Comparison of Recent Approaches under a Realistic Setting, которая исследует ровно ту же самую задачу. Основная идея этого подхода заключалась в классификации последних 4 секунд ЭЭГ сигнала каждую секунду с помощью LSTM с энкодером из простой CNN, состоящей из одномерных сверточных слоев. Однако, при работе с кодом и подходом, описанным в статье вскрылось множество проблем, речь о которых пойдет далее.

Pipeline обучения

В своей статье авторы преобразуют исходный сигнал ЭЭГ в биполярную схему с 20 каналами и частотой дискретизации 200 Гц. Это означает, что данные сэмплируются 200 раз в секунду для каждого из 20 каналов, что создает 20 одномерных временных рядов (по одному для каждого канала) или, иначе говоря, один многомерный временной ряд, где каждый канал представляет собой отдельное измерение.

Для обработки данных авторы используют подход, в котором каждый одномерный временной ряд обрабатывается независимо от других. Они применяют к каждому каналу энкодер (CNN), чтобы извлечь признаки из временных рядов. После этого признаки, полученные из каждого временного ряда, усредняются, чтобы получить признаки уже многомерного временного ряда, которые в свою очередь подаются на вход LSTM. Схематически модель выглядит так:

Схема модели, взято из оригинальной статьи

Для обучения модели данные из одной записи ЭЭГ разбиваются на фрагменты длиной 30 секунд. Затем каждый из этих фрагментов делится на 4-секундные окна с перекрытием в 3 секунды между последовательными окнами. В результате каждый 30-секундный сегмент разбивается на 27 перекрывающихся 4-секундных окон.

Модель в процессе обучения получает массивы данных размером $27 \times 20 \times 800$ , где:

27 – количество 4-секундных окон, необходимых для полного покрытия 30-секундного фрагмента;
20 – количество каналов ЭЭГ-сигнала;
800 – количество точек отсчета в каждом 4-секундном сегменте при частоте в 200 Гц.

При изучении датасета видно, что большую часть времени записей занимают отрезки, где у пациентов нет приступов. Таким образом, модель будет будет видеть слишком мало примеров, включающих в себя участки с приступами, что в свою очередь снижает качество предсказаний. Для борьбы с таким эффектом авторы делят всю обучающую выборку на 6 типов, классов и сэмплируют примеры при обучении так, чтобы модель “видела” равномерное количество примеров каждого типа. В статье предлагается следующее разделение на классы:

Non-Ictal (Patients) — отсутствие приступа в сегменте, содержащимся в записи, имеющей отрезки приступов;
Non-Ictal (Patients, Normal Control) — отсутствие приступа в сегменте, содержащимся в записи, не имеющей отрезки приступов;
Ictal — сегмент полностью состоящий из приступа;
Ictal Onset — сегмент, начало которого не является приступом, а конец является;
Ictal Offset — сегмент, начало которого является приступом, а конец не является;
Alternated — сегмент, содержащий минимум 1 полный отрезок приступа или нормального состояния.

Схематически отрезки записей каждого класса выглядят так:

Схематическая визуализация каждого из классов, взято из оригинальной статьи

Важно рассказать о том, как “учится” модель в официальной имплементации статьи. Дело в том, что обучение построено нестандартно и не очевидно, о чем не указано ни слова в статье. Код, используемый в имплементации, схематически представлен ниже.

# объявление модели и лосса
model = CNN1D_LSTM(...)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# итерация по батчам
for batch in dataloader:
  x, y = batch

  # итерация по окнам
  for i in range(n_windows):

    # получение i-ого окна и соответствующего таргета
    slices, targets = x[:, [i], ...], y[:, i]

    # получение предсказания
    output = model.forward(slices)

    # обновление весов
    loss = criterion(output, targets)
    loss.backward(retain_graph=False)
    optimizer.step()
    optimizer.zero_grad()
    scheduler.step()

Для пояснения: тензор x содержит входные данные и имеет размерность (B, N, C, T) где:

• B — размер батча,

• N — количество окон (27),

• C — количество каналов (20),

• T — количество отсчетов в одном окне (800).

Тензор y представляет собой метки классов, указывающие на наличие приступов в каждом окне, и имеет размерность (B, N).

Необычность данного подхода к обучению LSTM заключается в том, что, хотя модель и использует память LSTM для обработки каждого окна, обучение организовано так, что предсказания делаются для каждого окна отдельно. В то время как стандартное обучение LSTM предполагает передачу градиентов назад по всей последовательности, в этом коде после каждого окна градиенты не передаются к предыдущим шагам. Это означает, что хотя модель и учитывает информацию из предыдущих окон при формировании предсказания для текущего окна (благодаря памяти LSTM), обновление весов происходит только на основании текущего окна, и градиенты не «прокидываются» обратно через предыдущие окна. В результате, модель не обучается напрямую учитывать долгосрочные зависимости через обновление весов, что делает её более похожей на сверточную нейронную сеть, несмотря на внутреннее использование LSTM памяти.

Сравнение подхода авторов с привычным обучением RNN будет далее в статье. Из-за проблем с обучением, речь о которых пойдет далее, необходимо дать дополнительного контекста, чтобы понять как происходило обучение модели.

Невоспроизводимость результатов

Переходя от теории к практике: сначала мы запускали пайплайн обучения аналогичный тому, что использовали авторы. Внизу представлена таблица со сравнением метрик на тестовой выборке авторов и, как пример, одного из наших тестов.

Метрика	Авторы	Наш тест
PR-AUC	0.88	0.29
ROC-AUC	0.89	0.87
Precision	0.81	0.46
Recall	0.83	0.03

Перед тем как сделать выводы о сравнении, стоит сказать, что за все время работы единственной метрикой, вызывающей проблемы, была Precision-Recall кривая, поэтому и выводы о том, какой подход лучше, мы делали в основном основываясь на том, какая модель имеет выше значение Precision-Recall AUC. Как видно результаты даже близко не повторяют тех, что указаны авторами. В попытке достигнуть метрик авторов, мы стали искать решение проблемы. Однако необходимо сделать важное замечание. При рассмотрении кода авторов можно заметить, как они смешивают валидационную и тестовую выборки. Это проявляется в том, что в валидацию и тест попадают куски одних и тех же записей, что является утечкой. Поэтому строго говоря результат авторов невалиден, так как он был получен не на оригинальной тестовой выборке из датасета. Об этом, конечно же, авторы в статье не упомянули.

Заметной разнице между метриками мы нашли быстрое объяснение — разный масштаб входных данных. Авторы использовали библиотеку pyedflib, которая возвращает значения в масштабе микровольт, а мы использовали mne, возвращающая значения в вольтах. Посчитав среднее и стандартное отклонение для каждого канала отдельно, мы применили стандартизацию входных данных. Эффект:

Метрика	Авторы	До стандартизации	После стандартизации
PR-AUC	0.88	0.29	0.74
ROC-AUC	0.89	0.87	0.93
Precision	0.81	0.46	0.97
Recall	0.83	0.03	0.4

Как видно, проблема с ужасными результатами была решена, поэтому далее мы всегда применяли стандартизацию входных данных.

Тест подходов к обучению RNN

Теперь, рассказав про внесенные изменения, можно перейти к сравнению подхода к обучению от авторов статьи, описанного в конце главы Pipeline обучения, и классического.

После получения знания о подходе авторов к обучению RNN возникает закономерный вопрос: работает ли это лучше в сравнении с классическим подходом? Для выяснения этого мы провели прямое сравнение подхода авторов с привычным обучением RNN при полностью идентичной модели, данных, гиперпараметров и т.п. Сравнение подхода к обучению авторов и классического обучения будет происходить через сравнение метрик на тестовой выборке:

Метрика	Подход авторов	Классический подход
PR-AUC	0.69	0.44
ROC-AUC	0.93	0.89
Precision	0.39	0.78
Recall	0.78	0.14

Учитывая наш акцент на метрике PR-AUC, мы посчитали, что подход авторов действительно имеет смысл и нет нужды переходить к классическому обучению RNN.

Дополнительные улучшения

В попытках улучшить результат мы попробовали 2 дополнительные техники машинного обучения, которые не применяли авторы, а именно:

negative mining;
аугментации.

Negative Mining

Как известно ЭЭГ-сигнал крайне шумный по своей природе, подвержен искажениям из-за различных артефактов таких как моргание, движение мышц и т.п. Мы решили рассмотреть гипотезу, согласно которой наша обученная модель может путать отрезки, содержащие артефакты, и отрезки с приступами. Поскольку в используемом датасете разметка не содержит данных об артефактах, то просто так мы не могли проверить эту теорию. Для этого мы решили попробовать применить технику negative mining и посмотреть, станут ли результаты лучше.

Negative mining — это метод, применяемый в машинном обучении для улучшения качества классификации. Он заключается в том, что модель чаще видит негативные примеры (те, которые не относятся к целевому классу), которые она ошибочно классифицирует как положительные. Эти "трудные" негативные примеры получают больший вес при обучении, что заставляет модель более тщательно их анализировать и различать от положительных примеров.

Взяв дополнительный датасет TUH EEG Artifact Corpus v3.0.1, состоящий из 159 записей с с артефактами, от тех же авторов, мы добавили данные в обучающую выборку и изменили классы для сэмплирования. Мы убрали класс Non-Ictal (Patients, Normal Control) (отсутствие приступа в сегменте, содержащимся в записи, не имеющей отрезки приступов) и добавили класс Artefact. Сравнительная таблица показана ниже:

Метрика	С negative mining	Без negative mining
PR-AUC	0.59	0.60
ROC-AUC	0.90	0.89
Precision	0.91	0.94
Recall	0.30	0.29

Как видно наша гипотеза не подтвердилась — никаких улучшений использование записей с артефактами при обучении не дало.

Аугментации

Наверное самым распространенным способом улучшить обобщающую способность модели — это использование аугментация при обучении. Поэтому мы изучили статьи, занимавшиеся классификацией ЭЭГ-сигнала, и взяли от них все аугментации, чтобы протестировать их на нашей задаче.

Список опробованных аугментаций:

Time Mask, вероятность — 0.4: Маскирование случайного временного интервала по всем каналам в каждом окне в сэмпле, в результате чего выбранная часть временного ряда заменяется нулями, чтобы создать эффект пропуска данных в этом интервале.

Frequency Shift, вероятность — 0.33: Изменение частотных компонентов сигнала путем добавления сдвига к спектру. Это приводит к изменению основных частотных характеристик сигнала.
Channel Dropout, вероятность — 0.4: Случайное зануление до 4 каналов ЭЭГ-сигнала.
Discrete Cosine Transform Convert, вероятность — 0.2: Преобразование временного сигнала одним алгоритмом конвертации в спектральное представление с использованием дискретного косинусного преобразования (DCT) и обратно, используя другой алгоритм конвертации.
Sign Flip, вероятность — 0.2: Инвертирование знака значений сигнала (умножение всех значений на -1) в каждом канале, что отражает сигнал относительно оси времени.
Gaussian Noise, вероятность — 0.5: Добавление шума из нормального распределения со стандартным отклонением в 13 от стандартного отклонения в сэмпле.
Cut And Wise, вероятность — 0.2: Обрезание первых 200 отсчетов у всех окон в сэмле и линейное интерполирование обратно до 800 отсчетов.
Time Reverse, вероятность — 0.2: Инверсия временной оси сигнала в каждом окне отдельно, при которой временные ряды сигналов воспроизводятся в обратном порядке.
Band Filter, вероятность — 0.2: Применение полосового фильтра, который фильтрует частоты от 10 до 90 Гц.
Amplitude Scale, вероятность — 0.4: Умножение всех значений сигнала на 0.66 для изменения амплитуды сигнала.

Внизу представлена таблица с метриками, показывающими влияние аугментации на результат:

Аугментация	PR-AUC	ROC-AUC	Precision	Recall
Baseline	0.60	0.89	0.94	0.29
Time Mask	0.73	0.94	0.93	0.50
Frequency Shift	0.59	0.89	0.91	0.24
Channel Dropout	0.58	0.87	0.96	0.22
DCT Convert	0.64	0.89	0.91	0.24
Sign Flip	0.59	0.88	0.95	0.29
Gaussian Noise	0.68	0.92	0.85	0.47
Cut And Wise	0.71	0.92	0.91	0.47
Time Reverse	0.70	0.92	0.93	0.46
Band Filter	0.73	0.93	0.89	0.52
Amplitude Scale	0.68	0.92	0.93	0.41

Как видно ни одна аугментация не сделала модели хуже, однако много аугментаций дали хороший прирост в “главной” метрике PR-AUC, а именно: Time Mask, Gaussian Noise, Cut And Wise, Time Reverse, Band Filter, Amplitude Scale.

2. Построение собственного решения

Не получив удовлетворительных результатов, используя подход авторов, речь о котором шла ранее, мы перешли к построению собственного решения задачи классификации ЭЭГ-сигнала. Мы решили воспользоваться знаниями из области цифровой обработки сигналов и использовать вейвлет преобразования.

Подробно о вейвлет преобразованиях на Хабре уже писали, поэтому здесь мы опустим математическую составляющую и опишем лишь суть того, что мы получаем. Если кратко, то вейвлет-преобразование позволяет получить детальное представление сигнала как во временной, так и в частотной области. Это означает, что мы можем одновременно анализировать, какие частоты и фазы присутствуют в сигнале и в какие моменты времени они проявляются. Похожим на вейвлет-преобразование является популярное кратковременное преобразование Фурье (STFT), однако последнее не имеет тех преимуществ, что есть у вейвлет. Так можно выделить следующие преимущества:

локализация: анализ сигнала на разных частотах с разным разрешением с сохранением качества;
адаптивность: возможность выбора вейвлета под конкретную задачу для лучшей локализации.

Примеры того, как могут выглядеть различные участки ЭЭГ-сигнала после применения вейвлет-преобразования, показаны на изображении ниже:

Пример разных участков ЭЭГ-сигнала до и после вейвлет-преобразования (seizure — припадок)

Для применения преобразования необходимо выбрать функцию, на основе которой будет строится само преобразование. Выбор происходит из ограниченного класса функций, называемых вейвлетами. В литературе, связанной с анализом ЭЭГ-сигнала и эпилептических припадков, основной для использования выбирают Комплексную вейвлет Морле . Определившись с используемой функцией, мы стали искать лучшие диапазон частот и параметры функции: центральную частоту (далее С) и ширину полосы (далее В).

Эксперименты

Для проведения экспериментов использовался все тот же датасет TUH EEG Seizure Corpus v2.0.0 и то же равномерное сэмплирование 6 классов при обучении, что и в статье, бывшей ориентиром в первой части статьи. Перед тем, как рассказать о результатах, стоит рассказать об предобработке данных.

Обработка данных

На выходе из вейвлет-преобразования мы получаем 20 матриц, так как ЭЭГ-сигнал имеет 20 каналов. Каждая матрица состоит из комплексных чисел (обусловленно нашей комплекснозначной вейвлет). Пример того, как может выглядеть матрица на изображении ниже:

Пример выхода от применения вейвлет-преобразования к ЭЭГ-сигналу из используемого датасета

Чтобы использовать эти данные для классификации, мы объединяем все 20 матриц следующим образом: каждая матрица имеет размер $N \times M$ , и мы конкатенируем их по оси частот, получая итоговую матрицу размером $(20 N) \times M$ . Затем каждое комплексное число в этой матрице разбиваем на амплитуду и фазу, в результате чего формируем две новые матрицы — одну с амплитудами и одну с фазами.

Если мы хотим, чтобы модель использовала только амплитуды, то берём матрицу амплитуд. Если же нужно использовать и амплитуды, и фазы, то конкатенируем обе матрицы, получая новую матрицу размером $(40N) \times M$ . На вход модели подаётся последовательность вектор-столбцов из этой полученной матрицы.

Также из-за разной величины отклика (чем больше частота, тем меньше амплитуда отклика в матрице), то мы могли применить стандартизацию по временной оси матрицы или логарифм к амплитуде.

Также необходимо уточнение про изменение частоты выходного сигнала. На вход вейвлет-преобразованию подаются сигнала с частотой в 200 Гц. Однако из-за большого веса получаемых после преобразования данных мы ограничены в использовании сигнала высокой частоты. Поэтому выходной сигнал из вейвлет-преобразования, имеющий ту же частоту в 200 Гц, мы преобразовали в сигнал частотой в 10 Гц. Преобразование происходило усреднением отрезков длиной в 20 значений.

Тесты

Объяснив, как формируются вектора, подаваемых на вход модели, можно перейти к результатам. За все время тестов на все искомые параметры были наложены ограничения:

Параметр С мог быть $\pi, 2\pi$ и $4\pi$ ;
Параметр В был выбран 2;
Нижний диапазон частот был выбран 1 Гц;
Верхний диапазон частот перебирался от 10 Гц до 100 Гц с шагом 10 Гц;
Разрешение по частоте было выбрано в 32;
Частоты были равномерно расположены на всем диапазоне.

Параметр С был выбран именно в таких пределах, опираясь на специализированную литературу, согласно которой $C=2\pi$ — наиболее подходящая частота в среднем для анализа ЭЭГ-сигнала. Из-за слишком большого количества тестов будут приведены только те, что дали лучший результат.

Вначале в качестве модели мы взяли простую модель, которая состоит из последовательных блоков: Batch Norm, LSTM, Linear. В модель подавались только амплитуды комплексных чисел, к которым были применена стандартизация. Лучший результат:

С	В	Верхняя частота	PR-AUC	ROC-AUC	Precision	Recall
$\pi$	2	80	0.18	0.72	0.16	0.42

Далее пришла идея заменить стандартизацию на логарифм. Лучший результат:

С	В	Верхняя частота	PR-AUC	ROC-AUC	Precision	Recall
$2\pi$	2	80	0.25	0.86	0.18	0.74

Далее мы добавили фазу, но при подсчете мы не применяли arctg. Лучший результат:

С	В	Верхняя частота	PR-AUC	ROC-AUC	Precision	Recall
$\pi$	2	50	0.33	0.88	0.29	0.59

Как видно, “главная” метрика PR-AUC планомерно растет, однако она все еще принципиально ниже той, что мы достигали при старом подходе. Поэтому мы решили попробовать другие RNN: S4 и новую xLSTM.

S4 — это не новая модель, однако она представляет новый тренд в DL. S4 принадлежит семейству линейных RNN, самым производительным и набравшим популярность представителем которой является Mamba, и именно она начала тренд на это семейство RNN. S4 дала лучший прирост, однако наверняка можно еще лучше, так как мы использовали неофициальную реализацию и могли неоптимального подобрать гиперпараметры. Лучший результат:

С	В	Верхняя частота	PR-AUC	ROC-AUC	Precision	Recall
$2\pi$	2	70	0.50	0.91	0.31	0.66

xLSTM — это самая свежая и самая большая из опробованных нами модель. Модель развивает идею оригинальной LSTM и привносит в архитектуру блоки на манер трансформеров. С помощью этой модели удалось получить схожие метрики, и вероятно, что это тоже не предел, так как гиперпараметры выбраны не самым оптимальные. Лучший результат:

С	В	Верхняя частота	PR-AUC	ROC-AUC	Precision	Recall
$\pi$	2	50	0.46	0.90	0.34	0.63

Однако даже невооруженным глазом видно отставание любой из этих моделей даже от тех результатов, что мы получили, следуя подходу, не основанном на вейвлет-преобразованиях. Вполне вероятно, что разницу между результатами можно уменьшить, если, например, попробовать добавить энкодер, это также позволит провести тесты с большей частотой. Однако разница может остаться, если, например, использовать xLSTM вместо LSTM или улучшить энкодер, который явно страдает потерей информации, в первом описанном подходе.

3. Заключение

В заключение можно отметить, что исследование предложенного подхода представляет собой интересную и важную задачу. Применение различных методов преобразования и их адаптация под модели глубокого обучения открывают новые возможности для более точной классификации и анализа сигналов. Данная область исследований не только интересна, но и крайне актуальна, так как её развитие может привести к значимым улучшениям в диагностике и мониторинге различных нейрофизиологических состояний.

Источник

Теги

ICO

Категория

Новости

Дата

11 сент. 2024 г.

07.09.23 16:24 CherryTeam

Cherry Team atlyginimų skaičiavimo programa yra labai naudingas įrankis įmonėms, kai reikia efektyviai valdyti ir skaičiuoti darbuotojų atlyginimus. Ši programinė įranga, turinti išsamias funkcijas ir patogią naudotojo sąsają, suteikia daug privalumų, kurie padeda supaprastinti darbo užmokesčio skaičiavimo procesus ir pagerinti finansų valdymą. Štai keletas pagrindinių priežasčių, kodėl Cherry Team atlyginimų skaičiavimo programa yra naudinga įmonėms: Automatizuoti ir tikslūs skaičiavimai: Atlyginimų skaičiavimai rankiniu būdu gali būti klaidingi ir reikalauti daug laiko. Programinė įranga Cherry Team automatizuoja visą atlyginimų skaičiavimo procesą, todėl nebereikia atlikti skaičiavimų rankiniu būdu ir sumažėja klaidų rizika. Tiksliai apskaičiuodama atlyginimus, įskaitant tokius veiksnius, kaip pagrindinis atlyginimas, viršvalandžiai, premijos, išskaitos ir mokesčiai, programa užtikrina tikslius ir be klaidų darbo užmokesčio skaičiavimo rezultatus. Sutaupoma laiko ir išlaidų: Darbo užmokesčio valdymas gali būti daug darbo jėgos reikalaujanti užduotis, reikalaujanti daug laiko ir išteklių. Programa Cherry Team supaprastina ir pagreitina darbo užmokesčio skaičiavimo procesą, nes automatizuoja skaičiavimus, generuoja darbo užmokesčio žiniaraščius ir tvarko išskaičiuojamus mokesčius. Šis automatizavimas padeda įmonėms sutaupyti daug laiko ir pastangų, todėl žmogiškųjų išteklių ir finansų komandos gali sutelkti dėmesį į strategiškai svarbesnę veiklą. Be to, racionalizuodamos darbo užmokesčio operacijas, įmonės gali sumažinti administracines išlaidas, susijusias su rankiniu darbo užmokesčio tvarkymu. Mokesčių ir darbo teisės aktų laikymasis: Įmonėms labai svarbu laikytis mokesčių ir darbo teisės aktų, kad išvengtų baudų ir teisinių problemų. Programinė įranga Cherry Team seka besikeičiančius mokesčių įstatymus ir darbo reglamentus, užtikrindama tikslius skaičiavimus ir teisinių reikalavimų laikymąsi. Programa gali dirbti su sudėtingais mokesčių scenarijais, pavyzdžiui, keliomis mokesčių grupėmis ir įvairių rūšių atskaitymais, todėl užtikrina atitiktį reikalavimams ir kartu sumažina klaidų riziką. Ataskaitų rengimas ir analizė: Programa Cherry Team siūlo patikimas ataskaitų teikimo ir analizės galimybes, suteikiančias įmonėms vertingų įžvalgų apie darbo užmokesčio duomenis. Ji gali generuoti ataskaitas apie įvairius aspektus, pavyzdžiui, darbo užmokesčio paskirstymą, išskaičiuojamus mokesčius ir darbo sąnaudas. Šios ataskaitos leidžia įmonėms analizuoti darbo užmokesčio tendencijas, nustatyti tobulintinas sritis ir priimti pagrįstus finansinius sprendimus. Pasinaudodamos duomenimis pagrįstomis įžvalgomis, įmonės gali optimizuoti savo darbo užmokesčio strategijas ir veiksmingai kontroliuoti išlaidas. Integracija su kitomis sistemomis: Cherry Team programinė įranga dažnai sklandžiai integruojama su kitomis personalo ir apskaitos sistemomis. Tokia integracija leidžia automatiškai perkelti atitinkamus duomenis, pavyzdžiui, informaciją apie darbuotojus ir finansinius įrašus, todėl nebereikia dubliuoti duomenų. Supaprastintas duomenų srautas tarp sistemų padidina bendrą efektyvumą ir sumažina duomenų klaidų ar neatitikimų riziką. Cherry Team atlyginimų apskaičiavimo programa įmonėms teikia didelę naudą - automatiniai ir tikslūs skaičiavimai, laiko ir sąnaudų taupymas, atitiktis mokesčių ir darbo teisės aktų reikalavimams, ataskaitų teikimo ir analizės galimybės bei integracija su kitomis sistemomis. Naudodamos šią programinę įrangą įmonės gali supaprastinti darbo užmokesčio skaičiavimo procesus, užtikrinti tikslumą ir atitiktį reikalavimams, padidinti darbuotojų pasitenkinimą ir gauti vertingų įžvalgų apie savo finansinius duomenis. Programa Cherry Team pasirodo esanti nepakeičiamas įrankis įmonėms, siekiančioms efektyviai ir veiksmingai valdyti darbo užmokestį. https://cherryteam.lt/lt/
08.10.23 01:30 davec8080

The "Shibarium for this confirmed rug pull is a BEP-20 project not related at all to Shibarium, SHIB, BONE or LEASH. The Plot Thickens. Someone posted the actual transactions!!!! https://bscscan.com/tx/0xa846ea0367c89c3f0bbfcc221cceea4c90d8f56ead2eb479d4cee41c75e02c97 It seems the article is true!!!! And it's also FUD. Let me explain. Check this link: https://bscscan.com/token/0x5a752c9fe3520522ea88f37a41c3ddd97c022c2f So there really is a "Shibarium" token. And somebody did a rug pull with it. CONFIRMED. But the "Shibarium" token for this confirmed rug pull is a BEP-20 project not related at all to Shibarium, SHIB, BONE or LEASH.
24.06.24 04:31 tashandiarisha

Web-site. https://trustgeekshackexpert.com/ Tele-Gram, trustgeekshackexpert During the pandemic, I ventured into the world of cryptocurrency trading. My father loaned me $10,000, which I used to purchase my first bitcoins. With diligent research and some luck, I managed to grow my investment to over $350,000 in just a couple of years. I was thrilled with my success, but my excitement was short-lived when I decided to switch brokers and inadvertently fell victim to a phishing attack. While creating a new account, I received what seemed like a legitimate email requesting verification. Without second-guessing, I provided my information, only to realize later that I had lost access to my email and cryptocurrency wallets. Panic set in as I watched my hard-earned assets disappear before my eyes. Desperate to recover my funds, I scoured the internet for solutions. That's when I stumbled upon the Trust Geeks Hack Expert on the Internet. The service claimed to specialize in recovering lost crypto assets, and I decided to take a chance. Upon contacting them, the team swung into action immediately. They guided me through the entire recovery process with professionalism and efficiency. The advantages of using the Trust Geeks Hack Expert Tool became apparent from the start. Their team was knowledgeable and empathetic, understanding the urgency and stress of my situation. They employed advanced security measures to ensure my information was handled safely and securely. One of the key benefits of the Trust Geeks Hack Expert Tool was its user-friendly interface, which made a complex process much more manageable for someone like me, who isn't particularly tech-savvy. They also offered 24/7 support, so I never felt alone during recovery. Their transparent communication and regular updates kept me informed and reassured throughout. The Trust Geeks Hack Expert Tool is the best solution for anyone facing similar issues. Their swift response, expertise, and customer-centric approach set them apart from other recovery services. Thanks to their efforts, I regained access to my accounts and my substantial crypto assets. The experience taught me a valuable lesson about online security and showed me the incredible potential of the Trust Geeks Hack Expert Tool. Email:: trustgeekshackexpert{@}fastservice{.}com WhatsApp + 1.7.1.9.4.9.2.2.6.9.3
26.06.24 18:46 Jacobethannn098

LEGAL RECOUP FOR CRYPTO THEFT BY ADRIAN LAMO HACKER
26.06.24 18:46 Jacobethannn098

Reach Out To Adrian Lamo Hacker via email: [email protected] / WhatsApp: ‪+1 (909) 739‑0269‬ Adrian Lamo Hacker is a formidable force in the realm of cybersecurity, offering a comprehensive suite of services designed to protect individuals and organizations from the pervasive threat of digital scams and fraud. With an impressive track record of recovering over $950 million, including substantial sums from high-profile scams such as a $600 million fake investment platform and a $1.5 million romance scam, Adrian Lamo Hacker has established itself as a leader in the field. One of the key strengths of Adrian Lamo Hacker lies in its unparalleled expertise in scam detection. The company leverages cutting-edge methodologies to defend against a wide range of digital threats, including phishing emails, fraudulent websites, and deceitful schemes. This proactive approach to identifying and neutralizing potential scams is crucial in an increasingly complex and interconnected digital landscape. Adrian Lamo Hacker's tailored risk assessments serve as a powerful tool for fortifying cybersecurity. By identifying vulnerabilities and potential points of exploitation, the company empowers its clients to take proactive measures to strengthen their digital defenses. This personalized approach to risk assessment ensures that each client receives targeted and effective protection against cyber threats. In the event of a security incident, Adrian Lamo Hacker's rapid incident response capabilities come into play. The company's vigilant monitoring and swift mitigation strategies ensure that any potential breaches or scams are addressed in real-time, minimizing the impact on its clients' digital assets and reputation. This proactive stance towards incident response is essential in an era where cyber threats can materialize with alarming speed and sophistication. In addition to its robust defense and incident response capabilities, Adrian Lamo Hacker is committed to empowering its clients to recognize and thwart common scam tactics. By fostering enlightenment in the digital realm, the company goes beyond simply safeguarding its clients; it equips them with the knowledge and awareness needed to navigate the digital landscape with confidence and resilience. Adrian Lamo Hacker services extend to genuine hacking, offering an additional layer of protection for its clients. This may include ethical hacking or penetration testing, which can help identify and address security vulnerabilities before malicious actors have the chance to exploit them. By offering genuine hacking services, Adrian Lamo Hacker demonstrates its commitment to providing holistic cybersecurity solutions that address both defensive and offensive aspects of digital protection. Adrian Lamo Hacker stands out as a premier provider of cybersecurity services, offering unparalleled expertise in scam detection, rapid incident response, tailored risk assessments, and genuine hacking capabilities. With a proven track record of recovering significant sums from various scams, the company has earned a reputation for excellence in combating digital fraud. Through its proactive and empowering approach, Adrian Lamo Hacker is a true ally for individuals and organizations seeking to navigate the digital realm with confidence.
04.07.24 04:49 ZionNaomi

For over twenty years, I've dedicated myself to the dynamic world of marketing, constantly seeking innovative strategies to elevate brand visibility in an ever-evolving landscape. So when the meteoric rise of Bitcoin captured my attention as a potential avenue for investment diversification, I seized the opportunity, allocating $20,000 to the digital currency. Witnessing my investment burgeon to an impressive $70,000 over time instilled in me a sense of financial promise and stability.However, amidst the euphoria of financial growth, a sudden and unforeseen oversight brought me crashing back to reality during a critical business trip—I had misplaced my hardware wallet. The realization that I had lost access to the cornerstone of my financial security struck me with profound dismay. Desperate for a solution, I turned to the expertise of Daniel Meuli Web Recovery.Their response was swift . With meticulous precision, they embarked on the intricate process of retracing the elusive path of my lost funds. Through their unwavering dedication, they managed to recover a substantial portion of my investment, offering a glimmer of hope amidst the shadows of uncertainty. The support provided by Daniel Meuli Web Recovery extended beyond mere financial restitution. Recognizing the imperative of fortifying against future vulnerabilities, they generously shared invaluable insights on securing digital assets. Their guidance encompassed crucial aspects such as implementing hardware wallet backups and fortifying security protocols, equipping me with recovered funds and newfound knowledge to navigate the digital landscape securely.In retrospect, this experience served as a poignant reminder of the critical importance of diligence and preparedness in safeguarding one's assets. Thanks to the expertise and unwavering support extended by Daniel Meuli Web Recovery, I emerged from the ordeal with renewed resilience and vigilance. Empowered by their guidance and fortified by enhanced security measures, I now approach the future with unwavering confidence.The heights of financial promise to the depths of loss and back again has been a humbling one, underscoring the volatility and unpredictability inherent in the digital realm. Yet, through adversity, I have emerged stronger, armed with a newfound appreciation for the importance of diligence, preparedness, and the invaluable support of experts like Daniel Meuli Web Recovery.As I persist in traversing the digital landscape, I do so with a judicious blend of vigilance and fortitude, cognizant that with adequate safeguards and the backing of reliable confidants, I possess the fortitude to withstand any adversity that may arise. For this, I remain eternally appreciative. Email Danielmeuliweberecovery @ email . c om WhatsApp + 393 512 013 528
13.07.24 21:13 michaelharrell825

In 2020, amidst the economic fallout of the pandemic, I found myself unexpectedly unemployed and turned to Forex trading in hopes of stabilizing my finances. Like many, I was drawn in by the promise of quick returns offered by various Forex robots, signals, and trading advisers. However, most of these products turned out to be disappointing, with claims that were far from reality. Looking back, I realize I should have been more cautious, but the allure of financial security clouded my judgment during those uncertain times. Amidst these disappointments, Profit Forex emerged as a standout. Not only did they provide reliable service, but they also delivered tangible results—a rarity in an industry often plagued by exaggerated claims. The positive reviews from other users validated my own experience, highlighting their commitment to delivering genuine outcomes and emphasizing sound financial practices. My journey with Profit Forex led to a net profit of $11,500, a significant achievement given the challenges I faced. However, my optimism was short-lived when I encountered obstacles trying to withdraw funds from my trading account. Despite repeated attempts, I found myself unable to access my money, leaving me frustrated and uncertain about my financial future. Fortunately, my fortunes changed when I discovered PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY. Their reputation for recovering funds from fraudulent schemes gave me hope in reclaiming what was rightfully mine. With a mixture of desperation and cautious optimism, I reached out to them for assistance. PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY impressed me from the start with their professionalism and deep understanding of financial disputes. They took a methodical approach, using advanced techniques to track down the scammers responsible for withholding my funds. Throughout the process, their communication was clear and reassuring, providing much-needed support during a stressful period. Thanks to PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY's expertise and unwavering dedication, I finally achieved a resolution to my ordeal. They successfully traced and retrieved my funds, restoring a sense of justice and relief. Their intervention not only recovered my money but also renewed my faith in ethical financial services. Reflecting on my experience, I've learned invaluable lessons about the importance of due diligence and discernment in navigating the Forex market. While setbacks are inevitable, partnering with reputable recovery specialists like PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY can make a profound difference. Their integrity and effectiveness have left an indelible mark on me, guiding my future decisions and reinforcing the value of trustworthy partnerships in achieving financial goals. I wholeheartedly recommend PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY to anyone grappling with financial fraud or disputes. Their expertise and commitment to client satisfaction are unparalleled, offering a beacon of hope in challenging times. Thank you, PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY, for your invaluable assistance in reclaiming what was rightfully mine. Your service not only recovered my funds but also restored my confidence in navigating the complexities of financial markets with greater caution and awareness. Email: prowizardgilbertrecovery(@)engineer.com Homepage: https://prowizardgilbertrecovery.xyz WhatsApp: +1 (516) 347‑9592
17.07.24 02:26 thompsonrickey

In the vast and often treacherous realm of online investments, I was entangled in a web of deceit that cost me nearly $45,000. It all started innocuously enough with an enticing Instagram profile promising lucrative returns through cryptocurrency investment. Initially, everything seemed promising—communications were smooth, and assurances were plentiful. However, as time passed, my optimism turned to suspicion. Withdrawal requests were met with delays and excuses. The once-responsive "investor" vanished into thin air, leaving me stranded with dwindling hopes and a sinking feeling in my gut. It became painfully clear that I had been duped by a sophisticated scheme designed to exploit trust and naivety. Desperate to recover my funds, I turned to online forums where I discovered numerous testimonials advocating for Muyern Trust Hacker. With nothing to lose, I contacted them, recounting my ordeal with a mixture of skepticism and hope. Their swift response and professional demeanor immediately reassured me that I had found a lifeline amidst the chaos. Muyern Trust Hacker wasted no time in taking action. They meticulously gathered evidence, navigated legal complexities, and deployed their expertise to expedite recovery. In what felt like a whirlwind of activity, although the passage of time was a blur amidst my anxiety, they achieved the seemingly impossible—my stolen funds were returned. The relief I felt was overwhelming. Muyern Trust Hacker not only restored my financial losses but also restored my faith in justice. Their commitment to integrity and their relentless pursuit of resolution were nothing short of remarkable. They proved themselves as recovery specialists and guardians against digital fraud, offering hope to victims like me who had been ensnared by deception. My gratitude knows no bounds for Muyern Trust Hacker. Reach them at muyerntrusted @ m a i l - m e . c o m AND Tele gram @ muyerntrusthackertech
18.07.24 20:13 austinagastya

I Testify For iBolt Cyber Hacker Alone - For Crypto Recovery Service I highly suggest iBolt Cyber Hacker to anyone in need of bitcoin recovery services. They successfully recovered my bitcoin from a fake trading scam with speed and efficiency. This crew is trustworthy, They kept me updated throughout the procedure. I thought my bitcoin was gone, I am so grateful for their help, If you find yourself in a similar circumstance, do not hesitate to reach out to iBolt Cyber Hacker for assistance. Thank you, iBOLT, for your amazing customer service! Please be cautious and contact them directly through their website. Email: S u p p o r t @ ibolt cyber hack . com Cont/Whtp + 3. .9 .3. .5..0. .9. 2. 9. .0 .3. 1 .8. Website: h t t p s : / / ibolt cyber hack . com /
27.08.24 12:50 James889900

All you need is to hire an expert to help you accomplish that. If there’s any need to spy on your partner’s phone. From my experience I lacked evidence to confront my husband on my suspicion on his infidelity, until I came across ETHICALAHCKERS which many commend him of assisting them in their spying mission. So I contacted him and he provided me with access into his phone to view all text messages, call logs, WhatsApp messages and even her location. This evidence helped me move him off my life . I recommend you consult ETHICALHACKERS009 @ gmail.com OR CALL/TEXT ‪+1(716) 318-5536 or whatsapp +14106350697 if you need access to your partner’s phone
27.08.24 13:06 James889900

All you need is to hire an expert to help you accomplish that. If there’s any need to spy on your partner’s phone. From my experience I lacked evidence to confront my husband on my suspicion on his infidelity, until I came across ETHICALAHCKERS which many commend him of assisting them in their spying mission. So I contacted him and he provided me with access into his phone to view all text messages, call logs, WhatsApp messages and even her location. This evidence helped me move him off my life . I recommend you consult ETHICALHACKERS009 @ gmail.com OR CALL/TEXT ‪+1(716) 318-5536 or whatsapp +14106350697 if you need access to your partner’s phone
02.09.24 20:24 [email protected]

If You Need Hacker To Recover Your Bitcoin Contact Paradox Recovery Wizard Paradox Recovery Wizard successfully recovered $123,000 worth of Bitcoin for my husband, which he had lost due to a security breach. The process was efficient and secure, with their expert team guiding us through each step. They were able to trace and retrieve the lost cryptocurrency, restoring our peace of mind and financial stability. Their professionalism and expertise were instrumental in recovering our assets, and we are incredibly grateful for their service. Email: support@ paradoxrecoverywizard.com Email: paradox_recovery @cyberservices.com Wep: https://paradoxrecoverywizard.com/ WhatsApp: +39 351 222 3051.
06.09.24 01:35 Celinagarcia

HOW TO RECOVER MONEY LOST IN BITCOIN/USDT TRADING OR TO CRYPTO INVESTMENT !! Hi all, friends and families. I am writing From Alberton Canada. Last year I tried to invest in cryptocurrency trading in 2023, but lost a significant amount of money to scammers. I was cheated of my money, but thank God, I was referred to Hack Recovery Wizard they are among the best bitcoin recovery specialists on the planet. they helped me get every penny I lost to the scammers back to me with their forensic techniques. and I would like to take this opportunity to advise everyone to avoid making cryptocurrency investments online. If you have already lost money on forex, cryptocurrency or Ponzi schemes, please contact [email protected] or WhatsApp: +1 (757) 237–1724 at once they can help you get back the crypto you lost to scammers. BEST WISHES. Celina Garcia.
06.09.24 01:44 Celinagarcia

HOW TO RECOVER MONEY LOST IN BITCOIN/USDT TRADING OR TO CRYPTO INVESTMENT !! Hi all, friends and families. I am writing From Alberton Canada. Last year I tried to invest in cryptocurrency trading in 2023, but lost a significant amount of money to scammers. I was cheated of my money, but thank God, I was referred to Hack Recovery Wizard they are among the best bitcoin recovery specialists on the planet. they helped me get every penny I lost to the scammers back to me with their forensic techniques. and I would like to take this opportunity to advise everyone to avoid making cryptocurrency investments online. If you have already lost money on forex, cryptocurrency or Ponzi schemes, please contact [email protected] or WhatsApp: +1 (757) 237–1724 at once they can help you get back the crypto you lost to scammers. BEST WISHES. Celina Garcia.
16.09.24 00:10 marcusaustin

Bitcoin Recovery Services: Restoring Lost Cryptocurrency If you've lost access to your cryptocurrency and unable to make a withdrawal, I highly recommend iBolt Cyber Hacker Bitcoin Recovery Services. Their team is skilled, professional, and efficient in recovering lost Bitcoin. They provide clear communication, maintain high security standards, and work quickly to resolve issues. Facing the stress of lost cryptocurrency, iBolt Cyber Hacker is a trusted service that will help you regain access to your funds securely and reliably. Highly recommended! Email: S u p p o r t @ ibolt cyber hack . com Cont/Whtp + 3. .9 .3. .5..0. .9. 2. 9. .0 .3. 1 .8. Website: h t t p s : / / ibolt cyber hack . com /
16.09.24 00:11 marcusaustin

Bitcoin Recovery Services: Restoring Lost Cryptocurrency If you've lost access to your cryptocurrency and unable to make a withdrawal, I highly recommend iBolt Cyber Hacker Bitcoin Recovery Services. Their team is skilled, professional, and efficient in recovering lost Bitcoin. They provide clear communication, maintain high security standards, and work quickly to resolve issues. Facing the stress of lost cryptocurrency, iBolt Cyber Hacker is a trusted service that will help you regain access to your funds securely and reliably. Highly recommended! Email: S u p p o r t @ ibolt cyber hack . com Cont/Whtp + 3. .9 .3. .5..0. .9. 2. 9. .0 .3. 1 .8. Website: h t t p s : / / ibolt cyber hack . com /
23.09.24 18:56 matthewshimself

At first, I was admittedly skeptical about Worldcoin (ref: https://worldcoin.org/blog/worldcoin/this-is-worldcoin-video-explainer-series), particularly around the use of biometric data and the WLD token as a reward mechanism for it. However, after following the project closer, I’ve come to appreciate the broader vision and see the value in the underlying tech behind it. The concept of Proof of Personhood (ref: https://worldcoin.org/blog/worldcoin/proof-of-personhood-what-it-is-why-its-needed) has definitely caught my attention, and does seem like a crucial step towards tackling growing issues like bots, deepfakes, and identity fraud. Sam Altman’s vision is nothing short of ambitious, but I do think he & Alex Blania have the chops to realize it as mainstay in the global economy.
01.10.24 14:54 Sinewclaudia

I lost about $876k few months ago trading on a fake binary option investment websites. I didn't knew they were fake until I tried to withdraw. Immediately, I realized these guys were fake. I contacted Sinew Claudia world recovery, my friend who has such experience before and was able to recover them, recommended me to contact them. I'm a living testimony of a successful recovery now. You can contact the legitimate recovery company below for help and assistance. [email protected] [email protected] WhatsApp: 6262645164
02.10.24 22:27 Emily Hunter

Can those who have fallen victim to fraud get their money back? Yes, you might be able to get back what was taken from you if you fell prey to a fraud from an unregulated investing platform or any other scam, but only if you report it to the relevant authorities. With the right plan and supporting documentation, you can get back what you've lost. Most likely, the individuals in control of these unregulated platforms would attempt to convince you that what happened to your money was a sad accident when, in fact, it was a highly skilled heist. You should be aware that there are resources out there to help you if you or someone you know has experienced one of these circumstances. Do a search using (deftrecoup (.) c o m). Do not let the perpetrators of this hoaxes get away with ruining you mentally and financially.
18.10.24 09:34 freidatollerud

The growth of WIN44 in Brazil is very interesting! If you're looking for more options for online betting and casino games, I recommend checking out Casinos in Brazil. It's a reliable platform that offers a wide variety of games and provides a safe and enjoyable experience for users. It's worth checking out! https://win44.vip
31.10.24 00:13 ytre89

Can those who have fallen victim to fraud get their money back? Yes, you might be able to get back what was taken from you if you fell prey to a fraud from an unregulated investing platform or any other scam, but only if you report it to the relevant authorities. With the right plan and supporting documentation, you can get back what you've lost. Most likely, the individuals in control of these unregulated platforms would attempt to convince you that what happened to your money was a sad accident when, in fact, it was a highly skilled heist. You should be aware that there are resources out there to help you if you or someone you know has experienced one of these circumstances. Do a search using (deftrecoup (.) c o m). Do not let the perpetrators of this hoaxes get away with ruining you mentally and financially.
02.11.24 14:44 diannamendoza732

In the world of Bitcoin recovery, Pro Wizard Gilbert truly represents the gold standard. My experience with Gilbert revealed just how exceptional his methods are and why he stands out as the premier authority in this critical field. When I first encountered the complexities of Bitcoin recovery, I was daunted by the technical challenges and potential risks. Gilbert’s approach immediately distinguished itself through its precision and effectiveness. His methods are meticulously designed, combining cutting-edge techniques with an in-depth understanding of the Bitcoin ecosystem. He tackled the recovery process with a level of expertise and thoroughness that was both impressive and reassuring. What sets Gilbert’s methods apart is not just their technical sophistication but also their strategic depth. He conducts a comprehensive analysis of each case, tailoring his approach to address the unique aspects of the situation. This personalized strategy ensures that every recovery effort is optimized for success. Gilbert’s transparent communication throughout the process was invaluable, providing clarity and confidence during each stage of the recovery. The results I achieved with Pro Wizard Gilbert’s methods were remarkable. His gold standard approach not only recovered my Bitcoin but did so with an efficiency and reliability that exceeded my expectations. His deep knowledge, innovative techniques, and unwavering commitment make him the definitive expert in Bitcoin recovery. For anyone seeking a benchmark in Bitcoin recovery solutions, Pro Wizard Gilbert’s methods are the epitome of excellence. His ability to blend technical prowess with strategic insight truly sets him apart in the industry. Call: for help. You may get in touch with them at ; Email: (prowizardgilbertrecovery(@)engineer.com) Telegram ; https://t.me/Pro_Wizard_Gilbert_Recovery Homepage ; https://prowizardgilbertrecovery.info