الشوارع الفرعية تشهد زخما وقرارات ملزمة بانشاء كراجات
تاريخ النشر: 10th, January 2024 GMT
تشهد الشوارع الفرعية في بغداد زخماً كبيرا في وقوف السيارات نتيجة انعدام الكراجات في الابنية التي تشيد حديثا والزخم الكبير على الكراجات الاهلية التي لا تستوعب تلك الاعداد الهائلة، اما امانة بغداد فقد اصدرت قرارات منها الزام اصحاب الابنية ببناء كراجات تحتها. هل سيلتزم اصحاب الابنية في هذا القرار وما كلفة الغرامة في حال المخالفة؟
علي احمد والتفاصيل في التقرير أعلاه.
الحكومة قادرة الحكومة قادرة غير ممكن ميدانيا غير ممكن ميدانيا غير مهتم غير مهتم النتائج تعكس آراء المشاركين وليست قياساً للرأي العام. النتائج تعكس آراء المشاركين وليست قياساً للرأي العام. إشترك بنشرتنا الاخبارية انضم الى ملايين المتابعين إشترك
المصدر الاول لاخبار العراق
المصدر: السومرية العراقية
كلمات دلالية: تطبیق السومریة الحلقة ٤٠ الحلقة ٣٩
إقرأ أيضاً:
حاسوب طبي جديد يختصر وقت التصوير من 30 دقيقة إلى 30 ثانية
أعلنت شركة تصنيع المعدات الطبية "ألافيا إيه آي" (ALAFIA AI) عن جهاز "إيه آي في إيه إس" (AIVAS) وهو حاسوب فائق الأداء مصمم لتسريع سير عمل الذكاء الاصطناعي في البيئات السريرية والبحثية وكُشف عنه في معرض "سي إي إس" (CES) لعام 2025، وفقا لموقع "إنترستنغ إنجنيرينغ".
ويوفر حاسوب "إيه آي في إيه إس" أكثر من 1 كوادريليون (ألف ترليون) عملية في الثانية مما يجعله مثاليا للتعامل مع المهام الطبية التي تتطلب كميات كبيرة من البيانات مثل معالجة التصوير المقطعي "بي إي تي" (PET).
وقال كاميلو بوسكارون مؤسس "ألافيا إيه آي" والخبير السابق في شركة إنفيديا "إن نموذج (إيه آي في إيه إس) طُوّر لسد فجوة الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، ومع استمرار تزايد إنتاج البيانات الطبية فإن الأنظمة الحاسوبية القوية ضرورية لتحويل هذه البيانات إلى رؤى قابلة للتطبيق".
ويأتي جهاز "إيه آي في إيه إس" بوحدة معالجة مركزية تحوي 128 نواة ووحدة معالجة الرسومات "إنفيديا كودا" (NVIDIA CUDA) مزودة بأكثر من 28 ألف نواة بالإضافة إلى 92 غيغابايتا من ذاكرة "جي بي يو" (GPU) عالية النطاق، كما أنه يعمل بكفاءة عالية إذ يستهلك 700 واط من الطاقة.
إعلانوأفاد قسم علم الأعصاب في كلية الطب بجامعة ستانفورد والذين جربوا الجهاز بأنه يوفر كثيرا من الوقت، فالمهام التي كانت تستغرق في السابق 30 دقيقة أصبحت تنجز بزمن أقل من 30 ثانية مما سمح للباحثين بتحقيق نتائج أسرع وبكفاءة أكبر.
وأشار بوسكارون إلى أن تعلم الآلة أصبح بلا شك عاملا رئيسيا في الطب، إذ إن جسم الإنسان يولد بيانات بمعدل كبير لا يقدر الحاسوب العادي على معالجتها، سواء كانت نتائج اختبارات الدم أو بيانات الصور الطبية أو تحليل الجينوم أو العلامات الحيوية أو أجهزة التتبع في الوقت الفعلي، وحجم البيانات الهائل الذي يُنتج في الوقت الفعلي يتجاوز قدرة الحاسوب العادي على تحليله بشكل كامل.
ويختتم بوسكارون حديثه قائلا "إن الحواسيب الفائقة الأداء تخلق فرصة كبيرة من خلال استغلال البيانات لتحقيق رؤى قيمة، ويمكننا تزويد الأطباء بمعلومات أعمق لمساعدتهم في اتخاذ قرارات أفضل وأكثر توجيها وتحسين دقة التشخيص".
ويضيف أن "مستقبل الرعاية الصحية يكمن في قدرتنا على استخراج هذه الرؤى، مما يدفع إلى تحقيق نتائج أفضل للمرضى وتحقيق ممارسات طبية أكثر كفاءة".
طبيبة توضح أسباب خفقان القلب أثناء الحمل وكيفية التعامل معها