الدعم موصول.. 800 وجبة ولعب أطفال يوميا من سوهاج لغزة (صور)
تاريخ النشر: 29th, January 2024 GMT
خلية من المتطوعين أصلها فى سوهاج وفرعها فى غزة، يبدأون عملهم يومياً فى السابعة صباحاً، لإعداد 400 وجبة تخرج من «رفح» برعاية «مطبخ سوهاج»، و400 وجبة أخرى يتم إعدادها فى غزة من خلال التبرعات المادية التى يرسلها الأهالى عن طريق إحدى الجمعيات.
الدعم موصول من سوهاج لغزة«كل أهل سوهاج شاركوا بالطعام، وما زال التبرع مستمراً لتغطية نفقات مطبخى سوهاج برفح المصرية والفلسطينية»، حالة من التضافر والاستمرارية يصفها المهندس أحمد خالد، المسئول عن قوافل المساعدات لغزة من أهل محافظة سوهاج، والذى يحكى أن التبرعات لن تتوقف حتى انتهاء ما يحدث بحق الأشقاء فى غزة: «إزاى نحس بطعم الراحة والأمان وإخواتنا الجوع والحرب بيموّتهم، أبسط شىء نقدر نقدمه لأهالينا بغزة وجبات الطعام، واللى بتوصل تبرعات نقدية عن طريق التحويلات للمتطوعين بالقطاع لشراء المواد الغذائية وإعداده، بالتوازى مع مطبخ رفح اللى بنعد الطعام فيه بنفسنا صباحاً».
«بنحاول ننوع بالوجبات قدر الإمكان عشان الأطفال، اللى بنحاول نساعدهم ونخفف عنهم وطأة الحرب عشان يستعيدوا الأمان»، ولم يكتف أهل سوهاج بذلك، ولكن حرصوا على إرسال ألعاب للأطفال: «بنحاول نرسم البهجة على وشوشهم»، فكانت إضافة مبادرة لعب الأطفال مع الإطعام وكل طفل يختار لعبته بنفسه: «وزعنا 120 لعبة و12 دراجة أطفال على الأطفال الفلسطينيين، ولسه مكملين دورنا فى مساعدة أشقائنا الفلسطينيين، وبنمثل كل أهل سوهاج، التبرعات من كل الأطياف، عشان يبقى «من قلب سوهاج لقلب غزة» ود موصول بكل اللى نقدر عليه، وتخطت التبرعات مليون جنيه والكل لسه بيشارك».
المصدر: الوطن
كلمات دلالية: سوهاج فلسطين محافظة سوهاج غزة العريش 7 أكتوبر
إقرأ أيضاً:
تخيّل ولعب ونجح.. هكذا هزم دريمر تحديات ماينكرافت!
في إنجاز جديد للذكاء الاصطناعي، تمكن نظام طوّرته شركة "ديب مايند" التابعة لغوغل من جمع الألماس في لعبة "ماينكرافت" الشهيرة دون أن يتعلم مسبقًا كيفية اللعب.
النظام، الذي يُعرف باسم Dreamer، حقق هذا الهدف الصعب عبر تخيّل النتائج المستقبلية لقراراته، في خطوة تُعتبر تقدمًا مهمًا نحو تطوير ذكاء اصطناعي عام يمكنه التعلّم والتكيّف في بيئات جديدة، وفقاً لمجلة Nature العلمية.
اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يتقن الخداع!
يقول الباحث دانجار هافنر من "ديب مايند" إن النظام لا يعتمد على تعليمات بشرية، بل يبني نموذجًا ذهنيًا للعالم المحيط به ويستخدمه لتوقّع العواقب المحتملة لأفعاله، مما يسمح له بتحسين أدائه تدريجيًا. ويُعد جمع الألماس في "ماينكرافت" تحديًا معقدًا يتطلب سلسلة طويلة من المهام، مثل جمع الخشب وصناعة الأدوات المناسبة والحفر في أعماق الأرض.
على عكس المحاولات السابقة التي استندت إلى تسجيلات للّعب البشري، استخدم Dreamer تقنية التعلم المعزز التي تعتمد على التجربة والخطأ. وتمكّن النظام من استكشاف بيئة اللعبة والتعلّم منها بمفرده، وهو ما اعتُبر إنجازًا مهمًا في مسيرة الذكاء الاصطناعي.
ويشير هافنر إلى أن هذه التقنية قد تفتح المجال أمام تطوير روبوتات تتعلّم التفاعل مع العالم الحقيقي، حيث يصعب تطبيق أساليب التجربة والخطأ بشكل مباشر. ورغم أن اختبار جمع الألماس لم يكن الهدف الأساسي من تطوير Dreamer، إلا أنه شكّل اختبارًا مثاليًا لقدرات النظام على التعلّم الذاتي من الصفر.
إسلام العبادي(أبوظبي)
"الصحة الفلسطينية": الاحتلال يواصل ارتكاب المجازر بحق شعبنا في غزة