مخالفات البناء.. موعد انتهاء تلقي طلبات التصالح
تاريخ النشر: 13th, May 2024 GMT
مخالفات البناء.. بدأت المراكز التكنولوجية بالمدن والأحياء والمراكز في جميع المحافظات من الثلاثاء الماضي، في استقبال المواطنين لتقديم طلبات التصالح على مخالفات البناء، حيث يستمر تقديم طلبات التصالح على مخالفات البناء لمدة 6 أشهر، على مستوى جميع المحافظات.
وفي السياق لا يقل مقابل التصالح للمتر المسطح عن خمسين جنيها ولا يزيد على ألفين وخمسمائة جنيه، كما وضع تيسيرات للمواطنين على بعض المخالفات التي كان محظور التصالح عليها، وفقًا لنص مشروع قانون التصالح في مخالفات البناء.
الدخول على بوابة خدمات المحليات
يجب إنشاء المواطن حساب جديد وتجيل الدخول.
النقرعلى طلب شهادة بيانات مبنى / وحدة.
يجب ملء البيانات ورفع المستندات المطلوبة، والنقر على تسجيل.
يتم توجيه الطلب للجهة الإدارية المختصة لاتخاذ اللازم.
فتح طلب التصالح بمعلومية شهادة البيانات التي تم استخراجها
يتم استدعاء البيانات المدرجة في شهادة البيانات
الضغط على متابعة لإستكمال البيانات المطلوبة.توصيف المخالفات من حيث توصيف الاعمال
في حالة تعدد المخالفات يتم النقر على مخالفة جديدة
يجب تسجيل عنوان المراسلات وطريقة السداد كاش/ تقسيط
النقر على تسجيل الطلب، لتصل إليك رسالة بوصول الطلب إلى الجهة المختصة
وزير التنمية المحليةجدير بالذكر وجه اللواء هشام آمنة وزير التنمية المحلية، المحافظين على ضرورة متابعة سير العمل ونسب الإنجاز لملف التصالح بكل مركز ومدينة وحى على مستوى المحافظات وتقييم معدلات الأداء فى هذا الشأن، مشيرًا إلى أهمية الإعلان عن المستندات والشروط التى نصت عليها اللائحة التنفيذية لقانون التصالح الجديد والتى يجب توافرها للتصالح وتقنين الأوضاع فى مخالفات البناء.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: مخالفات البناء طلبات التصالح في مخالفات البناء التصالح في مخالفات البناء مخالفات البناء طلبات التصالح
إقرأ أيضاً:
سباق الذكاء الاصطناعي يشعل الطلب على الرقائق الإلكترونية و مراكز البيانات
أصبح السباق نحو تطوير الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل كبير على رقائق إلكترونية صغيرة تعرف بوحدات معالجة الرسوميات (GPUs)، التي صُممت في الأصل لألعاب الفيديو.
صراع الذكاء الاصطناعيلكن اليوم، تستخدمها شركات التكنولوجيا لتشغيل الحسابات المعقدة التي تُغذي أنظمة الذكاء الاصطناعي.
كانت النتيجة ظهور نوع جديد من الحواسيب المتطورة، مكوّنة من ما يصل إلى 100 ألف شريحة مترابطة داخل مبانٍ تعرف بمراكز البيانات، مخصصة لتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي القوية.
لكن هذه القوة الحاسوبية تأتي بتكلفة باهظة؛ إذ تخطط شركة OpenAI، المطورة لتطبيق ChatGPT، لإنشاء نحو خمسة منشآت تستهلك كهرباء تفوق ما تستهلكه ثلاثة ملايين منزل في ولاية ماساتشوستس الأمريكية.
رسم خريطة التكنولوجيامع سعي الشركات التكنولوجية وراء حلم الذكاء الاصطناعي، تنتشر مراكز البيانات في مختلف أنحاء العالم، ما يدفع عمالقة التكنولوجيا للبحث عن مصادر طاقة لتشغيلها، ومياه لتبريد الأنظمة ومنع ارتفاع حرارتها.
يعيد هذا التحول رسم خريطة التكنولوجيا من الأساس، تمامًا كما حدث في التسعينيات عندما أعادت الشركات بناء أنظمتها الحاسوبية لمواكبة العصر الرقمي والإنترنت، فمراكز البيانات الحالية أكبر بكثير مما سبق.
على سبيل المثال، أنفقت جوجل في عام 2006 حوالي 600 مليون دولار لبناء أول مركز بيانات لها في ولاية أوريغون، بينما أعلنت OpenAI وشركاؤها في يناير عن خطط لإنفاق نحو 100 مليار دولار على مراكز بيانات جديدة، تبدأ بمنشأة في ولاية تكساس.
أموالًا ضخمة في شركات مراكز البياناتلا يقتصر هذا التغير على التكنولوجيا فقط؛ بل يؤثر أيضًا على مجالات المال والطاقة والمجتمعات المحلية.
فقد ضخت شركات الاستثمار المباشر أموالًا ضخمة في شركات مراكز البيانات، فيما يتدفق الكهربائيون إلى المناطق التي تُبنى فيها هذه المنشآت.
في الوقت نفسه، يعبر بعض السكان عن قلقهم من التأثيرات السلبية لهذه المشاريع.
ومع ذلك، لا تزال الشركات الأمريكية الكبرى ماضية في استثماراتها الضخمة، حيث تطمح لتحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، وهو نظام ذكاء اصطناعي قادر على أداء أي مهمة عقلية يمكن للإنسان القيام بها، ما يتطلب قوة حاسوبية هائلة.
320 مليار دولار انفاقاتتشير التقارير إلى أن الإنفاق الرأسمالي لشركة Alphabet، الشركة الأم لجوجل، قد يتجاوز 320 مليار دولار هذا العام، وهو أكثر من ضعف ما أنفقته قبل عامين.
يأتي هذا الاستثمار الضخم في إطار سعيها لتطوير تقنيات تعلم الآلة، التي تتطلب تحليل كميات هائلة من البيانات لتدريب النماذج الذكية.
أعتاب حقبة جديدةويبدو أن العالم على أعتاب حقبة جديدة؛ فالتكنولوجيا التي استمرت 50 عامًا في السابق، وفقًا للمهندس نورم جوبّي من جوجل، يتم استبدالها الآن بأسلوب مختلف تمامًا.
ليس الأمر متعلقًا بالرقائق فقط، بل بكيفية تسريع تدفق البيانات بين هذه الشرائح لتحقيق أقصى استفادة ممكنة من قوتها الحاسوبية.