توليد القاصرات وحرق الأجنة.. طبيب نساء ينتظر قرار المحكمة 11 ديسمبر
تاريخ النشر: 13th, November 2024 GMT
حجزت محكمة جنايات جنوب الجيزة، محاكمة طبيب نساء وتوليد شهير على خلفية اتهامه بإجهاض فتيات قاصرات وحرق الأجنة إلى جلسة 11 ديسمبر المقبل، للنطق بالحكم في القضية.
ووجهت النيابة العامة في تحقيقات القضية رقم 16095 لسنة 2022 جنايات كرداسة، والمقيدة برقم 5521 لسنة 2022 كلي جنوب الجيزة للمتهم "أحمد. س" - انه قام بإدارة مركز طبي خاصته دون ترخيص واستخدامه في إجراء عمليات الإجهاض من الحمل السفاح، وكذا حيازة وإحراز مواد مخدرة "ترامادول"، دون ترخيص واستخدامها في إجراء تلك العمليات غير المشروعة والاتجار بها في غير الأحوال المصرح بها قانونا.
وبينت تحقيقات النيابة العامة؛ أن الطبيب المتهم أنشأ في عام 2017 مركزًا طبيًا للنساء والتوليد، وبدأ إجراء عمليات إجهاض نظير أجر مادي 1500 جنيه، وكان يحرق الأجنة بمحرقة صنعها خصيصا أعلى سطح العقار محل سكنه والمتواجد به المركز الطبي، وبعدها يلقيها لكلاب شرسة يربيها.
وأحال المستشار محمود غيطاس المحامي العام الأول لنيابة شمال الجيزة الكلية، المتهم إلى محكمة الجنايات المختصة والتي حجزت القضية للفصل فيها بجلسة 11 ديسمبر 2024.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: طبيب طبيب كرداسة متهم
إقرأ أيضاً:
ثورة في توليد الصور بالذكاء الاصطناعي.. أداة جديدة أسرع 9 مرات وتعمل على هاتفك
تمكن باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وشركة NVIDIA من تطوير أداة جديدة لتوليد الصور تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تمتاز بسرعة فائقة وجودة عالية مع استهلاك أقل للطاقة، ويمكن تشغيلها محليًا على أجهزة الحاسوب المحمولة أو الهواتف الذكية.
الأداة الجديدة التي تحمل اسم HART (اختصارًا لـ Hybrid Autoregressive Transformer) تمثل دمجًا مبتكرًا بين تقنيتين شائعتين في هذا المجال: النماذج التوليدية التسلسلية (autoregressive) ونماذج الانتشار (diffusion). حيث تعتمد HART على النموذج التسلسلي لرسم الصورة بشكل سريع وإجمالي، ثم تستخدم نموذج الانتشار صغير الحجم لتوضيح التفاصيل الدقيقة وتحسين جودة الصورة.
اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يهدد مستقبل التصوير الفوتوغرافي
السرعة والكفاءة
وتتميز HART بقدرتها على إنتاج صور تضاهي أو تتفوق على الصور التي تولدها نماذج الانتشار المتقدمة، لكنها تفعل ذلك بسرعة أكبر بنحو تسع مرات، مع تقليل استهلاك الموارد الحاسوبية بنسبة تصل إلى 31% مقارنةً بأحدث النماذج. ويكفي أن يدخل المستخدم وصفًا نصيًا بسيطًا لتقوم الأداة بتوليد الصورة المطلوبة.
ويُتوقع أن تفتح هذه التقنية آفاقًا واسعة في عدة مجالات، مثل تدريب السيارات الذاتية القيادة في بيئات افتراضية واقعية، وتصميم مشاهد غنية لألعاب الفيديو، وحتى مساعدة الروبوتات على إتمام مهام معقدة في العالم الحقيقي.
يقول الباحث هاوتيان تانغ، المؤلف المشارك في الدراسة: "تمامًا كما يرسم الفنان لوحة من خلال تحديد الشكل العام أولًا، ثم يعود لإضافة التفاصيل الدقيقة بضربات فرشاة صغيرة، هذا ما تفعله HART بالضبط".
أخبار ذات صلة
تحسين الجودة
وقد واجه الباحثون تحديات أثناء تطوير الأداة، خاصة في كيفية دمج نموذج الانتشار بطريقة تكمّل عمل النموذج التسلسلي دون أن تؤدي إلى تراكم الأخطاء. وخلصوا إلى أن أفضل طريقة هي استخدام نموذج الانتشار فقط في المرحلة النهائية لمعالجة التفاصيل الدقيقة.
ومن أبرز ما يميز HART أنها تعتمد بشكل أساسي على نموذج تسلسلي مشابه للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT، مما يسهل دمجها مستقبلاً مع نماذج توليدية متعددة الوسائط تجمع بين الرؤية واللغة، وهو ما يمهد الطريق لتطبيقات جديدة مثل شرح خطوات تركيب قطعة أثاث بالصوت والصورة.
مستقبل HART
ويطمح الفريق البحثي إلى تطوير HART مستقبلًا ليشمل مجالات أوسع مثل توليد الفيديوهات والتنبؤ بالأصوات، مستفيدين من قابلية الأداة للتوسع والعمل عبر وسائط متعددة.
وقد تم تمويل هذا البحث من قبل عدة جهات منها مختبر MIT-IBM Watson للذكاء الاصطناعي، ومركز MIT وAmazon Science Hub، وبرنامج MIT لتقنيات الذكاء الاصطناعي، ومؤسسة العلوم الوطنية الأمريكية، كما تبرعت NVIDIA بالبنية التحتية اللازمة لتدريب النموذج.
إسلام العبادي(أبوظبي)
روسيا: انقطاع الكهرباء عن أكثر من 9 آلاف مستهلك في منطقة بيلجورود