«القوى العاملة» و«التجارة» للمواطنين: تعاملوا مع مكاتب استقدام العمالة عبر الـ« K-Net» فقط
تاريخ النشر: 8th, January 2024 GMT
دعت الهيئة العامة للقوى العاملة ووزارة التجارة المواطنين للتعامل مع مكاتب استقدام العمالة عبر بطاقات الـ K-Net فقط، كما دعتهم إلى تقديم شكوى ضد المكاتب غير الملتزمة بالأسعار المعلنة أو عدم التعامل بالـ K-Net وذلك بسرعة التواصل مع الخط الساخن للهيئة العامة للقوى العاملة (96966595)، والخط الساخن لوزارة التجارة (135) لتقديم شكواهم في حال عدم التزام المكاتب بالأسعار الصادرة بالقرار الوزاري رقم ( 2 ) لسنة 2024 الصادر بتاريخ 7 يناير 2024.
وأكدت الجهتان أنهما بصدد تشكيل لجنة عمل مشتركة بين وزارة الداخلية والقوى العاملة ووزارة التجارة بشأن التفتيش على مكاتب استقدام العمالة وأنهم لن يتوانوا في اتخاذ اشد الإجراءات القانونية تجاه مكاتب استقدام العمالة المخالفة للقرارات الوزارية ولقانون العمالة المنزلية ولائحته التنفيذية، وذلك حمايةً وضماناً لحقوق المواطنين.
السماح بضم طلبة طب الأسنان الملتحقين بالجامعات السعودية والإماراتية إلى بعثات التعليم العالي منذ ساعة أسعار استقدام العمالة المنزلية بعد شمولها تذاكر السفر منذ 15 ساعة
المصدر: الراي
كلمات دلالية: مکاتب استقدام العمالة
إقرأ أيضاً:
روبوتات بشرية صينية تتعلم الأعمال المنزلية بدقة تصل إلى 87%
#سواليف
في خطوة تعزز سباق التطور في #عالم_الروبوتات، كشف #باحثون في #الصين عن إطار #ذكاء_اصطناعي جديد يمنح الروبوتات البشرية قدرة أكبر على تنفيذ المهام المنزلية بفاعلية غير مسبوقة.
ويؤكد فريق جامعة ووهان أن النظام الجديد، المسمى RGMP، نجح في تحسين مهارات الإمساك والتعامل مع الأشياء بدقة وصلت إلى 87%، معتمداً على منهجيات تتطلب بيانات أقل بخمسة أضعاف مقارنة بالنماذج المنتشرة حالياً.
ذكاء هندسي يعزز قدرات الروبوت
على عكس الأنظمة التقليدية التي تعتمد على كم ضخم من البيانات، يرتكز نظام RGMP على دمج التعلم الآلي بالاستدلال الهندسي، ما يتيح للروبوت فهم شكل الجسم الذي يتعامل معه واتخاذ القرار المناسب، سواء كان يحتاج إلى التقاط، أو دفع، أو قرص الجسم، حتى في بيئات جديدة وغير مألوفة، بحسب تقرير نشره موقع “interestingengineering”.
ويعزو الباحثون هذا التطور إلى جزأين أساسيين في الإطار:
مُحدد المهارات الهندسي (GSS): يساعد الروبوت على اختيار نوع الحركة وفق شكل الجسم ومتطلبات المهمة، بطريقة تحاكي تفكير البشر.
مقالات ذات صلةشبكة الذاكرة التكيفية (ARGN): تمنح الروبوت قدرة على التعلم من عدد قليل جداً من الأمثلة، عبر تخزين الذاكرة المكانية وتحديثها أثناء التفاعل.
تفوق على النماذج العالمية
اختُبر النظام على روبوت بشري وروبوت آخر ثنائي الذراع مزوّد بكاميرات، باستخدام 120 تجربة توضيحية فقط، ونجح RGMP في التفوق على أشهر نماذج الروبوتات، مثل Diffusion Policy وOpenVLA وResNet50.
وأظهرت النتائج:
زيادة دقة اختيار المهارات بنسبة تصل إلى 25%. تنفيذ أكثر استقراراً للحركات المعقدة. القدرة على تحقيق نتائج قوية باستخدام 40 مثالاً تدريبياً فقط، مقارنة بـ200 مثال تحتاجها الأنظمة الأخرى.خطوة نحو روبوتات أكثر ذكاءً واستقلالية
يرى الفريق البحثي أن دمج التفكير الرمزي مع التعلم العميق هو المفتاح لابتكار روبوتات تتعامل بكفاءة مع البيئات الحقيقية والمتغيرة.
ويعمل الباحثون حالياً على تطوير نسخة مستقبلية من النظام يمكنها تعلّم مهمة جديدة من مشاهدة مثال واحد فقط.
سماحة المفتي: إلى متى يستمر الصمت الدولي أمام معاناة أهالي غزة؟