سلسلة بشرية بين مدينتين ألمانيتين تنديداً باليمين المتطرف
تاريخ النشر: 3rd, March 2024 GMT
شارك آلاف الأشخاص في تشكيل سلسلة بشرية بين مدينتي بوخوم وهيرنه في منطقة الرور غربي ألمانيا، اليوم الأحد، للإعراب عن تأييدهم للتنوع والتماسك وللتنديد بالتطرف اليميني.
وقال قائد التجمع، استناداً إلى بيانات الشرطة، إن نحو 5000 شخص شاركوا في تشكيل هذه السلسلة الرابطة بين دار البلدية في كل من المدينتين تحت شعار "جنباً إلى جنب من أجل الديمقراطية والإنسانية".
عند الحدود بين المدينتين، شارك توماس آيسكيرش عمدة بوخوم وفرانك دودا عمدة هيرنه في هذه السلسلة.
وكانت منظمات رعاية اجتماعية في المدينتين دعت إلى القيام بهذا العمل. وحسب ما صرحت به هذه المنظمات، فإنها تهدف من هذا العمل إلى إرسال إشارة مناهضة لـ "الخطط المحتقرة للإنسانية من قِبل حزب البديل من أجل ألمانيا والدوائر اليمينية المتطرفة الأخرى الرامية إلى طرد ملايين الأشخاص الذين يعيشون في ألمانيا".
جاء في الدعوة إلى تشكيل هذه السلسلة أن العديد ممن يعملون في مؤسسات الرعاية الاجتماعية ينحدرون من أصول مهاجرة.
وأردفت المنظمات في دعوتها أن كل هؤلاء "يمكن أن يتأثروا إذا ما تم تنفيذ ما يخطط له اليمين المتطرف سياسياً. لا يمكننا أن نقف موقف المتفرج من هذا".
وانضم إلى هذه الدعوة تحالف واسع يضم كنائس ونقابات وأحزاباً. أخبار ذات صلة
المصدر: صحيفة الاتحاد
كلمات دلالية: اليمين المتطرف ألمانيا احتجاجات
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.