الطيران المدنى.. قادر دائماً برجاله المخلصين
تاريخ النشر: 25th, May 2024 GMT
نجحت الشركة الوطنية مصر للطيران فى موسم حج هذا العام 2024م 1445 هجرى فى الفوز بنقل أعداد الحج الرسمى لدولة غينيا بعد غياب 12 عاما عن هذا السوق الهام وذلك بعد منافسة قوية مع كبرى شركات الطيران العربية والإفريقية للفوز بهذه المناقصة الدولية.. المهندس يحيى زكريا رئيس القابضة لمصر للطيران قال: إن الفريق محمد عباس وزير الطيران وجه بتوسيع خدمات السفر للناقل الوطنى خاصة داخل الأسواق الإفريقية بتقديم أفضل خدمة بأنسب سعر وتمكنت مصر للطيران من الفوز هذا العام بنقل أكثر من 15 ألف حاج من حجاج دولتى غينيا ومالى.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: الطيران المدني الشركة الوطنية مصر للطيران موسم حج منافسة قوية العربية والإفريقية
إقرأ أيضاً:
روبوت الحياكة قادر على حياكة الملابس بمجرد النظر إلى صورتها
طور الباحثان شينغيو تشنغ ومينغ تشنغ لاو من جامعة لورينتيان الكندية نموذج ذكاء اصطناعي يُمكّن الروبوتات من تحليل صورة الألبسة وحياكة قطعة مماثلة، وصرح الباحثان لموقع "تيك إكسبلور" (Tech Xplore) بأن "بحثنا يتناول تحدي أتمتة الحياكة من خلال تحويل صور الأقمشة إلى تعليمات قابلة للقراءة آليا". وفقا لموقع "إنترستنغ إنجنيرينغ".
ومفهوم هذا الروبوت أنك تلتقط صورة لسترتك المفضلة وتقدمها للروبوت، وهو يحللها ويبدأ بالحياكة على الفور، وهذا الأمر يعد تحديا بالنسبة للبشر، لأنهم يحتاجون إلى فحص الصورة بعناية وتحديد كل غرزة وكل نمط في النسيج وحياكته بشكل يدوي باستخدام آلة الحياكة، وهذه الخطوة لا تستغرق وقتا طويلا فحسب، بل تتطلب أيضا خبرة ودقة عالية.
ولتسهيل تحويل صور الأقمشة والألبسة إلى تعليمات دقيقة لروبوت الحياكة، ابتكر الباحثون إطار عمل يقوم على التعلم العميق، يعمل على خطوتين ويهدف لمحاكاة طريقة تحليل الخبراء لأنماط الأقمشة وتفسيرها.
الخطوة الأولى: تحويل صورة القماش المحبوك إلى نسخة أبسط وأوضح تُظهر فقط الأجزاء المهمة من النمط -تخيل الأمر كما لو كنت تحول صورة مفصلة إلى رسم تخطيطي سهل القراءة- وتركز هذه الصورة المبسطة على الغرز التي يمكنك رؤيتها على السطح، ومنها يُنشئ النظام ما يُسمى "العلامات الأمامية" والتي تعد مفتاح صنع القماش. الخطوة الثانية: يستخدم نموذج الذكاء الاصطناعي هذه "العلامات الأمامية" لاستنتاج تعليمات حياكة شاملة، بما في ذلك طبقات الغُرز المرئية والخفية، وتُنسّق هذه التعليمات بطريقة تمكن آلات الحياكة من فهمها وتنفيذها مباشرة. إعلانوقد اختبر الباحثون نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بهم لإعادة إنشاء أنماط لحوالي 5 آلاف عينة نسيجية، وكانت النتائج مبهرة، وصرح الباحثان المسؤولان عن المشروع: "حقق نموذجنا دقة تزيد على 97% في تحويل الصور إلى تعليمات حياكة، متفوقا بشكل كبير على الطرق الحالية"، وأضافا "تعامل النظام بفعالية مع تعقيد الخيوط متعددة الألوان وأنواع الغرز النادرة، والتي كانت تُمثّل تحديا رئيسيا في الطرق السابقة، أما من حيث التطبيقات فإن طريقتنا تتيح إنتاج المنسوجات بشكل آلي بالكامل، مما يُقلل من الوقت وتكاليف العمالة".
ورغم أن هذه التقنية تشكل فرقا في الصناعة، فلها جانب مظلم مستقبلي يتمثل في فقدان الوظائف، إذ توفر صناعة النسيج فرص العمل لأكثر من 75 مليون شخص حول العالم، ويعمل العديد منهم في أدوار صعبة ومنخفضة الأجر مثل الحياكة والخياطة.
انطلاق معرض “صنع في مصر” بطرابلس يوليو المقبل