تطوير برامج علمية وبحثية في مجال العلوم الإنسانية والاجتماعية

روما ــ البيان
وقعت جامعة محمد بن زايد للعلوم الإنسانية، اتفاقية تعاون مع جامعة بيمونتي أورينتالي الإيطالية، لتعزيز شراكتهما الاستراتيجية في المجالات الأكاديمية، وذلك ضمن رؤية جامعة محمد بن زايد للعلوم الإنسانية للانفتاح على مؤسسات التعليم العالي إقليمياً ودولياً، وتعزيز التبادل العلمي والأكاديمي وتوثيق الصلات المعرفية معها، وإقامة شراكات علمية تخدم مسيرة البحث العلمي في هذا الصدد.
وقع الاتفاقية من جانب جامعة محمد بن زايد للعلوم الإنسانية الدكتور محمد راشد الهاملي رئيس مجلس الأمناء، ومن الجانب الإيطالي البروفيسور مينيكو ريزي رئيس جامعة بيمونتي أورينتالي.
وجاء توقيع الاتفاقية بهدف دعم آفاق التعاون بين الجانبين، من خلال تطوير برامج أكاديمية وعلمية وبحثية مشتركة في مجال العلوم الإنسانية والاجتماعية، ونصت بنودها على أن يعمل الجانبان على تبادل الخبرات والتجارب في المجالات ذات الاهتمام المشترك، خاصة التي تتعلق بالجوانب الرقمية والإلكترونية، وإنجاز البحوث والدراسات والمقالات المشتركة ونشرها عبر المجلات والإصدارات التابعة لكل منهما، وتنظيم الندوات والفعاليات العلمية والثقافية وعقد المؤتمرات والحوارات حول الموضوعات المشتركة، إلى جانب الإصدارات والكتب والدوريات والبحوث باللغة العربية أو أية لغة أخرى متوفرة، وتبادل الزيارات المعرفية وإقامة الأنشطة المختلفة ومشاريع خدمة المجتمع، وإطلاق المبادرات التوعوية المتعلقة بها، إضافة إلى تمكين العاملين لديهما من المشاركة في التدريبات العملية لكل طرف، وأخيراً توفير فرص التدريب المهني والعمل الصيفي لطلبة الطرف الأول بحسب المجالات المتاحة للطرف الثاني.
وتعقيباً على هذا التعاون العلمي والثقافي، أكد الدكتور محمد راشد الهاملي أن توقيع الاتفاقية يأتي ضمن استراتيجية جامعة محمد بن زايد للعلوم الإنسانية، وخططها للانفتاح على مؤسسات التعليم العالي إقليمياً ودولياً، وتعزيز التبادل العلمي والأكاديمي وتوثيق الصلات المعرفية معها، وإقامة شراكات علمية تخدم مسيرتها في هذا الصدد.

جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا

اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:

التعلم مع الذكاء الاصطناعيالتحقق من الحقائقتحويل النص إلى كلامملخص الذكاء الاصطناعي

أخبار ذات صلة

الإمارات اليوم

منذ 2 أيام

• الإمارات اليوم

خبر غير مفهوم للجميع لكنه مثير للفضول: العثور على نصف المادة التي يتكون منها الكون

بعد أكثر من 30 عاما من الحيرة، نجح فريق بحثي دولي في حل أحد أعظم الألغاز الكونية، وهو اختفاء نصف المادة العادية التي يتكون منها الكون، المعروفة باسم "المادة الباريونية". وتمكن الباحثون من تتبع وتحديد مكان كل المادة الباريونية (Baryonic Matter) المتوقعة في الكون (المادة المكونة من جسيمات أولية مثل البروتونات والنيوترونات والإلكترونات، والتي تشكل كل الأجسام الملموسة في الكون، مثل النجوم والكواكب)، باستخدام ظاهرة فلكية غامضة تعرف باسم "الومضات الراديوية السريعة" (FRB)، تلك الانفجارات الكونية القصيرة التي تلمع لأجزاء من الثانية فقط. ولطالما حيرت "المادة المفقودة" علماء الفلك منذ أن أظهرت حسابات نظرية أن كمية المادة الباريونية يجب أن تكون ضعف ما تم رصده فعليا. والآن، وبفضل تقنية جديدة تعتمد على تحليل مسار هذه الومضات الكونية، تمكن الباحثون من تحديد مكان اختباء هذه المادة الغامضة. وتقوم التقنية الجديدة على مبدأ بسيط لكنه ثوري: فعندما تعبر الومضة الراديوية عبر الفضاء بين المجرات، فإنها تتفاعل مع الإلكترونات الحرة في الغاز الكوني، ما يؤدي إلى تأخير طفيف في وصولها. ومن خلال قياس هذا التأخير بدقة متناهية عبر مسارات متعددة، استطاع العلماء تقدير كمية وكثافة المادة التي مرت خلالها هذه الومضات. وكشفت النتائج التي نشرت في دورية Nature Astronomy أن هذه المادة "المفقودة" لم تكن في الحقيقة مفقودة، بل كانت منتشرة بشكل خفي بين المجرات في شكل غاز ساخن للغاية، خافت جدا بحيث لا يمكن رصده بالطرق التقليدية. ونحو ثلاثة أرباع المادة الباريونية في الكون (76%) تتواجد في "الوسط بين المجرات" (غاز ساخن منتشر بين المجرات)، بينما توجد بنسبة 15% في هالات المجرات والنجوم والكواكب (مناطق كروية حارة عند أطراف المجرات، والـ9% المتبقية تشكل النجوم والكواكب والغازات الباردة داخل المجرات. ولا يحل هذا الاكتشاف لغزا علميا طال أمده فحسب، بل يفتح أيضا بابا جديدا لفهمنا لبنية الكون. ويقول البروفيسور فيكرام رافي من معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا، أحد مؤلفي الدراسة: "الأمر يشبه أننا نرى ظل جميع الباريونات، مع الومضات الراديوية كضوء خلفي". موضحا: "حتى لو لم نتمكن من رؤية الشخص نفسه، فإن ظله يخبرنا بوجوده وحجمه تقريبا". وحسب "لايف ساينس" مع التطور المتوقع في أجهزة الرصد الفلكي، وخاصة مشروع مصفوفة التلسكوبات الراديوية العميقة Deep Synoptic Array-2000 الذي سيرصد آلاف الومضات الراديوية سنويا، يتوقع العلماء أن يتمكنوا قريبا من رسم خريطة ثلاثية الأبعاد دقيقة لتوزيع المادة في الكون المرئي بأكمله، ما قد يقود إلى اكتشافات جديدة تغير فهمنا للكون بشكل جذري.

صحيفة الخليج

منذ 5 أيام

• صحيفة الخليج

الصين تطلق قمراً لرصد الكوارث الطبيعية

أطلقت الصين قمراً صناعياً لرصد المجالات الكهرومغناطيسية ومن المتوقع أن يعزز هذا القمر قدرات البلاد على الرصد المتكامل من «الفضاء والجو والأرض» للكوارث الطبيعية الكبرى. وانطلق صاروخ حامل من طراز «لونغ مارش-2دي» من مركز جيوتشيوان لإطلاق الأقمار الصناعية في شمال غربي الصين، وأرسل بنجاح القمر الصناعي «تشانغهنغ 1-02» إلى مداره المخطط له، حسبما ذكرت الهيئة الوطنية الصينية للفضاء أمس الأول. وأوضحت الهيئة أن هذه المهمة تمثل خطوة متقدمة مهمة للصين في مجال الرصد الفضائي للحقول الفيزيائية للأرض. وسُمي القمر الصناعي تيمنا بالمخترع الصيني القديم «تشانغ هنغ»، الذي اخترع أول جهاز لرصد الزلازل في العالم قبل أكثر من 1800 عام وتم تطوير هذا القمر الصناعي بشكل مشترك بين الصين وإيطاليا، ويُعد أول قمر صناعي تشغيلي مكرس لدراسة الحقول الفيزيائية للأرض، وذلك ضمن خطة الصين لتطوير البنية التحتية الفضائية المدنية على المدى المتوسط والطويل وفقاً للهيئة ويبلغ العمر التشغيلي المصمم للقمر ست سنوات، وهو مزود بتسع حمولات، من بينها كاشف للمجال الكهربائي. وقال بنغ وي، نائب مدير إدارة الهندسة المنظومية في الهيئة الوطنية الصينية للفضاء: «يستخدم العلماء هذه البيانات لدراسة العلاقة بين التغيرات في الحقول الفيزيائية والأنشطة الجيولوجية للأرض».

صدى مصر

منذ 5 أيام

• صدى مصر

باحث بالجامعة المصرية الروسية يحصل المركز الـ3 فى الوطن العربى

فى مجال التشخيص الطبى بالذكاء الإصطناعى.. باحث بالجامعة المصرية الروسية يحصل المركز الـ3 فى الوطن العربى كتبت هدي العيسوي أعلن الدكتور شريف فخرى محمد عبدالنبى، رئيس الجامعة المصرية الروسية، أن الدكتور عمرو طلعت وزير الإتصالات وتكنولوجيا المعلومات، قام بتكريم الدكتور محمد على سالم المدرس بقسم 'الذكاء الاصطناعى' بكلية الذكاء الإصطناعى بالجامعة وتسليمه جائزة المركز الثالث للمسابقة العربية البحثية؛ أفضل بحث أكاديمي عربى فى مجال الأمن السيبرانى والذكاء الاصطناعى، وذلك خلال حفل ختام فعاليات الدورة الرابعة من المؤتمر الدولى لأمن المعلومات والأمن السيبرانى 'CAISEC'25″، الذى نظمته المنظمة العربية لتكنولوجيات الاتصال والمعلومات.. مضيفاً أن تلك المسابقة كانت برعاية الدكتور عبدالمجيد بن عمارة الأمين العام لإتحاد مجالس البحث العلمى العربية، وأن مشاركة الباحث جاءت بدعم من الدكتور محمد كمال مصطفى رئيس مجلس أمناء الجامعة. فى ذات السياق، أوضح الدكتور هشام فتحى، عميد كلية الذكاء الإصطناعى بالجامعة المصرية الروسية، أن البحث الذى قدمه الدكتور محمد على سالم المدرس بقسم الذكاء الاصطناعى فى الكلية، يضع أساسًا واقعيًا لإستخدام تقنيات الذكاء الإصطناعى فى مجالات الطب البشرى، حيث يوفر أدوات تساعد الأطباء فى مختلف المجالات الصحية فى تشخيص أكثر دقة دون الحاجة لتوصيف مكلف أو طويل الآجل، والهدف المقبل هو جعل هذا النموذج جاهزًا للإستخدام الإكلينيكى الفعلى داخل المستشفيات.. لافتاً أن الإشتراك فى تلك المسابقات المرموقة على مستوى الوطن العربى والدولى؛ يأتى فى إطار تحفيز أعضاء هيئة التدريس على التواصل الفعال والإيجابى مع المجتمع الدولى؛ لصقل مهاراتهم وإكتساب خبرات فى شتى المجالات التكنولوجية والتقنيات الحديثة. من جانبه، أكد الدكتور محمد على سالم، المدرس بقسم الذكاء الاصطناعى بكلية الذكاء الإصطناعى بالجامعة المصرية الروسية، أن ملخص البحث الفائز بالمركز الثالث كأفضل الأبحاث العربية الأكاديمية فى مجالى الأمن السيبرانى والذكاء الإصطناعى، يدور حول تطوير نموذج ذكاء إصطناعى جديد لتحديد حدود العقد الدرقية بدقة فى صور الأشعة فوق الصوتية بإستخدام تعليم بإشراف ضعيف 'Weakly-Supervised Learning' .. مضيفاً أن عنوان البحث هو:'Weakly-supervised thyroid ultrasound segmentation: Leveraging multi-scale consistency, contextual features, and bounding box supervision for accurate target delineation'. أضاف المدرس بقسم الذكاء الإصطناعى بكلية الذكاء الإصطناعى بالجامعة المصرية الروسية، أن من ضمن الأهداف التى يحققها النموذج الجديد ابتكار إطار عمل ذكى يستخدم فقط مربعات التحديد 'Bounding Boxes' وهى سهله وسريعة فى الإنشاء، ويدمج النموذج أربع تقنيات متقدمة لتحسين الدقة هى تقنية التنبؤ الهرمى 'SAC' التى تضمن أن التنبؤات تقع داخل النطاق الصحيح من الصورة، وتقنية التكامل السياقى 'HPC' التى تكرر التنبؤ وتقارن النتائج لتحسين التمييز بين العقدة والخلفية، وتقنية التحسين متعدد المقاييس 'CFI' التى تستفيد من السياق المحيط بالعقدة لفهم أفضل للأنسجة، و أخيراً تقنية دمج التفاصيل الدقيقة 'MPR' التى تدمج التفاصيل الدقيقة والسياق العام من خلال معالجة الصورة على أكثر من مستوى. قال الدكتور محمد على سالم، أن النموذج الجديد حقق نتائج دقيقة ومبهرة على مجموعتى بيانات 'TG3K' و 'TN3K'، تتقارب فى جودتها مع نماذج التعليم الكامل، مع تقليل كبير فى وقت ومجهود التوصيف.. مشيراً أن أهمية البحث تتلخص فى: – تقليل الوقت والجهد اللازم لتجهيز بيانات تدريب الذكاء الاصطناعى. – تقديم دقة عالية دون الحاجة لتوصيف تفصيلى. – تمهيد الطريق لإستخدام الذكاء الإصطناعى بشكل عملى وفعال فى المستشفيات. أفاد المدرس بقسم الذكاء الإصطناعى بكلية الذكاء الإصطناعى بالجامعة المصرية الروسية، أن النموذج الجديد يتميز بالحداثة والتفرد مقارنة بالنماذج السابقة فى عدم الحاجة لبيانات تفصيلية مكلفة، مع تقديم أداء يقارب التعليم الكامل.. موضحاً أن أهمية النتائج فى الحياة الواقعية الإكلينيكية 'Clinical Relevance'، أن هذا النموذج يساعد الأطباء فى تقليل زمن التشخيص وتحسين دقة الكشف عن العقيدات، خاصة فى الأماكن التى تفتقر لخبراء بشريين فى التوصيف مثل المستشفيات الريفية أو العيادات الصغيرة.