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موقف طلبة المعهد يتوضّح من خلال عريضة موجّهة نحو الوزارة

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بادر طلبة المعهد الوطني للعلوم التطبيقية و التكنولوجيا بتونس يومي 27 و 28 سبتمبر 2018 بالتوقيع على عريضة موجهة إلى السيد وزير التعليم العالي و البحث العلمي سليم خلبوس، يلتمسون فيها موافقة الوزارة على تمديد عهدة السيد المدير محمد بوسعيد، موضحين موقفهم من تشكيات نقابة الأساتذة و مبينين أسباب مساندتهم للسيد المدير.

و قد قام الطلبة بالدخول في إضراب عن طريق ارتداء الشارات الحمراء مؤكدين مرة أخرى على ثباتهم على موقفهم، حيث حملت العريضة، في غضون يومين، تحديدا 1180 إمضاء و هو ما يمثّل أكثر من 60% من تعداد الطلبة بالمعهد على اختلاف مستوياتهم و اختصاصاتهم، و قد تم إيداعها عشية اليوم بمكتب الضبط المركزي للوزارة.

و تجدر أيضا الإشارة إلى أنّ الكاتبة العامة لنقابة الأساتذة لم تتواجد في المعهد يوم الثلاثاء 25 سبتمبر 2018 للإستجابة لما جاء بعريضة العملة و الموظفين، و أنه سيتم يوم الأربعاء 3 أكتوبر 2018 انعقاد اجتماع عام لنقابة العملة بالمعهد الوطني للعلوم التطبيقية و التكنولوجيا لتدارس بعض المسائل المهنية داخل المعهد.

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Développée à l’INSAT, une plateforme détecte le COVID-19 par intelligence artificielle

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La guerre contre Covid-19 continue mais cette fois, depuis les laboratoires informatiques où une équipe d’étudiants de l’INSAT, sous la direction du professeur Mustapha Hamdi, dans le cadre d’une coopération académique avec IBM ont réussi à développer un outil de détection qui pourra alléger considérablement la tâche aux médecins tout en assurant des résultats fiables.

Cet outil, basé sur l’intelligence artificielle par apprentissage, consiste en une plateforme qui permet d’analyser les images RX des personnes en question afin de détecter et décrypter les signatures présentes chez les personnes atteintes.

Des recherches ont montré que le virus SARS-CoV-2 laisse une signature bien particulière chez les personnes atteintes détectable par imagerie RX, cependant leur détection est délicate et nécessite l’intervention des experts en radiologie. Certes, cette méthode est moins limitante que les tests effectués au laboratoire de virologie mais reste coûteuse en terme de temps et c’est là où la solution proposée se montre efficace.

En l’alimentant  par des images RX des personnes atteintes (test positif) du virus et des personnes non atteintes (test négatif), le système apprend à identifier les signatures permettant ainsi de développer une expertise dans l’examen et le tri des images radio en une durée réduite.

Les algorithmes proposés ont montré des résultats prometteurs avec un taux d’exactitude de 92% en un temps record.

La plateforme est actuellement en ligne offrant ainsi aux hôpitaux un outil de détection rapide et économique.

Ecrit par Meriam Gaied.

 

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