به نقل از «تسنیم»

فرمانده سپاه قزوین: ‌با پشت‌‌ میزنشینی مشکلات تولید رفع نمی‌‌شود

تاریخ انتشار: ۲۰ تیر ۱۴۰۱ | کد خبر: ۳۵۴۶۴۴۲۱

فرمانده سپاه استان قزوین گفت: مهمترین مانع تولید قوانین مزاحم است. متاسفانه برخی از این قوانین را برطرف کردن مشکل نوشتیم که امروز خودشان تبدیل به مشکل شدند. - اخبار استانها -

به گزارش خبرگزاری تسنیم از قزوین، سردار سرتیپ‌دوم پاسدار رستمعلی رفیعی آتانی شامگاه امروز در مراسم افتتاحیه نمایشگاه کالای ایرانی خانه ایرانی که در محل دائمی نمایشگاه‌های بین‌المللی قزوین گشایش یافت، در جمع خبرنگاران اظهار داشت: خوشبختانه تنوع اقلامی که در این نمایشگاه ارائه شده، کاملاً محسوس است.

بیشتر بخوانید: اخباری که در وبسایت منتشر نمی‌شوند!

دوم اینکه تولیدکنندگان مستقیماً تولیداتشان را عرضه می‌کردند که این هم قابل تقدیر بود.

وی اضافه کرد: آنچه که از خروجی این نمایشگاه توقع داریم، این است که مردم به تولیدات داخلی کشور اعتماد کنند و با خریدشان به تولید ایرانی رونق ببخشند. همچنین از تولیدکنندگان هم تقاضا داریم که در تولید باکیفیت محصولات همت بگمارند تا مردم به این اعتماد خودشان استمرار ببخشند. هر وقت که تولیدات ما کیفیت داشته باشد، مردم هم از آن حمایت می‌کنند.

سردار رفیعی آتانی ادامه داد: خوشبختانه این توان و دانش در ایران وجود دارد. اگر توان و فکر ایرانی کنار هم باشند، می‌توانیم کارهای خوبی انجام دهیم و البته زمانی می‌توانیم از مردم بخواهیم که کالای ایرانی بخرند که مردم بااحساس رضایت بعد از خرید کالای ایرانی دوباره تقاضا کنند و سراغ کالای ایرانی بروند. این خواسته مقام معظم رهبری و راه نجات اقتصاد کشور است.

وی یادآور شد: اما این‌طور نیست که بگوییم برخی از کالاها و محصولات باید الزاماً تولیدات داخلی ما باشد. چرا که کشور را از پیشرفت‌های سایر کشورها محروم نمی‌کنیم. درها به روی آنها باز است و می‌توانند کالاهایی که نسبت به نمونه‌های داخلی به ویژه در حوزه خودرو بهتر هستند را وارد کشور کنند. در واقع به تولیدکنندگان می‌توانیم بگوییم که اگر خوب تولید نکنید، از محبت مردم ایران محروم می‌شوید.

برای شناسایی مشکلات تولید باید وسط میدان بیاییم

فرمانده سپاه حضرت صاحب‌الأمر(عج) مهمترین مانع تولید را قوانین مزاحم دانست و گفت: بنابراین باید بخشی از قوانین موجود را اصلاح کنیم. برای نمونه امروز قوانینی در حوزه بیمه داریم که متعلق به چندین سال پیش است یا قوانین برای برطرف کردن مشکلاتی داریم که آن مشکل امروز اصلاً وجود ندارد و یا قوانین جوابگوی حل مشکل نیستند.

سردار رفیعی آتانی افزود: بنابراین باید همت کنیم تا این مشکلات تولید را برطرف کنیم که این با نشستن داخل دستگاه‌های اجرایی و پشت میز محقق نمی‌شود. در واقع تولیدکننده با تمام اشتیاق و دغدغه می‌گوید که فلان مشکل را دارم. این دغدغه‌ها و مشکلات تولید را زمانی می‌توانیم بفهمیم که حضور میدانی داشته باشیم.

وی ادامه داد: باید از اتاق‌های بیرون آمده و وسط میدان بیاییم. متاسفانه برخی از این قوانین را برطرف کردن مشکل نوشتیم که امروز خودشان تبدیل به مشکل شدند. بنابراین باید در کنار هم قرار بگیریم و با مدیریت جهادی گره‌هایی که می‌شناسیم را برطرف کنیم. البته این کار آسیبی دارد که ممکن است برخی از تصمیم‌ها از غنای کارشناسی برخوردار نباشد.

سردار رفیعی آتانی تصریح کرد: بنابراین می‌توانیم برخی از موانع که درباره آنها به اجماع و یقین می‌رسیم، در بازدیدها برطرف کنیم و رفع باقی‌مانده را به زمان دیگری موکول کنیم.

انتهای پیام/

منبع: تسنیم

کلیدواژه: بسیج سازندگی کارگاه تولیدی تولید ملی بسیج سازندگی کارگاه تولیدی تولید ملی کالای ایرانی مشکلات تولید رفیعی آتانی

درخواست حذف خبر:

«خبربان» یک خبرخوان هوشمند و خودکار است و این خبر را به‌طور اتوماتیک از وبسایت www.tasnimnews.com دریافت کرده‌است، لذا منبع این خبر، وبسایت «تسنیم» بوده و سایت «خبربان» مسئولیتی در قبال محتوای آن ندارد. چنانچه درخواست حذف این خبر را دارید، کد ۳۵۴۶۴۴۲۱ را به همراه موضوع به شماره ۱۰۰۰۱۵۷۰ پیامک فرمایید. لطفاً در صورتی‌که در مورد این خبر، نظر یا سئوالی دارید، با منبع خبر (اینجا) ارتباط برقرار نمایید.

با استناد به ماده ۷۴ قانون تجارت الکترونیک مصوب ۱۳۸۲/۱۰/۱۷ مجلس شورای اسلامی و با عنایت به اینکه سایت «خبربان» مصداق بستر مبادلات الکترونیکی متنی، صوتی و تصویر است، مسئولیت نقض حقوق تصریح شده مولفان در قانون فوق از قبیل تکثیر، اجرا و توزیع و یا هر گونه محتوی خلاف قوانین کشور ایران بر عهده منبع خبر و کاربران است.

خبر بعدی:

ارزیابی مشکلات قلبی را به ChatGPT نسپارید!

ایتنا - پژوهشگران «دانشگاه ایالتی واشنگتن» در یک آزمایش جدید دریافتند که ChatGPT نمی‌تواند عملکرد خوبی را در ارزیابی مشکل قلبی داشته باشد.
به رغم توانایی‌های گزارش‌ شده درباره ChatGPT برای قبول شدن در آزمون‌های پزشکی، یک پژوهش جدید نشان می‌دهد که اتکا به این فناوری برای برخی ارزیابی‌های سلامتی مانند بررسی نیاز بیمار مبتلا به درد قفسه سینه به بستری شدن در بیمارستان عاقلانه نیست.

به گزارش ایتنا از ایسنا، در پژوهش جدیدی که شامل هزاران وضعیت شبیه‌سازی شده از بیماران مبتلا به درد قفسه سینه است، ChatGPT نتایج متناقضی را ارائه کرد و سطوح متفاوتی را از ارزیابی خطر مشکل قلبی در داده‌های به‌دست‌آمده از بیماران نشان داد. همچنین، این سیستم هوش مصنوعی مولد نتوانست با روش‌های سنتی مطابقت داشته باشد که پزشکان از آنها برای قضاوت درباره خطر مشکل قلبی بیمار استفاده می‌کنند.

دکتر «توماس هستون»(Thomas Heston) پژوهشگر دانشکده پزشکی «دانشگاه ایالتی واشنگتن»(WSU) گفت: ChatGPT به یک شیوه ثابت عمل نمی‌کرد. با توجه به داده‌های مشابه، ChatGPT رتبه خطر پایینی را ارائه می‌دهد. دفعه بعد یک رتبه متوسط را پیش‌بینی می‌کند و گهگاه تا افزایش خطر پیش می‌رود.

هستون گفت: پژوهشگران باور دارند این مشکل احتمالا به دلیل سطح تصادفی بودن نسخه کنونی نرم‌افزار ChatGPT۴ است که به آن کمک می‌کند تا پاسخ‌هایی را برای شبیه‌سازی زبان طبیعی ارائه دهد. با وجود این، همین تصادفی بودن باعث می‌شود نرم‌افزار برای کاربردهای حوزه سلامت که به یک پاسخ منسجم نیاز دارند، به خوبی کارآیی نداشته باشد.

هستون ادامه داد: ما متوجه شدیم که تنوع زیادی وجود دارد و این تنوع در رویکرد می‌تواند خطرناک باشد. این فناوری می‌تواند برنامه سودمندی باشد اما من معتقدم که فناوری بسیار سریع‌تر از درک ما پیش می‌رود. بنابراین، بسیار مهم است که پژوهش‌های بسیاری را به ‌ویژه در موقعیت‌های بالینی پرخطر انجام دهیم.

درد قفسه سینه، یکی از شکایت‌های رایج در اورژانس است که پزشکان را ملزم می‌کند تا فوریت وضعیت بیمار را مورد ارزیابی قرار دهند. هستون گفت: برخی از موارد بسیار جدی را به راحتی می‌توان با توجه به علائم آنها شناسایی کرد اما موارد کم‌خطر ممکن است پیچیده‌تر باشند؛ به ویژه هنگام تعیین اینکه آیا بیماری باید برای بررسی بیشتر در بیمارستان بستری شود یا به خانه برود و مراقبت‌های سرپایی را دریافت کند.

متخصصان پزشکی در حال حاضر اغلب از یکی از دو معیار موسوم به TIMI و HEART برای ارزیابی خطر مشکل قلبی استفاده می‌کنند. هستون این مقیاس‌ها را به ماشین‌حساب‌هایی تشبیه کرد که متغیرهای انگشت‌شمار را مانند علائم، سابقه سلامت و سن استفاده می‌کنند. در مقابل، یک شبکه عصبی هوش مصنوعی مانند ChatGPT می‌تواند میلیاردها متغیر را به سرعت ارزیابی کند. این بدان معناست که شاید ChatGPT بتواند یک موقعیت پیچیده را سریع‌تر و دقیق‌تر تحلیل کند.

برای این پژوهش، هستون و همکارش دکتر «لارنس لوئیس»(Lawrence Lewis) پژوهشگر «دانشگاه واشنگتن در سنت لوئیس»(WashU) ابتدا سه مجموعه داده را از ۱۰ هزار مورد تصادفی و شبیه‌سازی‌شده ایجاد کردند. یک مجموعه داده دارای هفت متغیر مقیاس TIMI، مجموعه دوم شامل پنج متغیر مقیاس HEART و مجموعه سوم دارای ۴۴ متغیر تصادفی سلامت بود. در دو مجموعه داده اول، ChatGPT ارزیابی خطر متفاوتی را در ۴۵ تا ۴۸ درصد مواقع نسبت به امتیاز ثابت TIMI یا HEART ارائه کرد. پژوهشگران برای آخرین مجموعه داده، موارد را چهار بار اجرا کردند و دریافتند که ChatGPT اغلب با خودش موافق نیست و در ۴۴ درصد مواقع، سطوح ارزیابی متفاوتی را برای موارد مشابه ارائه می‌دهد.

به رغم یافته‌های منفی این پژوهش، هستون پتانسیل زیادی را برای هوش مصنوعی مولد در مراقبت‌های بهداشتی پیش‌بینی می‌کند. به عنوان مثال، با فرض رعایت استانداردهای حفظ حریم خصوصی، کل سوابق پزشکی را می‌توان در برنامه بارگذاری کرد و در شرایط اضطراری، پزشک می‌تواند از ChatGPT بخواهد تا سریع‌ترین حقایق را درباره یک بیمار ارائه دهد. همچنین، پزشکان برای موارد دشوار و پیچیده می‌توانند از برنامه بخواهند تا چندین تشخیص احتمالی را ارائه دهد.

هستون گفت: ChatGPT می‌تواند در ارائه دادن تشخیص افتراقی عالی باشد و این احتمالا یکی از بزرگ‌ترین نقاط قوت آن است. اگر کاملا نمی‌دانید که درباره یک بیمار چه می‌گذرد، می‌توانید از ChatGPT بخواهید تا پنج تشخیص اصلی و استدلال خود را برای هر یک از آنها ارائه دهد. بنابراین، ChatGPT می‌تواند به شما کمک کند تا درباره یک مشکل فکر کنید اما در پاسخ دادن خوب نیست.

این پژوهش در مجله «PLOS ONE» به چاپ رسید.