As the world continues to fight the COVID-19 pandemic, it is simultaneously fighting an infodemic' -- a flood of disinformation and spread of conspiracy theories leading to health threats and the division of society. To combat this infodemic, there i
s an urgent need for benchmark datasets that can help researchers develop and evaluate models geared towards automatic detection of disinformation. While there are increasing efforts to create adequate, open-source benchmark datasets for English, comparable resources are virtually unavailable for German, leaving research for the German language lagging significantly behind. In this paper, we introduce the new benchmark dataset FANG-COVID consisting of 28,056 real and 13,186 fake German news articles related to the COVID-19 pandemic as well as data on their propagation on Twitter. Furthermore, we propose an explainable textual- and social context-based model for fake news detection, compare its performance to black-box'' models and perform feature ablation to assess the relative importance of human-interpretable features in distinguishing fake news from authentic news.
The study focused on the following problem: Is there an impact of the Corona pandemic on the tourist demand for accommodation facilities in Lattakia Governorate?. The study aimed at the following: To clarify the reality of the tourist demand for acco
mmodation facilities before the Corona pandemic, in addition to determining the changes in the structure of the tourist demand in the accommodation facilities (hotels, chalets and furnished apartments, and visitors) during the period of the Corona pandemic in the Lattakia Governorate in 2020. A descriptive analytical approach was used.The study found a set of results, the most important of which are: The Corona pandemic affected the overall tourism demand for accommodation facilities in the Lattakia Governorate significantly in 2020 compared to 2019, There is an improvement in the overall tourism demand for accommodation facilities in the Lattakia Governorate in the three years before the pandemic. The pandemic affected the components of the Tourism Demand (hotels, furnished apartments, visitors) in Lattakia Governorate in 2020, The tourist demand for hotels was affected less than the Tourism demand for chalets, apartments, and visitors.
Translation models for the specific domain of translating Covid data from English to Irish were developed for the LoResMT 2021 shared task. Domain adaptation techniques, using a Covid-adapted generic 55k corpus from the Directorate General of Transla
tion, were applied. Fine-tuning, mixed fine-tuning and combined dataset approaches were compared with models trained on an extended in-domain dataset. As part of this study, an English-Irish dataset of Covid related data, from the Health and Education domains, was developed. The highestperforming model used a Transformer architecture trained with an extended in-domain Covid dataset. In the context of this study, we have demonstrated that extending an 8k in-domain baseline dataset by just 5k lines improved the BLEU score by 27 points.
The Covid pandemic upended translation teaching globally. The forced move to online teaching represented a gargantuan challenge for anyone only experienced in face-to-face teaching. Online translation teaching requires distinct approaches to guarante
e that students can reach the targeted learning goals. This paper presents a literature review on the provision of effective feedback in the light of these drastic changes in translation teaching as well as a description as how existing research on online feedback for translation training has been applied to the design of online courses at the translation program at Rutgers University.
ونتيجة تفشي covid-19 بشكل هائل حول العالم وتزايد عدد الإصابات والوفيات بسببه كان له الأثر الكبير في ضرورة البحث عن أساليب سريعة لتشخيص covid-19.
فتم إيجاد الحلول التقنية الأمثلية باستخدام التعلم العميق من خلال بناء نموذج يساعد على استخلاص السمات الأ
مثلية من الصور الشعاعية والتي بدورها تدخل إلى مصنفات ويتم تصنيفها بشكل أسرع إلى أشخاص مصابة أم طبيعية.
وهذا يساعد في الحد من انتشاره عن طريق اتخاذ الإجراءات اللازمة مع الأشخاص المصابين وعزلهم عن الأشخاص الآخرين.
لقد استخدمنا نموذج CNN يساعد في استخلاص السمات من الصور الشعاعية الصدرية X-Ray ومن ثم إدخال تلك السمات إلى مصنفات لتشخيص المرض بحالتيه الإيجابية والسلبية والغاية من ذلك مساعدة المؤسسات الصحية في السرعة بتشخيص المرض واتخاذ التدابير اللازمة بعد ذلك.
بات مرض كورونا من الأمراض التي تهدد حياتنا اليومية وذلك يعود إلى سرعة المرض الكبيرة وكانت الجهود كلها تصب في الحد من ذلك الانتشار الهائل للفيروس وذلك عن طريق التشخيص السريع للمرضى واتخاذ الاحتياطات اللازمة بعد ذلك.
هذا فرض علينا البحث عن أساليب مجدي
ة و سريعة لتشخيص المرض والحد من انتشاره والوصول إلى حلول تقنية مفيدة باستخدام التعلم العميق وذلك من خلال بناء نموذج يساعد على تصنيف الصور الشعاعية للمرضى هل هم أشخاص أصحاء أم مصابين وبالتالي القدرة على تشخيص المرض بشكل أسرع
لقد استخدمنا نموذج قائم على التعلم العميق وهو شبكة عصبية تلافيفة لمساعدة أخصائي الأشعة على تشخيص وتحديد الإصابة أو نفيها تلقائيا من الصور الشعاعية
وقد حقق النموذج دقة تصنيف مقدارها 96.46 في المئة
في 29 كانون الأول من العام 2019 ،أبلغت مستشفى في مدينة ووهان، مقاطعة هوبي في الصين عن تفشي ذات رئة فيروسية غير مفسر ة. قامت الحكومة الصينية بتنبيه منظمة الصحة العالمية في الوقت المناسب. وفي 8 كانون الثاني من العام 2020 ،تم تحديد العامل الممرض بفيروس
كورونا المستجد 2019( nCoV-2019 ،)وتَّم إرسال السلسلة الجينية بسرعة لمنظمة الصحة العالمية. في 30 كانون الثاني، أعلنت منظمة الصحة العالمية عن تفشي ذات رئة بفيروس كورونا المستجد كحالة طوارئ صحية عامة ذات شأن دولي. في 12 شباط 2020 ،أعلنت اللجنة العالمية لتصنيف الفيروسات أَن nCoV-2019 تم تسميته بشكل رسمي بالمتلازمة التنفسية الحادة بفيروس كورونا 2 ( 2-CoV-SARS ،)
وفي نفس اليوم، أعلنت منظمة الصحة العالمية أن الداء المسَّبب بـ 2-CoV-SARS تَّم تسميته بداء .)COVID-19( 2019 كورونا فيروس.
قامت الحكومة الصينية بإعطاء الأولوية القصوى لحياة الناس وصحتهم وبذلك تم اتخاذ إجراءات الوقاية والضبط لوباء 19-COVID ،لضبط تفشي 19-COVID ، قام مجلس الصحة الوطني لجمهورية الصين الشعبية، بالإضافة للإدارة الوطنية للطب الصيني التقليدي وبعض المنظمات الأخرى ذات الصلة بتنظيم الخبراء وبشكل فوري لإصدار وتحديث دلائل إرشاد تشخيص الـ 19-COVID وعلاجه والوقاية منه وضبطه.
إن دلائل الإرشاد المكتوبة والمبنية على دراسة، وتحليل وتخليص عالج لحالات 19-COVID تستخدم لإرشاد الطاقم الطبي وعاملي الصحة العامة في الصين للفهم الأفضل والوقاية وعلاج الـ.COVID-19
ولكي نقوم بشكل صادق و موضوعي بمشاركة خبرة الصين مع العالم في تشخيص الـ 19-COVIDوعلاجه والوقاية منه وضبطه. قمنا بترجمة دلائل الإرشاد الصينية الأخيرة والتفسيرات المرتبطة بها في هذا الكتاب .
نأمل أن يقدم هذا الكتاب المراجع للبلدان العربية المتأثرة بالـ 19-COVID ،وبالإضافة لتعزيز تبادل الخبرات والتعاون في مجال الوقاية، وضبط وتشخيص وتدبير الداء، وبذلك نعزز تطوير الصحة العالمية معا، آملين أن يحمي الله سورية وكل البلدان العربية والعالم من انتشار الإمراض والأوبئة.
وفي الختام أشكر محرري هذا الكتاب ( مجلس الصحة الوطني لجمهورية الصين الشعبية والإدارة الوطنية للطب الصيني التقليدي) وناقلين النسخة الإنكليزية (جمعية الطب الوقائي الصينية)، والشكر موصول لكل من ساهم في نقله إلى العربية من طلاب الدراسات العليا وطالب الطب في جامعة دمشق، آملا أن يكون هذا الكتاب قيمة مضافة للمكتبة العلمية العربية.
