ڈاکٹر ابن فرید
۸؍ مئی ۲۰۰۳ء گواردو کے ممتاز ادیب و نقاد اور اچھے افسانہ و ناول نگار ڈاکٹر ابن فرید کا انتقال ہوگیا۔ اناﷲ وانا الیہ راجعون۔
ڈاکٹر ابن فرید کا اصل نام محمود مصطفےٰ صدیقی تھا، وہ ضلع بارہ بنکی میں سترکھ کے قریب کے ایک گاؤں ظفر پور میں ۲۸؍ اکتوبر ۱۹۲۵ء کو پیدا ہوئے تھے لیکن ان کی زندگی کا زیادہ حصہ علی گڑھ میں گزرا، آخر میں رام پور میں متوطن ہوگئے تھے، بیمار ہونے پر علی گڑھ میڈیکل کالج میں داخل کیے گئے، یہیں پیامِ اجل آگیا، وہاں سے ان کا جسدخاکی ان کے وطن ظفرپور لایا گیا، ۹؍ مئی کو نماز فجر کے بعد اپنے آبائی قبرستان میں سپرد خاک کردیے گئے۔
ان کے گھر کے حالات بہتر نہیں تھے، ہائی اسکول کرنے کے بعد تعلیم چھوڑ کر رائل انڈین ایر فورس میں ملازمت کرلی، یہ سلسلہ ۱۹۴۴ء سے ۱۹۴۷ء تک جاری رہا، یافت کے لحاظ سے ملازمت اچھی تھی مگر ان کو پسند نہیں تھی، وہ اپنی تعلیم جاری رکھنا چاہتے تھے، ٹیوشن سے کام چلاتے، تعلیم کا شوق انہیں علی گڑھ لے گیا، نفسیات میں داخلہ لیا، اس میں، انگریزی اور عمرانیات میں ایم۔ اے کیا، ۱۹۷۶ء میں پی۔ایچ۔ڈی کی ڈگری لی۔
علمی ذوق کی وجہ سے معلمی کے پیشے سے وابستہ ہوئے، مرکزی درس گاہ اسلامی رام پور سے تدریس کا آغاز کیا، پھر علی گڑھ مسلم یونیورسٹی کے شعبہ تعلیمات و عمرانیات میں لکچرر ہوئے، ملک عبدالعزیز یونیورسٹی جدہ میں بھی درس و تدریس کی خدمت پر مامور رہے، ریٹائر ہونے کے بعد سکوتو یونیورسٹی نائجیریا اور بین الاقوامی یونیورسٹی ملیشیا نے ان کی خدمات حاصل کرنی چاہی مگر اپنی اور اہلیہ کی صحت کی خرابی کی وجہ سے معذرت کردی۔
مرحوم کا تعلق جماعت اسلامی ہند سے تھا، اس تحریک سے وابستگی کی وجہ سے ان...
Pashto is the national language of Afghanistan and is one of the major languages spoken in KPK, Pakistan. According to a research, it has about seven thousand years old history. The speakers of this language are called Pathan or Afghans. They are, as a nation, Muslims. Its literature contains a vast part of Islamic Studies. The Oldest book on the Biography of the Holy Prophet in Pashto is considered to be “Qalbu Siyyr”. This article presents a research view of this book.
Developments in information and communication technology have made it realistic to produce data at high rate, resulting to stress communication and computational infrastructure and making it difficult to store and transmit that data. To deal with these unbounded and continuous data streams is a sheer challenge for researchers from communication, data storage, computational and data mining domains because of its continuity, unbounded in nature, endless arrival and concept drifting with the passage of time. Extracting useful and hidden information from these ubiquitous data streams is one of the major goals during the last decade. Both supervised and unsupervised techniques of knowledge discovery were being researched e.g. clustering and frequent pattern mining. Frequent patterns reveal important and hidden information in the data and there are many application areas where these can be very helpful to improve overall performance of the system. Aims: Main objectives of this research are three-fold. Firstly our target is to review the existing scientific and analytical techniques addressing data mining in ubiquitous and continuous streams of data. Secondly, addressing data collected from ubiquitous devices and investigating device resources for local or centralized mining in streaming data environment. Finally, our focus is to devise comparatively efficient and accurate methodology for finding closed frequent itemsets in streaming data. Similarly, incorporation of contextual information in mining process is also addressed. Methods: As a first step of this research, we performed a regress review of existing scientific techniques and algorithms specifically designed to extract hidden information from the ubiquitous data streams and studied limitations and problem areas to develop a new and improved version of existing techniques. Then we performed analytical study on ubiquitous data mining resource restriction and limitations and comparison of centralized and distributed data mining in ubiquitous environment. Regarding the final aims of this research, we have developed a generic framework that is adaptable, scalable and incorporating contextual information to improve data mining results and outcomes.