ھذا كتابي ’’شعر نازك الملائکۃ وبروین شاکر (دراسۃ مقارنہ)‘‘، حاولتُ بکل جھدي أن أجعله ذا أھمیۃ کبیرۃ ومفیدًا لجمیع القراء۔
وقد أخترت ھذا العنوان لأھمیتہِ، ولأھمیۃ مکانۃ الشاعرۃ الکبیرۃ المعروفۃ ورائدۃ الشعر العربي الحر نازك الملائکۃ، والشاعرۃ المعروفۃ العظیمۃ بروین شاکر، والتي لھا المکانۃ الممیزۃ بین الشاعرات الأخریات، وھي معروفۃ بشاعرۃ (خوشبو) الرائحۃ العطرۃ، وقد حاولتُ أن أقدم مفھوم أشعارھما، وحاولتُ بکل جھدي أن أترجم أشعار بروین شاکر، ودرست أشعار نازك الملائکۃ وبروین شاکر، ومن خلال دراستي لأشعارھما قدمت مقارنۃ شعرية بشکل عام، وذلك أنني وجدتُ تقاربًا بین أسلوبھما وأفکارھما ومشاعرھما، فسمیتُ ھذا القسم بالقصائد المتشابھۃ، وأیضاً وجدتُ بعض الإختلافات في الأسلوب والأفکار والمشاعر، فسمیتُ ھذا القسم بالقصائد المختلفۃ لنازك الملائکۃ وبروین شاکر، وبذلتُ کل جھدي أن أقدم الشيء الجید للقراء، وأطلب من العلي القدیر أن ینال عملي ھذا رضاکم، وقد شجعني علی التأليف الأستاذ الكبير والعالم الجليل والفاضل الدکتور المحترم سلیم طارق خان رئیس الجامعۃ الإسلامیۃ ببھاولفور(سابقاً) الذي لہ الفضل الکبیر في مساعدتي بعد ﷲ سبحانہ وتعالى، وفضيلتهُ كان المشرف على رسالتي (رسالة الدكتوراه)، كما أنّ هذا الكتاب جزء من رسالتي. وأيضاً قام بتصحيح هذا الكتاب معالي الأستاذ الكبير والعالم الجليل والفاضل الدكتور المحترم أحمد محمد الشرقاوي أستاذ ورئيس قسم التفسير وعلوم القرآن بجامعة الأزهر، وأستاذ الدراسات العليا بالجامعة الإسلامية بالمدينة المنورة سابقاً، وعضو اللجنة الدائمة لترقية الأساتذة في التفسير وعلوم القرآن بجامعة الأزهر، وفضيلته درَّس وحاضر وشارك في كثير من الجامعات العربية والإسلامية ،جامعة الأزهر للرئاسة العامة لتعليم البنات بالمملكة،جامعة القصيم، الجامعة الإسلامية بالمدينة المنورة وأيضاً جامعةالشارقة.
كما قام بمراجعة الكتاب الأستاذ الكبير والعالم الجليل والفاضل الدكتور المحترم إبراهيم محمد إبراهيم السيد الأستاذ بقسم اللغة الأردية بجامعة الأزهر والرئيس السابق له، وقد عمل سيادته رئيساً لقسم اللغة الأردية بجامعة الأزهر منذ عام 1998م وحتى عام 2006م، ثم سافر في العام نفسه إلى باكستان ليعمل أستاذًا زائرًا بقسم دائرة المعارف...
Poetry is one of the most prominent spiritual genres of mystic literature. Most of the mystics have expressed their thoughts in poetry. Mystic poetry is replete with metaphors of “wine”, “cup”, “tavern” and “wine-bearer” although, in Islam, the use of wine is strictly prohibited. However, the mystic poets make repeated use of such metaphors. This paper aims to compare the use of the metaphor of wine, cup, and tavern in the poetry of Rumi and Hafiz. Further, it spotlights the hidden meaning of mystical metaphors to make it expressible. The current research is based on Ricoeur’s hermeneutic model of understanding text which Ricoeur calls the Hermeneutic Arc. This study concludes that the cornerstone ideology beyond the use of metaphors is to awaken the sleeping souls, the negation of material pursuit, and realization of spiritual truth---Divine love and unity with God. Hafiz focuses on freedom, an eternity of soul, joy, and immortality; further. While Rumi talks about enlightenment of soul, union with Beloved and strong faith. Rumi’s use of language, imagery, and ideas are more powerful than Hafiz.
In modern complex and highly interconnected power systems, load forecasting is the first and most critical step in operational planning. The ability to predict load from few hours ahead to several days in the future can help utility operators to efficiently schedule and utilize power generation. The main focus of this research is to have an accurate and robust solution to the Short-term Load Forecasting (STLF) problem using Artificial Intelligence based techniques. Amongst several techniques reported in the literature, Artificial Neural Network (ANN) has been proposed as one of the promising solution for STLF. The ANN is more advantageous than statistical models, because it is able to model a multivariate problem without making complex dependency assumptions among input variables. By learning from training data, the ANN extracts the implicit nonlinear relationship among input variables. However, ANN-based STLF models use Backward Propagation (BP) algorithm for training, which does not ensure convergence and hangs in local minima more often. BP requires much longer time for training, which makes it difficult for real- time application. To overcome this problem, we use Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm to evolve directly ANN by considering it as an optimization problem. With PSO responsible for training, we can modify ANN in any way to suit the problem or class of problems. Secondly, load series is complex and exhibit several level of seasonality due to which sometimes ANN is unable to capture the trend. To overcome this shortcoming, we have used modularized approach. We used smaller ANN models of STLF based on hourly load data and train them through the use of PSO algorithm. A variety of Swarm based ANN hourly load models have been trained and tested over real time data spread over a period of 10 years. Keeping in view the various seasonal effects and cyclical behavior, we divided the load data in different scenarios and results were analyzed and compared. The forecast results in majority of the cases are fairly accurate and prove the promise of proposed methodology. This approach gives better-trained models capable of performing well over time varying window and results in fairly accurate forecasts.