محنت کامیابی کی ضمانت ہے
نحمدہ ونصلی علی رسولہ الکریم امّا بعد فاعوذ بااللہ من الشیطن الرجیم
بسم اللہ الرحمن الرحیم
معزز اسا تذہ کرام اور میرے ہم مکتب ساتھیو!
آج مجھے جس موضوع پر اظہار خیال کرنا ہے وہ ہے:’’محنت کامیابی کی ضمانت ہے‘‘
صدرِذی وقار!
اس کائنات میں ہرشخص یہ چاہتا ہے کہ میں کامیاب و کامران ہو جاؤں۔ میری کامیابی و کامرانی کے ڈنکے چار دانگ عالم میں بجنے لگیں۔ میری زندگی کامیابی سے گزرے۔ کسی میدان میں مجھے ناکامی کا منہ نہ دیکھنا پڑے۔ میرے دوست میرے ساتھ ہمیشہ تعاون کرنے پر آمادہ ر ہیں۔ اپنے اعداء اور مخالفین کو بھی معاونت پر آمادہ کرنے پر کامیاب ہو جاؤں۔
محترم صدر!
یہ بہت کچھ یونہی نہیں ہوگا ۔اس کے لیے انتھک محنت کی ضرورت ہے۔ اس کے لیے شب و روز کوشش کی ضرورت ہے۔ اس کے لیے مسلسل تگ و دو کی ضرورت ہے۔ اس کے لیے عمل پیہم کی ضرورت ہے۔ اس کے لیے مساعی جمیلہ کی ضرورت ہے، جیسے جیسے ہم محنت کرتے جائیں گے کامیابی کے دروازے ہمارے لیے کھلتے جائیں گے۔
یقین محکم ، عمل پیہم، محبت فاتح عالم
جہاد زندگانی میں یہ ہیں مردوں کی شمشیریں
جنابِ صدر!
اگر کوئی طالب علم تعلیمی میدان میں کامیاب ہونا چاہتا ہے۔ اگر کوئی سیاستدان میدانِ سیاست میں کامیابی و کامرانی کے جھنڈے گاڑھنا چاہتا ہے۔ اگر کوئی قانون دان اپنی عظمت کا لوہا منوانا چاہتا ہے۔ اگر کوئی کسان اپنے کھیت و کھلیان کو کشت ِزعفران بنانا چاہتا ہے تو سب کو درمحنت و مشقت پر دستک دینا ہوگی۔
صدرِذی وقار!
قرآنِ پاک میں ارشاد ِباری تعالیٰ ہے کہ ’’لیس للانسان الا ماسعی‘‘ یعنی انسان کو وہی کچھ ملتا ہے جس کے لیے وہ کوشش کرتا ہے جس کے لیے تگ و دو کرتا...
Dalam menjalankan organisasi sekolah, seorang pemimpin harus mampu mengemudikan dan menjalankan organisasinya. Artinya seorang pemimpin harus mampu membawa perubahan, karena perubahan adalah tujuan pokok dari kepemimpinan. Tujuan penelitian di antaranya untuk mendeskripsikan gaya kepemimpinan kepala sekolah di Madrasah Ibtidaiyah Mujahidin Loloan Barat. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan jenis deskriptif. Teknis pengumpulan data menggunakan tiga cara yaitu observasi, wawancara dan dokumentasi. Data yang terkumpul kemudian dianalisis dengan mengikuti prosedur Reduksi data, Display data, dan kesimpulan Hasil dari penelitian ini disimpulkan bahwa: Pertama, Gaya kepemimpinan kepala sekolah di Madrasah Ibtidaiyah Mujahidin Loloan Barat lebih dominan menggunakan gaya kepemimpinan demokratis dan dalam pengambilan keputusan yang mendesak, gaya kepemimpinan yang digunakan adalah gaya kepemimpinan otokrasi atau otoriter. Kedua, Kinerja guru di Madrasah Ibtidaiyah Mujahidin Loloan Barat dapat dikatakan sangat baik dan tingkat tinggi karena dengan melihat kompetensi guru yang meliputi kompetensi paedagodik, kompetensi kepribadian, kompetensi sosial, dan kompetensi profesional. Ketiga, Manajemen kepemimpinan kepala sekolah dalam peningkatan kinerja guru di Madrasah Ibtidaiyah Mujahidin Loloan Barat dapat dikatakan sangat baik dengan menggunakan gaya kepemimpinan demokratis dan otoriter serta supervisi observasi kelas dalam kegiatan-kegiatan, yaitu kegiatan harian, mingguan, bulanan, dan semester.
The internet was initially designed to present information to users in English. However, with the passage of time and the development of standard web technologies such as browsers, programming languages, libraries, frameworks, databases, front and back-ends, protocols, APIs, and data formats, the internet became a multilingual source of information. In the last few years, the natural language processing (NLP) research community has observed a rapid growth in online multilingual contents. Thus, the NLP community maims to explore monolingual and cross-lingual information retrieval (IR) tasks. Digital online content in Urdu is also currently increasing at a rapid pace. Urdu, the national language of Pakistan and the most widely spoken and understandable language of Indian sub-continent, is considered a low-resources language (Mukund, Srihari, & Peterson, 2010). Part of speech (POS) tagging and named entity recognition (NER) are considered the most basic NLP tasks. Investigation of these two tasks in Urdu is very hard. POS tagging, the assignment of syntactic categories for words in running text is significant to natural language processing as a preliminary task in applications such as speech processing, information extraction, and others. Named entity recognition (NER) corresponds to the identification and classification of all proper nouns in texts, and predefined categories, such as persons, locations, organizations, expressions of times, quantities and monetary values, etc. it is considered as a sub-task and/or sub-problem in information extraction (IE) and machine translation. NER is one of the hardest task in Urdu language processing. Previously majority Urdu NER systems are based on machine learning (ML) models. However, the ML model needs sufficiently large annotated corpora for better performance(Das, Ganguly, & Garain, 2017). Urdu is termed as a scared resource language in which sufficiently large annotated corpus for ML models’ evaluation is not available. Therefore, the adoption of semi-supervised approach which is largely dependent on usage of the huge amount of unlabeled data is a feasible solution. In this thesis, we propose a generic Urdu NLP framework for Urdu text analysis based on machine learning (ML) and deep learning approaches. Initially, we addressed POS challenges by developing a novel tagging approach using the linear-chain conditional random fields (CRF). We employed a strong, stable, balanced language-independent and language dependent feature set for Urdu POS task and used the method of context words window. Our approach was evaluated against a support vector machine (SVM) technique for Urdu POS - considered Abstract WAHAB KHAN Reg: No. 72-FBAS/PHDCS/S12 vi as the state of the art - on two benchmark datasets. The results show our CRF approach to improving upon the F-measure of prior attempts by 8.3 to 8.5%. Secondly, we adopted deep recurrent neural network (DRNN) learning algorithms with various model structures and word embedding as a feature for the task of Urdu named entity recognition and classification. These DRNN models include long short-term memory (LSTM) forward recurrent neural network (RNN), LSTM bi-directional RNN, backpropagation through time (BPTT) forward RNN and BPTT bi-directional RNN. We consider language-dependent features such as part of speech (POS) tags as well as language independent features such as N-grams. Our results show that the proposed DRNN-based approach outperforms existing work that employ CRF based approaches. Our work is the first to use DRNN architecture and word embedding as a feature for Urdu NER task and improves upon prior attempts by 9.5% in the case of maximum margin.