عبدالرحمن خان نشترؔ
جناب عبدالرحمن خان نشتر کی وفات نے پورے اترپردیش کو سوگوار بنادیا ہے، وہ اس صوبہ کے ایک مقبول اور ہر دلعزیز لیڈر تھے، ان پر دو بار دل کی بیماری کا حملہ ہوچکا تھا، ۷؍ اکتوبر کو بریلی کے ایک مشاعرہ میں نعتیہ کلام سماعت فرما رہے تھے کہ پھر حملہ ہوا اور جاں بحق ہوگئے، اِناﷲِ وَ اِنا اِلَیہ رَاجِعُون، انھوں نے پہلے کان پور میں تجارت شروع کی، پھر قوم و وطن کی خدمت کے لیے اپنی زندگی وقف کردی وہ کانگریس پارٹی کے سرگرم اور مخلص کارکن تھے، مختلف تنظیمی عہدوں پر فائز رہنے کے علاوہ وزیر بھی رہے، اقلیتوں کے مسائل اور قومی یکجہتی کے پروگرام سے دلچسپی کی بناء پر کانگریس کے اقلیتی سیل کے صدر اور ریاستی قومی یکجہتی کونسل کے نائب صدر مقرر کیے گئے، جو بھی عہدہ اور ذمہ داری انھیں سپرد کی جاتی، اسے محنت، قابلیت اور دیانت داری سے انجام دیتے اور نیک نامی حاصل کرتے۔
نشتر صاحب ایک خوش عقیدہ مسلمان اور بزرگان دین کے بڑے متعقد تھے، مزاروں پر بھی حاضری دیتے، صوم و صلوٰۃ کے پابند تھے، تلاوت قرآن میں ناغہ نہ کرتے، حج کا فریضہ بھی ادا کیا تھا، گزشتہ سال لکھنو کی تقدس حج کانفرنس کا افتتاح کرتے ہوئے انھوں نے جو پرمغز اور دلنشین تقریر کی اس سے لوگ بہت متاثر ہوئے، اس سے ان کی گہری مذہبیت کا بھی اندازہ ہوا، مسلمانوں کے مخصوص مسائل سے بھی دلچسپی لیتے اور اس کے لیے جرأت و بے باکی سے آواز بلند کرتے، وہ اپنی نیکی، شرافت، وضعداری اور انسانیت دوستی کی وجہ سے ہر طبقہ میں مقبول تھے، دوسروں کی مدد کرکے خوش ہوتے، بڑے عہدوں پر فائر ہونے کے باوجود عوام سے بھی برابر رابطہ قائم رکھتے، راقم سے ملاقات ہوتی تو بڑے تپاک سے ملتے...
The word corruption is very comprehensive. It is the synonym of bribery, demoralization, sinfulness, wickedness, impurity, dishonesty, fraud, falsehood, embezzlement, illegal and criminal, etc. Currently in pakistan government & private sectors, high rank government employees, bureaucracy and political institutions, are involved in different kinds of corruption. Consequently, the economy of the courntry has been effected extremly. Therefore, there is no peace in the counrtry. CALVIN COOLIDGE said in his speech, in 1923: "Economy is always a guarantee of peace". (1) In this research article it would be searched that how the corruption in the country could be eradicated, in the light of Islamic teachings. So that the economy of the the country can make progress smoothly and easily.
In the past two decades, automatic colon cancer detection has become an active research area. Traditionally, colon cancer is diagnosed using microscopic analysis of pathological tissue imagery. However, the process is subjective and leads to considerable inter/intra observer variation in diagnosis. Therefore, reliable computer-aided colon cancer diagnostic systems are in high demand. In this thesis, a computer-aided colon cancer diagnostic (CAD) system has been proposed that comprises three main phases. In therst phase, an unsupervised colon biopsy image segmentation technique, which is based on a few novel extensions in traditional object oriented texture analysis based segmentation technique, has been developed. The second phase deals with classi cation of colon image and gene based datasets into normal and malignant classes. For the colon biopsy image based datasets, two classi cation techniques based on hybridization of various features have been proposed. In these techniques, some traditional features such as morphological and texture, variants of traditional features, and some novel features which have especially been designed to capture the variation between normal and malignant colon tissues have been used. Similarly, for the gene expression based dataset, a novel technique that utilizes various feature selection strategies for solving the challenging problem of larger dimensionality of gene based datasets, and a weighted majority voting based ensemble of various SVM classi ers for performance improvement has been proposed. In the third phase of this work, the structural variation in the shape of lumen among various colon cancer grades has been quanti ed in terms of a few novel structural features. These features are used for the classi cation of malignant colon biopsy images into various cancer grades. Performance of the proposed diagnostic system has been validated on various datasets, and superior qualitative and quantitative performance has been observed compared to previously reported methods of colon cancer detection.