دل محمد دلشاد (۱۸۰۰ء پ) گلی حکیماں محلہ سیداں (کوچہ بند) پسرور میں پیدا ہوئے۔ آپ اپنے فارسی اشعار میں ایک جگہ اس کی طرف اشارہ بھی کرتے ہیں :
یکے دو دست عجب تال آپس شش پہلو
بشش جہات بہ پنجاب گو کہ ثانی آں است
دلیل شادی دلشاد نام ایں شہراست
کہ پر سرور طرب بخش عالم دل و جاں است
(۱۱)
آپ فارسی اور اردو کے بہترین شاعر ہونے کے علاوہ عالمِ دین بھی تھے۔ دلشاد کے کلام میں حد درجے کی پختگی اور سادگی عیاں ہے۔ وہ اپنی تشبیہات اور استعارے حالاتِ حاضرہ اور دیگر نشیب و فرازِ حیات سے اخذ کرتے ہیں۔ ان کے کلام میں بے حد جاذبیت اور شرینی موجزن ہے۔ اُن کا زیادہ کلام قصائد اور غزلیات پر مشتمل ہے۔
قاضی عطاء اﷲ اپنی کتاب ’’شعرائے پسرور‘‘ میں دلشاد کے بارے میں رقمطراز ہیں:
دل محمد دلشاد پسروری انیسویں صدی کے معروف فارسی اور اردو شاعر ہیں۔ آپ نے متداولہ علوم و فنون اغلباً سیالکوٹ جیسے علم و حکمت کے شہر سے حاصل کئے۔ منطق ‘ سلوک‘ اخلاق‘ فقہ اور شعری علم میں کمال حاصل کیا۔ (۱۲)
مذکورہ بالا علوم میں مہارت دلشاد کے ایک فارسی شعر سے واضح ہوتی ہے:
از علم شعر و منطق‘ فقہ و سلوک و اخلاص
دارد تمام لیکن دلشاد زر نہ داد
(۱۳)
آپ کا زیادہ تر اردو کلام مفقود ہے۔ مختلف اردو تذکروں میں آپ کا کلام ملتا ہے۔ آپ کا فارسی دیوان ادارہ تحقیقاتِ پاکستان دانشگاہ پنجاب لاہور نے ۱۹۷۰ء میں شائع کیا۔ (۱۴) عشقِ مجازی‘ محبوب کی بے اعتنائی‘ بے وفائی‘ عشوہ وغمزہ وادا دلشاد کی اردو غزلوں کے موضوعات ہیں۔ حافظ محمود شیرانی نے اپنی تالیف ’’پنجاب میں اردو‘‘ میں دلشاد کی چند غزلیں نقل...
تسعى الدراسة لتسليط الضوء على موضوع البعثات التعليمية إلى الخارج، زمن السلطانين محمد الرابع والحسن الأول، والتي جاءت كرد فعل جراء الهزائم المتتالية التي تكبدها الجيش المغربي؛ (هزيمة إيسلي، هزيمة تطوان) وما ترتب عنها من وهن أصاب في العمق جميع الميادين: (عسكرية، اقتصادية، سياسية، اجتماعية..). مبرزين فيها أهم الأسباب التي كانت وراء إرسالها، والدول التي قصدتها من أجل التكوين العسكري على الخصوص. وفي الأخير حاولنا إبراز أهم العوامل التي كانت وراء فشلها وإفشالها؛ لكي لا تحقق الأهداف المسطرة لها، المتمثلة أساسا في بناء جيش بمواصفات حديثة قادر على حماية المغرب من الأطماع الخارجية. وفي سبيل ذلك استخدم الباحث المنهج التاريخي المقارن، وتوصلت الدراسة الى مجموعة من النتائج أهمها: أن المغرب لم يكن مهيئاً بما يكفي للاستفادة من عائدات هذه البعثات، إن على المستوى الرسمي أو الشعبي. وكان الفشل أولا، ثم الإفشال ثانيا أهم نتيجة توصلنا إلينا، وهذا ما سلطنا عليه الضوء في خاتمة هذه الدراسة.
During acquisition or transmission, the visual quality of digital images is deteriorated due to the occurrence of impulse and speckle noises. These noises adversely effect various applications in image processing, pattern recognition, computer vision and medical imaging. Due to emerging imaging applications, recent trend is to develop application specific denoising systems. In this thesis, genetic programming (GP) based various denoising systems are developed for impulse and speckle noises. The proposed GP based evolutionary systems have effectively developed the domain specific denoising models that select the optimal informative features from the corrupted images. In the first phase of research, the genetic programming based mixed impulse denoising (GP-MID) system is developed to improve the visual quality of corrupted digital images. In this system, GP has optimally/near-optimally selects suitable statistical features to remove noise. In the second phase, the genetic programming based multi-type impulse denoising (GP-MuID) system is developed for corrupted digital images. This system has successfully removed salt & pepper, uniform impulse, mixed impulse and impulse burst noises, simultaneously. In the third phase, an advanced version of multi-gene genetic programming (MGGP) based biomedical image denoising (MGGP-BmID) system is developed to improve the visual quality of biomedical images. In the last phase, the multi-gene genetic programming based ultrasound image denoising (MGGP-UsID) system is developed to denoise speckle from ultrasound images. The improved performance of the GP based systems is obtained for diverse types of natural and biomedical images. The comparative analysis with existing approaches highlights the effectiveness of the proposed GP based evolutionary denoising systems. The improved denoising performance is achieved by the proposed GP based systems. It is because, during evolutionary learning process, the useful statistical features and primitive functions from a wider solution space are optimally/near-optimally combined to develop GP based intelligent noise detectors and estimators for image denoising problems.