Search or add a thesis

Advanced Search (Beta)
Home > Salespider

Salespider

Thesis Info

Author

Hassan Nawaz

Supervisor

Madiha Yousaf

Department

Department of Computer Science

Program

BCS

Institute

COMSATS University Islamabad

Institute Type

Public

City

Islamabad

Province

Islamabad

Country

Pakistan

Thesis Completing Year

2017

Thesis Completion Status

Completed

Subject

Computer Science

Language

English

Added

2021-02-17 19:49:13

Modified

2023-01-06 19:20:37

ARI ID

1676720045118

Similar


Loading...
Loading...

Similar Books

Loading...

Similar Chapters

Loading...

Similar News

Loading...

Similar Articles

Loading...

Similar Article Headings

Loading...

پروفیسر حبیب الحق ندوی

پروفیسر حبیب الحق ندوی
فروری کا معارف چھپ چکا تھا کہ پروفیسر حبیب الحق ندوی کے انتقال کی اندوہ ناک خبر ملی۔ وہ باڑھ (پٹنہ) کے سادات کے ایک معزز خاندان سے تعلق رکھتے تھے، مدرسۃ الاصلاح سرائمیر میں میری طالب علمی کے زمانے میں ان کے دوچھوٹے بھائی بھی تعلیم حاصل کررہے تھے جن سے ملنے کبھی کبھی حبیب الحق صاحب بھی آجاتے تھے، وہ خود بھی یہاں زیر تعلیم رہ چکے تھے، پھر پاکستان چلے گئے اور عرصہ سے جنوبی افریقہ کی ڈربن یونیورسٹی سے وابستہ تھے، مولانا سید ابوالحسن علی ندوی مدظلہ سے بیعت تھے، ان سے ملنے لکھنؤ آتے رہتے تھے، اسی سلسلے میں ایک دفعہ بے سان و گمان دارالمصنفین بھی پہنچے، لکھنؤ سے اعظم گڑھ کا یہ سفر بڑا مشقت طلب رہا مگر دارالمصنفین کو دیکھتے ہی ان کی ساری کلفت دور ہوگئی، سرائمیر جانے کی خواہش کی جہاں کی سادگی اور اپنے زمانہ کے استاذوں کے ایثار و قناعت کے بڑے مداح تھے۔ ایک اور دفعہ ندوۃ العلماء میں روس کی آزاد مسلم ریاستوں کے بارے میں میں نے ان کا پُراز معلومات خطبہ سُنا تو انہیں اعظم گڑھ آنے کی دعوت دی یہاں بھی ان کی تقریر بہت پسند کی گئی جس سے ان کے علم و مطالعہ کی وسعت، حالاتِ حاضرہ سے باخبری اور ملی درد کا اندازہ ہوتا ہے۔ دارالمصنفین سے ان کو قلبی لگاؤ تھا، معارف پابندی سے پڑھتے، اس میں ان کے مضامین اور خطوط بھی شایع ہوتے تھے، اپنا سہ ماہی انگریزی رسالہ اور تمام کتابیں یہاں بھیجتے، ادھر عرصہ سے ان کا حال معلوم نہیں ہوا تھا، دفعتہ ان کے ارتحال کی خبر آگئی۔ اﷲ تعالیٰ غریق رحمت کرے اور متعلقین کو صبر و شکیب بخشے، آمین۔ (ضیاء الدین اصلاحی، مارچ ۱۹۹۸ء)

Digital Communication: Navigating the Online World with Etiquette, Safety, and Responsibility

"The Cosmic Palette: Exploring Colors in Art and Culture" delves into the profound role of colors in shaping the world of art and culture. This article takes readers on a vibrant journey through history, examining the significance of colors in different societies, their psychological impact, and the ways in which artists have harnessed them to convey emotions, ideas, and cultural narratives. From the symbolism of red to the serenity of blue, this exploration sheds light on the universal language of color that transcends boundaries and connects humanity in a kaleidoscope of experiences.

Machine Learning Based Approach for Facial Expression Classification

Facial expressions deliver intensive information about human emotions and the most valuable way of social collaborations, despite difference in ethnicity, culture, and geography. These differences addresses the three main problems, which are; facial appearance variation, facial structure variation, and inter-expression resemblance. Due to these problems the existing facial expression recognition techniques are very inconsistent. This study presents several computational algorithms to handle these problems in order to get high expression recognition accuracy. We proposed a novel ensemble classifier for cross-cultural facial expression recognition. The proposed ensemble classifier consists of three stages; base-level, meta-level and predictor, where binary neural network adopted as base-level classifier, neural network ensemble (NNE) collections as meta-level classifier and naive Bayes (NB) with Bernoulli distribution as predictor. The NB classifier takes the binary output of NNE collections and classifies the sample image as one of the possible facial expressions. The Viola-Jones algorithm is used to detect the face and expression concentration region. The acted still images of three databases JAFFE, TFEID, and RadBoud originate from four different cultures are combined to form multi-culture facial expression dataset. Three different feature extraction techniques LBP, ULBP and PCA are applied for facial feature representation. Further, boosted NNE collections are developed to enhance the facial expression recognition accuracy. The proposed boosting technique combines multiple NNEs which are complement to each other. The combination of boosted NNE collections with HOG-PCA feature vector perform significantly better than NNE collections. Later on the multi-culture dataset is extended by adding more cultural diversity from KDEF and CK+ databases, which is used to train the SVM based ensemble collections. The introduction of SVM ensemble collections at meta-level provides strong generalization ability to learn the vast variety of cultural variations in expression representation. Moreover, sensitivity analysis and inter-expression resemblance analysis are performed to quantify the level of complexity in cross-cultural facial expression recognition. It shows that expressions of happiness, surprise and anger are easy to recognize as compare to expressions of sadness and fear. It proves that these expressions are innate and universal across all cultures with minor variations. The experimental results demonstrate that proposed cross-cultural facial expression recognition techniques perform significantly better than state of the art techniques.