مرزا سلطان احمد
افسوس ہے کہ اعظم گڑھ کی ممتاز مقبول شخصیت مرزا سلطان احمد صاحب رٹائر ممبر بورڈ آف ریونیو نے طویل علالت کے بعد گزشتہ ۱۷؍ فروری کو انتقال کیا وہ پرانے علیگ اور اپنے زمانہ کے لائق ترین عہدہ داروں میں تھے، اپنی قابلیت سے ڈپٹی کلکٹری سے کلکٹری اور بورڈ کی ممبری تک ترقی کی اور جہاں رہے اپنی دیانتداری اور شرافت سے مقبول و نیک نام رہے، بڑے عہدہ داروں میں ایسے شریف اور خلیق انسان کم دیکھنے میں آئے ہیں، ان کا خمیر ہی اخلاق و شرافت سے گوندھا گیا تھا، ادنی و اعلیٰ ہر شخص کے ساتھ ان کا اخلاق یکساں تھا، ہر ملنے والے کے ساتھ کوئی نہ کوئی ایسی خصوصیت ضرور برتتے تھے جس سے اس کو یہ محسوس ہوتا کہ وہ اس کے ساتھ خاص تعلق رکھتے ہیں۔
بڑے وضعدار، فیاض اور مہمان نواز تھے جس سے جس قسم کے تعلقات تھے، اس کو عمر بھر نباہا، ملازمت کے زمانہ میں ان کا دستر خوان بڑا وسیع اور گھر مستقل مہمان خانہ تھا، ان کے اعزہ و احباب میں سے کوئی نہ کوئی ان کے یہاں مستقل مقیم رہتا تھا اور جس کو ضرورت ہوتی اس کی نقدی سے بھی مدد کرتے تھے، ہر حاجت مند کی مدد کے لیے ہر وقت تیار رہتے تھے اور اس کے لیے ایسے کام کر گزرتے تھے جس کی ہمت ہر شخص نہیں کرسکتا، وہ بڑے تنخواہ دار تھے لیکن جو کچھ کمایا سب صرف کردیا، اعظم گڑھ میں دو ہی ایسے شخص تھے جنھوں نے بہت پیدا کیا، مگر اپنے بعد کچھ نہیں چھوڑا، ایک مرزا صاحب، دوسرے اقبال سہیل مرحوم ملازمت سے ریٹائر ہونے کے بعد حکومت نے ان کے سامنے پبلک سروس کمیشن کی ممبری پیش کی، مگر انھوں نے وطن چھوڑنا پسند نہ کیا اور اعظم...
Epilepsy is a neurological disease in which people suffer from seizure attack and lose the normal function of brain. Almost 50 million people have epilepsy in the world due to which it has become the most common neurological disease. Early prediction of epilepsy helps patients to avoid epilepsy and live normal life. Many studies have been conducted for the early prediction of epilepsy. However, selection of the most appropriate classifier has always been a question that needs to be resolved. In this study, we are using six classifiers of machine learning which are KNN, Naïve Bayes, Linear Classification Model, Discriminant Analysis Model, Support Vector Machine and Decision Tree, to find the best classifier for the prediction of epileptic seizures, in term of accuracy. Dataset from “Kaggle†was used. Preprocessing and cross-validation of the data was carried out for training and testing of classifiers. The results depict that Naive Bayes classifier has a better average accuracy of 95.739% as compared to other classifiers. The future work of this study is to implement the suggested model in real time, so that the workload of medical members could be reduced.
News media informed voters with update and development regarding politics. Political news informs citizens regarding policies of political parties and opinions on certain political issues. Voters rely on political news exposure on Television, Radio, Social media and newspapers to know about the political world, get political information and exposure to examine the performance of governments. Prior studies show that political news exposure effects voters‟ political perception, discussion and political participation. This dissertation examines the effects of political news exposure on the voters‟ behavior in general election 2013 in Pakistan. Present study explores the process by which voters‟ behavior is affected by political news exposure. The research found evidence that the effects of mass media on the political behavior are less as compared to the interpersonal communication. For data collection, Cross sectional survey method was used of a key group of primary school teacher voters in Lahore Division. Multistage purposive sampling technique was used for taking the sample of voters. By using regression analysis data was analyzed. Findings of the dissertation provide an understanding of relationship between political news exposure and voters‟ behavior in general election in Pakistan.