ذاتی عناد اور مفاد پر لڑائی جھگڑے
ہمارے معاشرے کو آج پہلی ضرورت تو یکجہتی کی ہے۔ خود غرضی، قتل وغارت، لوٹ مار انتشار اور خلفشار کو ختم کرنے کے لیے انسانی یکجہتی کی ضرورت ہے اور اس کے لیے ہمیں اپنے مفاد اور دشمنی کو بھلا کرملک کا سوچنا ہو گا۔ذاتی عناد کی خاطر جب ہم دوسروں کی خوشیوں کو قربان کردیتے ہیں تو گویا ہم اس راستے پر چل نکلتے ہیںجو منزل سے محروم ہے ، کٹھن سفر مقدر بن جاتا ہے۔اس میں کوئی شک نہیں کہ اتحاد،ایمان ، اتفاق اور یکجہتی انسان کی سب سے بڑی طاقت ہے۔ایک کامیاب زندگی گزارنے کے لیے ہمیں اس کو اپنا شعار بنانا ہو گا۔ اس سے ہی تہذیب، وجود اور سماجی نظام نشوونما پاتے ہیں۔مگر اس حقیقت کو جانتے ہوئے بھی کہ اتحاد ہی ہمارا ترقی کی طرف پہلا قدم ہے ہم بدقسمتی سے ایسے معاشرے کا حصہ ہیں جہاں یکجہتی کا فقدان ہے۔خوشیوں سے محروم انسانوں کے مسائل سے قطع تعلقی کی وجہ سے یہ خامی جڑ پکڑتی جا رہی ہے۔
دنیا کی تمام اقوام و مذاہب میں یہ شرف سب سے پہلے دین اسلام کو حاصل ہے جس نے یکجہتی کا درس دیا ہے۔بلا تفریق اسلام نیانسانی برادری اور مذہب وملت کا وہ نقشہ کھینچا ہے جس پر سچے دل سے عمل کیا جائے تو یہ ذاتی عناد اور مفاد پر لڑائی جھگڑے کرنے والی دنیا جنت کا منظر پیش کرنے لگے۔ ہمیں خود اس بات کا اعتراف کرنا ہے کہ ہم ہی دست وبازو اور شریک کار ہیں جو انتشار کی وجہ بنے ہیں۔اس معاشرتی پس ماندگی کو ختم کرنا ہو گا اور اس کے لیے بھی ہمیں خود ہی کوشش کرنا ہو گی۔ اقتدار کے نام پر اور دوسروں سے اختلاف کے چکر...
Hukum keluarga merupakan inti syari’ah dan memiliki posisi penting dalam Islam. Umat Islam beranggapan bahwa hukum keluarga merupakan pintu gerbang untuk mendalami agama Islam. Karena itulah hukum keluarga diakui sebagai dasar dalam pembentukan masyarakat Muslim. Secara global disebutkan hanya dalam hukum keluarga, syari’at Islam berlaku bagi banyak bahkan seluruh umat Islam di dunia.Namun, perkembangan zaman serta perubahan kondisi dalam kehidupan membuat hukum yang telah ditetapkan dalam Nash atau Ulama-ulama fikih mengalami pembaharuan. Pembaharuan hukum keluarga di berbagai negara Islam tidak lepas dari dinamika reformasi yang ingin melakukan unifikasi hukum baik untuk menyatukan dua madzhab besar (Sunni dan syi’i) atau menyatukan berbagai agama. Salah satu negara di Asia Tenggara yang melakukan pembaharuan hukum keluarga adalah Brunei Darussalam. Dalam MIB (Melayu Islam Beraja) yang merupakan ideologi negara Brunei Darussalam termaktub di dalamnya penetapan ahl Sunnah wal jama’ah (dari sisi akidahnya) dan madzhab Syafi’i (dari sisi fikihnya). Tuntutan melakukan pengembangan dan pembaharuan terhadap hukum keluarga akibat perkembangan zaman Akan terus dilakukan jika dirasa ketentuan hukum klasik sudah tidak dapat menyelesaikan permasalahan di era modern ini.
In modern complex and highly interconnected power systems, load forecasting is the first and most critical step in operational planning. The ability to predict load from few hours ahead to several days in the future can help utility operators to efficiently schedule and utilize power generation. The main focus of this research is to have an accurate and robust solution to the Short-term Load Forecasting (STLF) problem using Artificial Intelligence based techniques. Amongst several techniques reported in the literature, Artificial Neural Network (ANN) has been proposed as one of the promising solution for STLF. The ANN is more advantageous than statistical models, because it is able to model a multivariate problem without making complex dependency assumptions among input variables. By learning from training data, the ANN extracts the implicit nonlinear relationship among input variables. However, ANN-based STLF models use Backward Propagation (BP) algorithm for training, which does not ensure convergence and hangs in local minima more often. BP requires much longer time for training, which makes it difficult for real- time application. To overcome this problem, we use Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm to evolve directly ANN by considering it as an optimization problem. With PSO responsible for training, we can modify ANN in any way to suit the problem or class of problems. Secondly, load series is complex and exhibit several level of seasonality due to which sometimes ANN is unable to capture the trend. To overcome this shortcoming, we have used modularized approach. We used smaller ANN models of STLF based on hourly load data and train them through the use of PSO algorithm. A variety of Swarm based ANN hourly load models have been trained and tested over real time data spread over a period of 10 years. Keeping in view the various seasonal effects and cyclical behavior, we divided the load data in different scenarios and results were analyzed and compared. The forecast results in majority of the cases are fairly accurate and prove the promise of proposed methodology. This approach gives better-trained models capable of performing well over time varying window and results in fairly accurate forecasts.