جنگل جنگل کہانیوں اورنظموں کامجموعہ ہے،جسے ڈاکٹرمحبوب حسن نے تحریر کیاہے،محبوب حسن اردو ادب میں ایک جاناپہچانانام ہے،مختلف موضوعات پران کی پانچ کتابیں منظرعام پر آچکی ہیں،ٹنڈے کباب ان کی طنزومزاح کی کتاب ہے جسے علمی و ادبی حلقے میں کافی پذیرائی ملی ہے،دیگر اصناف کی طرح ادب اطفال پر بھی وہ مستقل لکھتے رہتے ہیں،بچوں کے لیے سبق آموز،اخلاقی اوراصلاحی کہانیاں ان کے فکری اورتخلیقی رجحان کا پتہ دیتی ہیں، جنگل جنگل ادب اطفال پر ان کی دوسری کتاب ہے،اس میں پانچ کہانیاں اورچودہ نظمیں ہیں،بچوں کی نفسیات اوران کی ذہنی سطح کو مدنظر رکھتے ہوئے انہوں نے یہ کہانیاں لکھی ہیں،اس کتاب کی ایک خصوصیت یہ بھی ہے کہ اس میں ماحولیات کو سامنے رکھ کرکہانیاں تخلیق کی گئی ہیں،اس طرح کی کہانیاں لکھناوقت کا تقاضا ہے،تاکہ بچے ماحولیات پیڑ،پودے،بادل اورپہاڑ وغیرہ سے مانوس ہوں،اورموبائل کی دنیاسے باہرنکل کران کے متعلق بھی سوچ سکیں،ماحولیات سے بچوں کو واقف کرانابہت ضروری ہے،تاکہ وہ اس کے فائدے کو سمجھ سکیں،مصنف مقدمہ میں لکھتے ہیں‘‘ہمارے ادیب وشاعر سائنسی اورماحولیاتی موضوعات پرمشتمل نظمیں اورکہانیاں تخلیق کررہے ہیں،میری یہ تخلیقی کاوش اسی سلسلے کی ایک کڑی ہے،اس کتاب میں نظمیں اورکہانیاں دونوں کے نمونے شامل ہیں،اس انتخاب میں شامل تمام کہانیاں اورنظمیں ماحولیات سے متعلق ہیں،ان تخلیقات میں جنگل،آبشار،پیڑ،پہاڑ،بادل،بارش،ہاتھی،خرگوش،بلی،بندر،مچھلی، مینڈک،ندی جیسے خالص ماحولیاتی موضوعات پیش کیے گئے ہیں’’۔
جنگل جنگل میں ایسی کہانیاں ہیں جسے ہم نے پہلے سن رکھی ہیں ،یا نصابی کتابوں میں پڑھ رکھی ہیں،مصنف نے انہی کہانیوں کو نئے الفاظ و انداز میں پیش کیاہے،ہاں یہ بات اپنی جگہ طے ہے کہ بچے ان کہانیوں کو ضرور پسندکریں گے اور ان سے لطف اندوزہوں گے،‘‘کہانی جنگل کی’’اس مجموعے کی پہلی کہانی ہے،اس میں شیخو نامی خرگوش اوربھولاچوہا کی کہانی بیان کی گئی ہے،شیخوجیساکہ نام سے ہی ظاہرہے بہت شیخی بگھارتاتھا،اسے اپنی خوب صورتی پر بہت غرورتھا،...
Abstract: This paper describes that if we want to know about poetry we must understand that out of context we can never arrive at our destination. The Quran should be read and understood in totality of its message and spirit. Its verses are local and universal. Some verses are in local environments but leave universal and eternal message. The verses ofSura'h Yasin and Sura'h Najm related to poetry clearly exhibit the truth that God rejected the claim of the infidels who regarded the Quran as the book of poetry and Prophet Mohammad as a poet. The poets in general are not condemned in Sura Yasin. It is an apt reply to the infidels that the Quran is a message from God with a serious mission and motto. The Holy Prophet used to ask people to recite the holy poetry of Hazrat Abu Talib. Hassan bin Sabit used to recite "Naat" in the presence of the Prophet. Hazrat Ali was also a poet. They enhanced the divine mission of the prophets through their facile pen and noble spirit. Hence in the light of above brief dissertation, we can profess that Islam does not oppose poetry if it is written on didactic and divine lines.
Rapid increase in the use of digital images either for security, health treatment, or entertainment demands an effective image retrieval system. In text based image retrieval, images are annotated with keywords based on human perception. A user query is composed of keywords according to his/her requirements. Query keywords are matched with the keywords associated with images, for retrieval. This process has been extended with ontology to resolve semantic heterogeneities in keywords matching. However, crisp annotation and retrieval processes could not produce the desired results because both processes involve human perception. To reduce the matching complexities produced due to human perception, an image retrieval model has been proposed in this thesis that makes use of fuzzy ontology for improving retrieval performance. For representing the image content, it is divided into regions in our dataset and then regions are classified into concepts. The concepts are combined into categories. The concepts, categories and images are linked among themselves with fuzzy values in ontology. The model has been evaluated through both objective and subjective measures. Experimental results show that the proposed system performs better than the existing systems in terms of retrieval performance. Besides this, users usually desire higher proportion of the query keywords in the retrieved images than other undesired keywords. Existing systems return images that mostly do not contain the query keywords either in equal or higher proportion than other keywords. The research in this thesis resolves this issue by applying uncertain frequent pattern mining on the association that exists among the concepts in images. These patterns assist in retrieving images that contain the required query keywords in high proportion. The ranking of retrieved images has been objectively evaluated using two different measures. Experimental results show that the proposed image retrieval system performs better than existing image retrieval systems. The results of image retrieval systems are typically assessed for quality either by objective or subjective evaluation measures. These measures usually produce good results in typical image collections with predefined categories. However, the results of objective evaluation measures deteriorate in collections where an individual image may belong to multiple categories. Furthermore, conducting subjective evaluation is very difficult if not impossible on a large number of queries for every collection due to humans’ involvement, as it is a tedious and time consuming task. Therefore, an automated assessment model for subjective evaluation in image retrieval systems is required. The main hurdle in creating such an automated system is the availability of subjective evaluation benchmark for the retrieved images. This thesis also presents a new benchmark and a novel evaluation model for conducting automated subjective evaluation by tackling it as a supervised machine learning problem with support vector regression (SVR). The experimental results demonstrate that the proposed system automatically predicts the mean opinion score (MOS) with reduced error and correlates well with human subjects’ assessment.