صلوۃ التر اویح اور جسم انسانی
اللہ تعالیٰ نے انسان کو اشرف المخلوقات بنایا اور عظمت کا تاج اس کے سر پر سجایا۔ اس کو انبیاء کرام کے توسل سے آگاہ فرمایا کہ ہدایت کا راستہ کونسا ہے اور گمراہی اور ذلت کا راستہ کون سا ہے، اس کو اس کی پیدائش کی غرض و غایت سے بھی خبر دار کیا کہ تمہاری پیدائش کا مقصد میری عبادت اور معرفت ہے۔ جو شخص زندگی بھر اللہ کی عبادت اور بندگی کرتارہا وہ کامیاب و کامران رہا اور جس نے اس کی عبادت سے منہ موڑ اخائب وخاسر ہوا۔
دیگر عبادات کی طرح صلوۃ التراویح بھی ایک اہم عبادت ہے۔ اس کی ادائیگی سے اس کو ڈھیروں نیکیوں کا خزانہ میسر آتا ہے وہاں یہ عبادت اپنے عبادت گزار کے جسم و جان کے لیے بھی انتہائی نافع ہے۔ جملہ عبادات کا بنظر غائر جائزہ لیا جائے تو اس سے یہ بات مترشحّ ہو جاتی ہے کہ احکام الٰہی کی پیروی سے جہاں روحانی آسودگی کا سامان میسر آتاہے وہاں جسمانی اعضاء کی صحت بھی برقرار رہتی ہے۔ نماز کی ترتیب بھی حکمت سے خالی نہیں ہے۔ فجر کی نماز مختصر ہوتی ہے اور صرف چار رکعت کی ادائیگی سے مسلمان اپنے فرض سے عہدہ برآ ہو جا تا ہے۔ اور اس میں جوحکمت کارفرما ہے وہ یہ ہے کہ انسان کے جسم میں موجود معدہ خالی ہوتا ہے اور اس مختصرسی عبادت کی ادائیگی سے جسم انسانی میں کوئی گراوٹ محسوس نہیں ہوتی اور طبیعت سرور و نشاط محسوس کرتی ہے۔
دو پہر ظہر کی نماز میں 12 رکعت اس لیے رکھ دی گئی ہیں کہ انسان دوپہر کو کھانا کھا کر عبادت کے لیے حاضر ہو جاتا ہے۔ اور تعداد میں اضافہ کے سبب اس کے معدہ کی حرکات وسکنات میں بھی زیادتی آجاتی ہے...
This descriptive quantitative research paper attempts to explore how women employees at one of the public universities in province of Sindh perceive their profession and societal attitudes including those of colleagues, family and neighbours towards these professional women and their profession. The target participants of this study were academic and non-academic women who had minimum 5 years work experience. Through random sampling technique 100 women (50 from each category) were selected for taking part in survey questionnaire. Findings suggest a positive shift in societal attitude towards professional women in general and working in universities in particular. Interestingly, non-academic respondents perceived societal attitude more positive and supportive than those of academic.
Autonomous vehicle systems can be divided into two main parts, the perception system and the decision-making system. In this project, the goal was to focus on the perception system’s subsystem which was an object detector for road obstacle detection on the roads of Karachi. To do this, firstly a dataset of 3000 images was annotated with bounding box annotation for 12 different kinds of road obstacles. These images were extracted frames (every 10th second) from about 10 hours of dashcam footage from different areas of Karachi. In parallel three different models were trained on the Berkeley Deep Drive Dataset (BDD100k), which were YOLOv3, RetinaNet and Faster R-CNN. Due to computational constraints the models were trained on only 5,000 out of 70,000 images and validated on 1,000 out of 10,000 images present in the BDD100k dataset. The models trained had the following mAP on BDD100k; YOLOv3(29.47), RetinaNet(37.34) and Faster R-CNN(35.78). These models were then used as pretrained models for transfer learning on Karachi Dataset to create three new models. The models trained on this new dataset had the following mAP; YOLOv3(41.67), Retina Net(67.26), Faster R-CNN(65.80). Analysis suggests that transfer learning using the BDD100k dataset, is the most optimum technique for training an object detection model on Karachi Dataset