مراتب اختر کی غزل گوئی
ساٹھ کی دہائی میں شہرت حاصل کرنے والے شعراء میں ایک اہم نام مراتب اختر کا بھی ہے۔ مراتب اختر منفرد لہجے کے جدید شاعر تھے۔ جنھوں نے غزل میں نئے نئے تجربات کیے۔ یہ ایک حقیقت ہے کہ شاعری کی اساس اسلوب ہے اور اسلوب کی خوبصورتی الفاظ کے انتخاب کی مرہونِ منت ہے۔ لفظوں کا خوبصورت انتخاب کلام میں آہنگ اور موسیقیت پیدا کرتا ہے اور الفاظ کی لطافت، فصاحت اور موزونیت ایک دوسرے کے ساتھ تقابل کے بعد واضح ہوتی ہے۔ مراتب اختر اُردو غزل میں جدیدیت کے علم برداروں میں اہم مقام رکھتے ہیں اور اُن کا اسلوب اس کا آئینہ دار ہے۔ انھوں نے اپنے کلام میں جدیدلفظیات کو استعمال کر کے جدید غزل کو ایک نیا رنگ دیا۔ مراتب اختر کی شاعری کے حوالے سے معروف شاعر اور نقاد افتخارجالبؔ لکھتے ہیں:
مراتب اختر نے جو شاعری کی ہے۔ اس میں رکھ رکھائو، ڈِکش کی ملائمت، نفاست اور مروّجہ شعریت نہیں ہے۔ سب کچھ اُکھڑا اُکھڑا دکھائی دیتا ہے۔ یہ خرابیاں کہ امکان سے نابلد، اندھے اور بے مغز لوگوںں کو گراں گزرتی ہیں۔ درحقیقت مراتب اختر کی خالص خوبیاں ہیں۔(۱)
مراتب اختر شاعری کے میدان میں لکیر کے فقیر ثابت نہ ہوئے بلکہ انھوں نے عرصہ دراز سے استعمال ہونے والے سادہ الفاظ کو اس نئے رنگ سے اپنی شاعری میں استعمال کیا کہ وہ اُن کی پہچان بن گئے۔ مراتب اختر کے حوالے سے وحید اطہر اپنے مضمون ’’مراتب اختر اور ہم‘‘ میں یوں رقم طراز ہیں:
مراتب اختر کے ہاں گل و بلبل کی شاعری نہیں ہے۔وہ زمانے کے ساتھ ساتھ رہا۔ اس نے دیومالائی قصے کہانیوں کا سہارا نہیں لیا۔ وہ جیتے...
Artikel ini membahas tentang sistem pendidikan Islam terpadu yang merupakan suatu sistem pendidikan yang memadukan antara sistem pendidikan pesantren yang berorientasi pada pembinaan imtak, dengan sistem pendidikan sekolah umum yang berorientasi pada pembinaan iptek dan keterampilan fungsional yang berorientasi pada siap pakai untuk kerja dan berwira usaha. Lahirnya Sistem Pendidikan Islam Terpadu dilatarbelakangi oleh: (1) Adanya dikotomi antara ilmu umum dengan ilmu agama yang berimplikasi pada pesatnya kemajuan di bidang pengetahuan dan teknologi sementara pengetahuan agama diabaikan, atau sebaliknya pengetahuan keagamaan maju tetapi wawasan ilmu dan teknologi yang dimiliki anak didik rendah. (2) Adanya dikotomi jalur pendidikan sekolah dan luar sekolah yang berimplikasi tidak sinerginya antara kegiatan belajar, beribadah dan berkarya dengan keterampilan fungsional.
Breast cancer (BC) is the highest cause of deaths in ladies around the globe. Woman are unaware in the remote and backward areas of under developed and developing states, that treatment of breast cancer is possible if it is found at an early stage. The casualties of BC can also be reduced, if demographic risk factors of female are evaluated a prior. Due to its nature of complexity, identifying breast irregularity through mammography and/or ultrasonography is a challenging job for radiologists. A more consistent and precise imaging based computer aided diagnosis (CAD) system assists in recognition of breast cancer at initial stage and play a noteworthy role in the classification of suspicious breast lesions. Ultrasonography of breast is acknowledged as the utmost significant support to mammography for patients with palpable masses and unsatisfying results of mammograms especially in case of young female. Therefore, a CAD system is required for breast ultrasound (BUS) images to distinguish malignant and benign cases. This dissertation has two main modules: the first one is CAD system and second one is the risk assessment of BC. In the proposed CAD framework, pre-processing is executed to remove the unwanted area and suppress the noise from the mammography and ultrasonography images. Then segmentation detects the lump in mammograms and BUS images using cascading of Fuzzy C-Means (FCM) and region-growing technique called FCMRG method and marker-controlled watershed transformation respectively. Hyrbrid features extraction technique employing local binary patterns and gray level cooccurance matrix (LBP-GLCM) along with local phase quantization (LPQ) is used for mammography to extract significant information from segmented masses. Morphological features of ultrasound breast lesion are designed to extract various statistical parameters from contour and shape properties. These features are then used to differentiate benign masses from malignant one using support vector machine (SVM), decision tree (DT), K nearest neighbors (KNN), linear discriminant analysis (LDA) and ensemble classifier. The goodness of the proposed CAD model is evaluated through performance measures on Mammographic Image Analysis Society (MIAS), Digital Database for Screening Mammography (DDSM) and Open Access Series of Breast Ultrasonic Data (OASBUD) datasets. The proposed CAD system achieved remarkable accuracy (=98.2%) with hybrid features on MIAS dataset and (=96%) with morphological features on transverse scan of OASBUD dataset. The proposed CAD system can also be implemented for the patients residing in the rural and backward areas to diagnose the scanned images of mammography and ultrasonography and to detect breast anomalies in the nonavailability of expert radiologists and weak cellular coverage. In second module, demographic risk factors of female have been employed to evaluate the risk grade (that is low, moderate, high) in a specific lady under investigation. For this purpose, Adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) with sub-clustering and FCM is used and achieved high accuracy on the patient data gathered through questionnaire. The outputs of the CAD system can also be used to merge with demographic risk factors of the patients to find the future prediction of possibly occurring breast cancer risk.