پروفیسر محمد الیاس برنی
افسوس ہے کہ گذشتہ مہینوں میں دنیائے علم و ادب کی دو نامور شخصیتیں پروفیسر محمد الیاس برنی اور خلیفہ عبدالحکیم ہم سے جدا ہوگئے، پروفیسر الیاس برنی علی گڑھ کالج کے نامور فرزند تھے، حصول تعلیم کے بعد کالج ہی میں معاشیات کے لکچرار ہوگئے تھے، پھر دارالترجمہ کے رکن کی حیثیت سے حیدرآباد چلے گئے اور کچھ دنوں تک اس کے ناظم بھی رہے، پھر جامعہ عثمانیہ میں معاشیات کے استاد مقرر ہوگئے، اور اسی عہدہ سے سبکدوش ہوئے، تعلیم و تدریس کے ساتھ تالیف و تصنیف کا سلسلہ بھی برابر جاری رہا، جامعہ عثمانیہ کے لیے معاشیات کی کئی کتابیں لکھیں، اس فن کو اردو میں سب سے پہلے ان ہی نے روشناس کیا تھا، ان کی پہلی تصنیف علم المعیشت ایک زمانہ میں بہت مشہور تھی۔ شعر و ادب کا مذاق بھی رکھتے تھے، معارف ملت، جذبات فطرت اور مناظر قدرت کے نام سے کئی حصوں میں اردو نظموں کا ایک نہایت عمدہ انتخاب مرتب کیا تھا جو بہت مقبول ہوا۔
مذہبی ذوق ابتداء سے تھا جو عمر کے ساتھ بڑھتا گیا اور آخر میں مذہب و تصوف کا بڑا غلبہ ہوگیا تھا اور ان کی ساری قلمی کوششیں اسی کے لیے وقف ہوگئی تھیں، انھوں نے مختلف مذہبی موضوعات پر مفید کتابیں لکھیں، ان کا سفرنامۂ حج، صراط الحمید خاص طور پر مقبول ہوا، قادیانی مذہب کے نام سے ایک ضخیم کتاب لکھی تھی جس میں مرزا غلام احمد قادیانی اور دوسرے قادیانی اکابر کی تحریروں سے اس مذہب کی حقیقت ظاہر کی گئی تھی، یہ کتاب اتنی مقبول ہوئی کہ اس کے کئی ایڈیشن شائع ہوئے اور ہر ایڈیشن پہلے ایڈیشن سے بڑھ کر تھا، ان کی چھوٹی بڑی تصانیف کی تعداد دو درجن سے زیادہ ہوگی، اﷲ تعالیٰ اس شیدائے علم و دین کو اپنی رحمت...
Many people propagate about the Islamic Hudūd i.e. Punish against crimes stated in the Holy Quran. They are of the view that the Islamic Hudūd punishments are more severe, cruel a brutal. Although it a propaganda against Islam. This negative propaganda is an obstacle, hindrance in the way of enforcement of Hudūd. If the Islamic Hudūd are compared with the other Religions, punishments for different crimes, which have been mentioned in their books and Religious history, they are either similar or more sever and brutal than Islamic Hudūd, i.e. Punishment. It show that more sever & cruel punishments against crimes were present in heavenly and man-made Religious before Islam. The research under consideration is about the comparison and contrast between Islamic punishments and the punishments present the international or worldly Religions so that it may be cleared to the whole world that only Islam is a Religion in the world that no other Religion can compete regarding prevention of crimes. It will highlight the sublimity and loftiness of Islam and also make it clear the fact of hollow, attractive slogans of the present modern time.
Telecommunications networks are ever growing and rapidly expanding. Their management becomes complicated with same kind of equipment purchased from differ- ent manufacturers and incorporation of newer technologies to accommodate customer demands. In such a scenario, modeling of an ever changing telecommunications network becomes complicated. Automatic methods are necessary and modeling of event/alarm intensity becomes crucial for monitoring of a telecommunication network in these settings. The framework of Salmenkivi [1, 2] has been extended to incorporate classical Poisson likelihood and Bayesian integrated likelihoods proposed by Scargle [3]. Scargle has proposed three Bayesian integrated likelihoods to segment γ−ray bursts coming from the space. He has used these Bayesian integrated likelihoods with hierarchical algorithm to segment the data to model intensity of Gamma ray bursts. Two of those three likelihoods mentioned as Scargle1 and Scargle2 likelihoods are used under both hierarchical and dynamic programming algorithms to model intensity of event/alarm data collected from a typical telecommunications network. Unlike Salmenkivi, this study directly considers the discrete event/alarm data. Event/alarm data collected from telecommunications networks and a large amount of synthetic datasets are processed with hierarchical and dynamic programming algorithms by employing classical Poisson and Bayesian integrated likelihoods. The same data has also been processed with hierarchical Bayesian models proposed by Green [4] and Dobigeon et al., [5, 6]. The results of hierarchical and dynamic programming algorithms are compared with those obtained from hierarchical Bayesian models. Finally, the British coal mining disasters dataset is processed with hierarchical and dynamic programming algorithms in various time resolutions. This is done to focus on event/alarm thresholds below 1. New results have emerged and a different behavior of classical Poisson and Bayesian integrated likelihoods has been found and reported. A novel hierarchical Bayesian model has been proposed and simulated with Gibbs sampler that models time differences between events/alarms.