پچھلی رُت
پچھلی رُت کی بات نہ کر تُو
کچھ بھی نہیں ہے پہلے جیسا
تُو بھی نہیں ہے پہلے جیسا
میں بھی نہیں ہوں پہلے جیسا
ہر کونپل اک سوچ میں گم ہے
سوکھے پتّے دیکھ رہے ہیں
جب تُو مجھ کو چھوڑگیا تھا
پتّے سارے سوکھ گئے تھے
کیا غم تھا سب ٹوٹ گئے تھے
آنکھوں کا دریا جاری تھا
کس خواہش کا خون ہوا تھا
بلبل گانا بھول گئی تھی
پچھلی رُت کی بات نہ کر تُو
کچھ بھی نہیں ہے پہلے جیسا
پچھلی رُت میں ساتھ تھے دونوں
اب میں تنہا ، تُو بھی تنہا
پچھلی رُت کی بات نہ کر تُو
کچھ بھی نہیں ہے پہلے جیسا
هدفت هذه الدراسة إلى التعرّف على علاقة التفكير الإستراتيجي بالأداء الوظيفي في وزارة التربية والتعليم الفلسطينية ومديريّاتها، إضافة إلى التعرّف إلى واقع ممارسة أبعاد التفكير الإستراتيجي في الوزارة، ومعرّفة مستوى الأداء الوظيفي في الوزارة، كما تمثلت مشكلة الدراسة في ندرة الدراسات والبحوث التطبيقية التي تتناول التفكير الإستراتيجي ومستوى الاهتمام به وعلاقته بالمتغيرات الأخرى، خاصة في القطاع العام في فلسطين، ولتحقيق أهداف الدراسة استخدم المنهج الوصفي التحليلي، واستخدمت الإستبانة أداة لجمع البيانات اللازمة من مجتمع الدراسة وعدده 550 موظفًا، وقد اعتمدت العينة العشوائية الطبقية النسبية ، وقد توصلت الدراسة إلى مجموعة من النتائج أهمّها أنّ درجة تطبيق موظفي الإدارة العليا في وزارة التربية والتعليم للتفكير الإستراتيجي متوسطة، حيث بلغت نسبة تطبيق موظفي الإدارة العليا للتفكير الإستراتيجي (61.40%)، وأنّ مستوى الأداء الوظيفي لموظفي الإدارة العليا جاء بدرجة مرتفعة وبنسبة تقييم بلغت (70.8%) ، كما وتبين وجود علاقة طردية ذات دلالة احصائية بين تطبيق التفكير الإستراتيجي ومستوى الأداء الوظيفي في وزارة التربية والتعليم الفلسطينية. وفي ضوء النتائج التي توصلت إليها الدراسة، قُدمت مجموعة من التوصيات أبرزها على وزارة التربية والتعليم الفلسطينية تبني ثقافة التفكير الاستراتيجي ونشرها بين العاملين في كافة المستويات ومنحنهم صلاحيات تمكنهم من ممارسة التفكير الاستراتيجي. كما وعليها تعزيز العاملين ذوي الأداء الوظيفي المرتفع وتحفيزهم باستمرار ورصد احتياجاتهم وتدريبهم والذي ينعكس بشكل ايجابي في تحقيق أهداف وزارة التربية والتعليم الفلسطينية. الكلمات المفتاحية: التفكير الاستراتيجي ، الاداء الوظيفي ، التعليم في فلسطين
Enhancing QoS in 5G networks using Self Optimization of Radio Resource Management Parameters The demand for high data rate mobile traffic is increasing tremendously as the world transcends into High Definition (HD) quality applications, video calling, streaming traffic, social media etc. To match these sky-rocketing user demands, increasing traffic and volatile radio environment, mobile networks are continually evolving and becoming more and more sophisticated. While, the trend of mobile networks has been towards an all IP flat network, the network Quality of Service (QoS) metric has shifted from simple voice services to providing high volume data services. The increased network complexity puts a high burden on operation and maintenance costs making the traditional methods obsolete. In this backdrop, the concept of Self Organizing Networks (SONs) was introduced in the 4G mobile network standard by the 3rd Generation Partnership Project (3GPP) to enhance network performance and reduce operational costs. SON is also a significant component in the upcoming 5G mobile standard and thus has received much interest by the research community. SONs behave like an intelligent living organism and adapt to changing environment, resources and traffic loads. Two areas that have a notable impact on network performance are, interference mitigation and coverage adaptation for load balancing and these are the main focus of this PhD research work. We have worked on finding and comparing different self-optimisation techniques based on network Key Performance Indicators (KPIs), to reduce network interference and balance traffic load in the context of SON. In particular, we have applied simple machine learning techniques of Stochastic Cellular Learning Automata (SCLA), simple Q-Learning and Artificial Neural Networks (ANN) QLearning in a fully distributed SON 5G environment with a unique information sharing model among cells, its neighbours and the network. This model is unique in the sense that it depends on a simple distance separation criteria instead of Radio Frequency (RF) environment to identify and define neighbours for information sharing. Interference reduction was done for femtocells, and coverage adaptation for load balancing was done using active antenna tilt model. Test results from network-based simulators based on 3GPP guidelines show that simple SON technique like SCLA adapt quickly, as compared to advance techniques like Q-Learning but are limited in capturing complex network scenarios. The reason being, simple Q-Learning techniques fail to swiftly adjust to changing environment conditions as the number of state variables grow. This is due to increased training time required to build a meaningful Q matrix. ANN showed promising results concerning agility and adaptability to complex changing environments. ANN has the inherent capacity to accept a large number of inputs, reduce the input dimension and adapt to changes as time grows. It is thus concluded, that simple machine learning techniques like SCLA are best suited for enhancing QoS in 5G networks where optimisation input variables are unavailable or unknown like in standalone Femtocell case. However, in scenarios where the numbers of input variable are known and readily available from the network, i.e. cooperative distributed environment, ANN gives better results.