آہ! بدر کامل غروب ہوگیا
افسوس اور سخت افسوس ہے کہ ۱۹؍ جون کو مولانا بدرالدین صاحب اصلاحی ناظم مدرستہ الاصلاح و دائرہ حمیدیہ رحلت فرماگئے، اناﷲ وانا الیہ راجعون۔
کئی برس سے انہیں دردِ پاکی شکایت تھی، اس کے علاج کے لیے بمبئی تشریف لے گئے مگر تکلیف کم ہونے کے بجائے بڑھتی گئی، آمدو رفت کا سلسلہ اور ساری سرگرمیاں منقطع ہوگئیں۔ تاہم دل و دماغ کام کررہا تھا، مشکلات اور پیچیدہ مسائل میں رہنمائی بھی فرماتے تھے۔
۱۶؍ جون کو مدرستہ الاصلاح کی مجلس انتظامیہ کا جلسہ تھا، وہیں ان کی شدید علالت کی خبر ملی ۱۸؍ جون کو عیادت کے لیے گیا تو گردش روزگار کا یہ عجیب منظر دیکھ کر بدحواس ہوگیا کہ بلبل ہزار داستاں کی طرح چہکنے، اپنی گل افشانی گفتار سے مجلس کو زعفران زار بنانے اور اپنی خطابت اور خوش بیانی سے مسحور کرنے والے کی زبان گنگ ہوگئی ہے اور میں یہ حسرت ہی لیے رہ گیا کہ ع بات کرتے کہ میں لب تشنہ تقریر تھا۔ شاید اشارے سے کچھ کہا ہو مگر میں سمجھ نہیں سکا، ہوش و حواس بھی اچھی طرح بجا نہیں تھے۔ جسم گل کر ہڈیوں کا ڈھانچہ رہ گیا تھا، واپسی میں راستے بھر اور رات کو بھی بڑی دیر تک عجیب خلش اور بے چینی رہی، یہ کرب و اضطراب اس لیے تھا کہ مدرستہ الاصلاح کے اغراض و مقاصد کا حقیقی مبلغ اور ’’فکر حمید‘‘ کا اصلی شارح و ترجمان دنیا سے رخصت ہونے والا ہے، اور اس کا کوئی بدل اور جانشین نہیں ع افسوس کہ از قبیلہ مجنوں کسے نہ ماند۔
دوسرے ہی دن ۱۲؍ بجے متوقع حادثہ کی اطلاع بھی آگئی ساڑھے پانچ بجے جنازہ اٹھا تو جم غفیر ساتھ تھا، قرب و جوار کے لوگوں، مدرستہ الاصلاح کے اساتذہ و طلبہ اور دوسرے بے شمار...
Today the big challenge for NEWS organization to well organize the news and well categorize the news in automatically no need the data entry people to enter and select the category and then based on the category and its sub-category they will be manually selected and enter the details and then after this the analysis will later on used for different aspects. The news is almost every second used in different sources of media in soft and hard. We use the both sources of the Pakistan News in dual languages English and Urdu both and process them and prepare them for machine learning and based on the Machine learning trained data we build a very effective and efficient model that can predict the title category of the news and category of description of the news. We use different machine learning algorithms and different features extraction finally we build the model using the machine learning algorithm with 89% accuracy with logistic regression.
Conducting polymer blends and nanocomposites constituting conducting polymers (CPs) have fascinated noteworthy considerations for both academic and industrial research due to their important and captivating applications. In the current endeavor eight different series of nanocomposites of conjugated polymers have been efficiently fabricated via layer by layer in situ oxidative polymerization i.e. NF-G & F-G/PANi/PSMA/ODA, FG & FG-NH2/PANi/PMMA/PPG-b-PEG-b-PPG, NF-G & FG/PPy/PEG/PSMA/MDA, FG & FG-NH2/PPy/PVC/PDA. The fabrication of nanocomposites of polyaniline (PANi) and poly(styrene-co-maleic anhydride)cumene terminated (PSMA), polypyrole (PPy), polyethylene glycol (PEG) and poly(styrene-co-maleic anhydride)cumene terminated (PSMA), polyvinyl chloride (PVC), poly(methyl methacrylate) (PMMA) and poly(propylene glycol)-b-poly(ethylene - - - - - - - 1 -phenylene diamine (PDA) as crosslinking agent with non-functional and functional graphite as filler was performed. For each series we studied the influence of various feeding ratios by varying weight % of CP (2%, 5% and 10%). Physical characteristics of resultant nanocomposites were evaluated by Fourier transform infrared (FT-IR), X-ray photon spectroscopy (XPS), energy dispersive x-ray spectroscopy (EDX) and scanning electron microscopy (SEM) and X-ray diffraction spectroscopy (XRD) respectively. The thermal, electrical and surface area properties of the conducting polymer blends and nanocomposites were also investigated by thermogravimetric analysis (TGA), differential scanning calorimetry (DSC) and Brunauer Emmett Teller (BET) analysis. Relative to non-functional composites, functional composites displayed more improved characteristics such as exhibited higher thermal stability and improved electrical conductivity by the incorporation of modified graphite. According to the differential scanning calorimetry the glass transition temperature, melting temperature and crystallization temperature of the composites increases with the incorporation of modified graphite. FG-NH2 in resultant nanocomposites play an important role in forming conducting network in matrix indicating synergistic effect between polymer matrices and filler. The DSC studies are also complimented by X-ray diffraction results. The PMMA copolymer chains can stabilize the growth of PANi chains by the formation of hydrogen bonding between imine groups in PANi and carbonyl groups in MMA units and by providing sites for electrostatic interactions. Moreover, the electrical conductivity of nanocomposites was also found to be a function of CPs loadings. However, nanocomposites possessed higher conductivities values ascribed to the presence of thermally more stable and electrically conductive modified graphite in composites. According to four probe test, the conductivity of ultimate nanocomposites increased dramatically. The composites constituting higher mass ratio shows increased electrical conductivity performance. Newly fabricated series of conducting nanocomposites may act as useful contenders in industrial appliances such as polymer Li-ion batteries.