آخری ملاقات
وہ آنسوؤں کی رحل پر۔۔۔!
مقد س اشارہ ، روشن ستارہ، دھڑکنوں کا سپارہ رکھتے ہوئے!
آرزو کے چاک پر ۔۔۔کئی اصرار تخلیق کرتے ہوئے!
نصاب سخن، جواب سوسن، گلاب و نسترن۔۔۔!
ہاتھوں کے لمس میںسموتے ہوئے!
ساتویں آسمان سے۔۔۔پہلے آسمان تک چلی آئی تھی
صدیوں کے صحیفے سے لذت معانی۔۔۔!
رفاقت زمانی، فطرت ارغوانی جیسی آیتیں پڑھتے ہوئے!
دردائیل، رومائیلؑ اور جبرائیلؑ کی منتیں کرتے ہوئے!
آنسوؤں میں ڈوبی ہوئی۔۔۔!
نور ازل ، وعدہ اول کا واسطہ دیتے ہوئے!
اذیت میں روتے ہوئے۔۔۔درد میں تڑپتے ہوئے!
اسرا رمستجاب، معصوم شباب، سارے خواب لیے روک رہی تھی
مجھے شفق زادوں کے روبرو۔۔۔!
تازیانوں کی تحریر میں۔۔۔!
قلندرانہ زمانوں کی تفسیر میں۔۔۔تکمیل جنوں کا حکم مل چکا تھا
اسباب جدائی کے ساتھ۔۔۔!
خانہ بدوشی کا صحیفہ اور وظیفہ مل چکا تھا
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh terdapatnya banyak siswa yang mengalami penurunan kedisiplinan selama pembelajaran online, baik itu dalam mengikuti pembelajaran online, dalam hal mengumpulkan tugas, maupun dalam hal lainnya. Penelitian ini membahas mengenai faktor-faktor yang memengaruhi penurunan disiplin siswa atau peserta didik selama pembelajaran online. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penurunan disiplin siswa selama pembelajaran online akibat pandemi Covid-19. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode penelitian deskriptif kualitatif. Data dalam penelitian penulis dapatkan melalui artikel dan juga buku yang memiliki relevansi dengan artikel ini. Untuk mendukung data kepustakaan atau literatur tersebut, data juga didapatkan dengan melakukan wawancara. Berdasarkan data yang telah diperoleh dalam penelitian, hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat beberapa faktor yang memengaruhi penurunan disiplin siswa selama pembelajaran online akibat pandemi Covid-19, yaitu (1) menurunnya motivasi belajar siswa, (2) sarana dan prasarana yang kurang memadai, (3) minimnya waktu luang orang tua, dan (4) penggunaan gawai yang berlebihan.
Cracks in roads is a major problem that affect the quality of the roads. Roads tend to crack with the passage of time as well as due to natural disasters such as earthquakes. Current techniques rely mainlyon visual inspection which drains away precious resources.The solution introduced here will automatically acquire images of roads which will then be processed and locations with cracks will be identified using image processing.The process is two staged: first an automated rover, that can be operated remotely, will run on the road and collect images of the whole street. These images, which will be saved in an SD card, will be transferred to a PC and the convolutional neural network based crack detection system can identify the ones that have a crack. Through the GPS coordinates obtained by the rover, areas of the cracked roads will be identified. The user of this product can then use this information to take further action.The product gives results that are 90.4% accurate. The rover is easy to control and does not require a highly skilled technician. The software can run on most PCs and does not require very high computation power