Search or add a thesis

Advanced Search (Beta)
Home > الامثال القرآنیة دراسة و تبویباً

الامثال القرآنیة دراسة و تبویباً

Thesis Info

Author

حیاری سلیم

Institute

University of Sindh

City

جام شورو

Language

Urdu

Keywords

تمثیلات و تشبیہاتِ قرآن

Added

2023-02-16 17:15:59

Modified

2023-02-16 17:33:40

ARI ID

1676729952063

Similar


Loading...

Similar Thesis

Showing 1 to 20 of 100 entries
TitleAuthorSupervisorDegreeInstitute
-
University of Sindh, جام شورو
Mphil
Government College University Faisalabad, فیصل آباد
MS
International Islamic University, Islamabad, Pakistan
PhD
University of Karachi, Karachi, Pakistan
Allama Iqbal Open University, Islamabad, Pakistan
PhD
The Islamia University of Bahawalpur, بہاولپور
PhD
National University of Modern Languages, اسلام آباد
LLM
International Islamic University, Islamabad, Pakistan
PhD
University of the Punjab, Lahore, Pakistan
MA
International Islamic University, Islamabad, Pakistan
MA
Government College University Lahore, لاہور
MS
International Islamic University, Islamabad, Pakistan
MS
International Islamic University, Islamabad, Pakistan
PhD
University of the Punjab, Lahore, Pakistan
PhD
University of the Punjab, لاہور
-
University of the Punjab, لاہور
PhD
University of the Punjab, لاہور
MS
International Islamic University, Islamabad, Pakistan
PhD
University of Karachi, کراچی
MS
International Islamic University, Islamabad, Pakistan
TitleAuthorSupervisorDegreeInstitute
Showing 1 to 20 of 100 entries

Similar Books

Loading...

Similar Chapters

Loading...

Similar News

Loading...

Similar Articles

Loading...

Similar Article Headings

Loading...

المبحث الخامس: بدايةالنظم عند نازك الملائكة

المبحث الخامس: بدايةالنظم عند نازك الملائكة
نظمت الشاعرۃ العراقیۃ نازک الملائکۃ قصیدتھا الأولی ’’الکولیرا‘‘ في عام 1947م وکان عمرھا آنذاک اثنین وعشرین عاماً، وكذا بدأت حرکۃ الشعر الحرعام 1947م، في العراق وزحفت ھذہ الحرکۃ حتی عمت وأحاطت بالوطن العربي کلہ . تقول رائدۃ الشعر الحر في قضایا الشعر المعاصر: ’’وکانت أول قصیدۃ حرۃ الوزن تنتشر قصیدتي المعنونۃ الکولیرا‘‘وھي من الوزرن المتدارک(الجنب) ۔
کانت نازک الملائکۃ شاعرۃ رائعۃ وحساسۃ جداً، صورت مشاعرھا وعبرت عن حزنھا بتعبیر صادق، وتکلّمت عن إخوانھا المرضی بداء ’’الکولیرا‘‘ في مصر، فکان ذلک سبباً في اکتشاف أسلوب جدید في الشعر الحدیث وھو ’’ الشعر الحر‘‘۔
في مطولتھا الشعریۃ ’’مأساۃ الحیاۃ‘‘ أخذت الشاعرۃ تبحث عن السعادۃ متسائلۃ إن کان لھا الوجود في ھذہ الدنیا الفانیۃ، فبحثت أولاً لدیٰ الأغنیاء لعل السعادۃ في قصورھم وحیاتھم المترفۃ الناعمۃ، ولکنھا وجدت الغني بأن لیس لہ القدرۃ علی أن یدفع وحشۃ القبر والأکفان بأحوالہ وثروتہ، ثم انتقلت إلی الرھبان والزاھدین فوجدت آثار الحرمان من اللّذات واضحۃ علی وجوھھم، ثم انتقلت إلی اللصوص والمجرمین فوجدت لدیھم القلق وعذاب الضمیر ولیس لدیهم راحۃ البال. فاتجھت نحو الریف، وھناك أیضاً لم تجد السعادۃ بل وجدت البؤس والفقر والعذاب، ووصفت حال الفلاحین في المناطق الباردۃ التي فیھا الثلوج وکیف ینتشر الجوع وتموت المواشي، ثم انتقلت من الریف إلی الشعر والشعراء، ولا نجد السعادۃ لدیھم، فاتجھت الی العشاق والمحبین لعلھم ذاقوا السعادۃ ولکن للأسف لا تجد فیھم السعادۃ وذلک لأن الشھوۃ الجنسیۃ تفوق الفکر العقلي والحب الشریف وتعاند طھارۃ الروح الإنساني، فانتھت رحلۃ الشاعرۃ بالخیبۃ حيث لم تجد لدیھم السعادۃ۔
وتطور أسلوب شعرھا في عام 1950 فأصبحت مواردھا الأدبیۃ أغزر ولم تکن راضیۃ عن (مأساۃ الحیاۃ) فقررت أن تعید نظمھا بصورۃ أجمل وبأسلوب جدید، فتطور ألفاظھا يختلف عن الألفاظ السابقۃ وأخذت تعدل ھذہ المطولۃ وتضع شطراً ھنا وھناک وبدأت التغیرات تطرأ علی القصیدۃ بشكل كامل دون أن تأخذ من المطولۃ الأولی لفظۃ واحدۃ، ثم...

علم الرسم قواعد اور شرعی حیثیت

Literally, Rasm means “symbol” While the term “rasm” refers to the knowledge by which the writer is protected from the errors of writing. The use of the word “rasm” in the sense of writing began around the fifth century (AH) and later the word was used exclusively for the “Rasm-e-Usmani”. Although the Holy Qur'an was written entirely in the Prophet's time, it was based on various things, then in the era ofAbu Bakar(RA)it was also given abook form, but this “Rasm” was named after the “Rasm-e-Usmani” because it was job of Usman (RA)to purify the Holy Qur'an from the rare recitations (Shaz Qira`at) and commentary sayings of the Companions and to compile it in a manner in which all the recitations could be recited continuously and then to prepare its Mushafs and send them to different Islamic countries. The “Rasm” on which he prepared the Mushafs was different from the common script due to some features and these features are called the six rules and they are; Hazf, Zyadat, Al-Hamz, Badal, Wasl-o-Fasal and Ma-fihi-Qira`ataan. There is a difference of opinion as to whether the “Rasm-e-Mushaf” is detention or non-detention, however, the preferred opinion is that of the detainees. Similarly, whether it is necessary for the Muslim Ummah to adhere to this “Rasm” or not, the position of the majority of scholars is that adherence to the “Rasm-e-Usmani” is necessary for all Muslims.

Prediction of Financial commodites using AI

Stock market prediction has been an area of interest for a few decades now and much recently, there has been a lot of new research in the field of neural networks and natural language processing (NLP), that has resulted in satisfactory results. Sentiment analysis is one such sub-field of NLP that has made possible the extraction of emotions expressed in a body of text. These sentiments have been shown to co-relate with the change in stock prices. Previously twitter has been used to show a positive co-relation between the positive and negative sentiments gathered from a collection of tweets, and directional stock movements. In this paper, I expand upon these findings as I develop multiple predictive models that incorporates these technologies to predict not only the directional changes in the stock market but also the stock prices. For this purpose I use New York Times article headlines for the top 5 IT corporations listed on the S&P 500 index (Google, Microsoft, Amazon, Facebook and Apple), and use word2vec for encoding these headlines into vectors. These vectors are fed into LSTM NN, along with momentum-based economic indicators to supplement the predictive model. This has resulted in a MAPE (Mean Absolute Percentage Error) score of 1.15% for the regression based model and 65% direction accuracy, hence, indicating a positive co-relation between stock prices and public sentiment