Search from the Journals, Articles, and Headings
Advanced Search (Beta)
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...

مولانا محمد بن موسیٰ میاں سملکی

مولانا محمد بن موسیٰ سملکی
جوحضرات دارالعلوم دیوبند سے عموماً اورحضرت الاستاذ مولانامحمد انورشاہ الکشمیری سے خصوصاً تعلق ورابطہ رکھتے ہیں، اُن کویہ معلوم کرکے بڑاصدمہ ہوگا کہ پچھلے دنوں مولانا محمد بن موسیٰ میاں سملکی کاانتقال جوہانسبرگ (جنوبی افریقہ) میں ہوگیا، موصوف گجرات کے ایک نہایت معزز اورمتمول خاندان کے چشم وچراغ تھے، اﷲ تعالیٰ نے اس خاندان کودولت اور دین دونوں نعمتوں سے مالا مال کیاہے، چنانچہ تجارت کے سلسلہ میں یہ خاندان ایک عرصہ سے جوہانسبرگ میں مقیم ہے اوردین داری کے تقاضہ سے اس خاندان کو دارالعلوم دیوبند اوراس کے اکابر سے دیرینہ وپختہ عقیدت و ارادت مندی کا تعلق رہا ہے، اسی تعلق کا نتیجہ تھاکہ مرحوم دارالعلوم دیوبند آئے، اورچند سال رہ کر علومِ دینیہ و اسلامیہ کی تحصیل وتکمیل کی۔راقم الحروف بھی اس زمانہ میں دیوبند میں زیرِ تعلیم تھا اور مرحوم ہم درس وخواجہ تاش تھے۔ مرحوم کا مقصد صرف رسمی طور پر پڑھنا پڑھ لینا نہیں تھا بلکہ روحانی اوراخلاقی تعلیم وتربیت حاصل کرنا بھی تھا،اس لیے اوقاتِ درس کے علاوہ وہ حضرات اکابر کی خدمت میں حاضر رہتے اوراُن کافیضِ صحبت اُٹھاتے تھے۔اس سلسلہ میں اُن کو حضرت شاہ صاحب ؒ سے خاص تعلق پیدا ہوا، جس نے بڑھتے بڑھتے یہ صورت اختیار کرلی کہ گویا مرحوم حضرت الاستاذ کے خاندان کے ایک فرد ہی تھے۔ اُن کو حضرت کے ساتھ صرف عقیدت وارادت نہیں بلکہ درحقیقت عشق تھا، اور اس تعلق کی بناپر حضرت الاستاذ کے تمام تلامذۂ خصوصی کے ساتھ بھی اُن کا معاملہ اور برتاؤ بالکل برادرانہ تھا۔ قدرت نے انہیں سب کچھ دے رکھاتھا،اس لیے انھوں نے خود حضرت ؒ کی زندگی میں آپ کی اور آپ کی وفات کے بعد آپ کے متعلقین کی دل وجان سے عمربھر وہ خدمت کی کہ کسی شاگرد نے کم کسی استاد کی ایسی خدمت کی...

Ambulatory Hysteroscopy in Abnormal Uterine Bleeding: A Tertiary Care Hospital Perspective

Background: To avoid delays in outpatient facilities for managing benign gynecological conditions like abnormal uterine bleeding (AUB), there is a need to evaluate the usage of unconventional methods like outpatient hysteroscopy. Objectives: To evaluate the usage of outpatient diagnostic hysteroscopy in women with abnormal uterine bleeding. Methods: An observational study was conducted at the Obstetrics and Gynecology Department of Combined Military Hospital, Kharian. The study included 56 women having AUB with or without a history of failed medical treatment. The study participants underwent outpatient diagnostic hysteroscopy. Diagnostic hysteroscopy was done under the local para-cervical block in the Outpatient department. Procedure indications, outcome and biopsy findings were recorded on predesigned proformas. Results: Median age of the study participants was 44 years. The most common indications for diagnostic hysteroscopy were postmenopausal bleeding (34%) and heavy menstrual bleeding (28%). Hysteroscopy outcomes included endometrial biopsy (34%), discharge with no biopsy (25%), further test and evaluations required (21%), and admission due to failed outpatient procedures (20%). Sixty-two percent of the study participants had normal biopsy findings while other biopsy findings included polyps (20%), fibroids (14%) and endometrial hyperplasia (4%). Nine percent had unsuccessful hysteroscopy due to patient refusal to proceed. Conclusion: Outpatient hysteroscopy can be helpful in the early and rapid diagnosis of women with abnormal uterine bleeding.  

Road Obstacle Detection

Autonomous vehicle systems can be divided into two main parts, the perception system and the decision-making system. In this project, the goal was to focus on the perception system’s subsystem which was an object detector for road obstacle detection on the roads of Karachi. To do this, firstly a dataset of 3000 images was annotated with bounding box annotation for 12 different kinds of road obstacles. These images were extracted frames (every 10th second) from about 10 hours of dashcam footage from different areas of Karachi. In parallel three different models were trained on the Berkeley Deep Drive Dataset (BDD100k), which were YOLOv3, RetinaNet and Faster R-CNN. Due to computational constraints the models were trained on only 5,000 out of 70,000 images and validated on 1,000 out of 10,000 images present in the BDD100k dataset. The models trained had the following mAP on BDD100k; YOLOv3(29.47), RetinaNet(37.34) and Faster R-CNN(35.78). These models were then used as pretrained models for transfer learning on Karachi Dataset to create three new models. The models trained on this new dataset had the following mAP; YOLOv3(41.67), Retina Net(67.26), Faster R-CNN(65.80). Analysis suggests that transfer learning using the BDD100k dataset, is the most optimum technique for training an object detection model on Karachi Dataset
Asian Research Index Whatsapp Chanel
Asian Research Index Whatsapp Chanel

Join our Whatsapp Channel to get regular updates.