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

المبحث السادس: محاولة إرضاء الحبيب بعد الخصام

المبحث السادس: محاولة إرضاء الحبيب بعد الخصام

قصيدة (خصام) لنازك الملائكة ([1])

زمانُ الصفاء مضی وتلاشی مع الذکریات
وھا نحن مختصمان
وجاء زمانُ الصراع فلا لطفَ لا بسمات
ولا دفقۃٌ من حنان

وھا نحنُ مختصمان دفنّا ا لوئام
وراء التوتر في قعر ألفاظنا الباردہ
ولم نبقِ کأساً ولا منھلاً([2] ) للغرام 
ولم نُبق عشاً لأحلامنا الساھدہ([3] )

وھا نحنُ نکشف عمّا انطوی
بأعماق أنفسنا من عیوبٍ جمیلہ
ویدرکُ کلّ بأنّ الھَوی
طَوَی ما طوی من معا یبنا المترفات الأصیلة
ولم یُبقِ إلا محاسننا الفجّۃ([4]) المستحیلة

 

وھا نحنُ نعرفُ أبعادنا الشاسعة
وما امتدّ في عمقھا من خشونة
وکیف ملکنا عیوباً منوّعۃً رائعۃ
تخبّیء أو جُھھا خلف ستر الرضی واللیونة
وخلف الوداعۃ خلف السکینة
وفي لحظات الصفاء لمسنا شذانا الرصینا([5] )
وذقنا محاسننا السمحۃ المنعمة
وذاک الطِلاءٖ الذي لفّ أعماقنا المبھمة
وغطّی الحماقۃ والضعف فینا

وفي لحظات الحنین ھوینا
بساطتنا وعشقنا العذوبة
وھنا نحن نعشقُ ما تخلقُ الادمیۃ فینا
ونلمسُ أعماقنا الشاسعات الرھیبة
وما في حماقتنا من جمالِ شذٍ وخصوبة

وکنا عشقنا انبثاق الحرارۃ في مقلتینا([6])
فدعنا نحبّ النصوب([7] )
وکنا ھوینا التورّد والشعر في شفتینا
فلم لا نحبّ الشحوب([8]
ولم لا نخلّف رکناً من المقت([9] ) بین یدینا؟


وکنا عبدنا الصداقۃ بین المحاسن فینا
فدعنا نقیم أسس الحبّ والودّ بین العیوب
وأفسح مکاناً لبعض الحماقات بعضِ الذنوب
ودعنا نکنُ بشراً طافحین نفیضُ جنونا
وننضح([10]) ضحکاً ودمعاً سخینا

(1954م)

الشرح المجمل البسيط (خِصام) لنازک الملائكة

...

غرر، سلم اور استصناع کی حقیقت

This paper is the study of three modes of business and transactions including Gharar, Salam and Istisna’, widely used in Islamic Banking and Islamic Financial Institutions. This study delving in Fiqh Literature brings to the fore the juristic status of all three modes of business and transaction supported by the arguments from Quran, Sunnah and Fiqh literature. The Objective of this paper is to remove misconceptions surround these modes of business and transactions and to clariy their legal position.  

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
Asian Research Index Whatsapp Chanel
Asian Research Index Whatsapp Chanel

Join our Whatsapp Channel to get regular updates.

Recent Searches