Pakistan Affairs

Tag: behavior

  • Researchers take a step towards turning interactions that normally ruin quantum information into a way of protecting it: A new method for predicting the behavior of quantum devices provides a crucial tool for real-world applications of quantum technology

    محققین نے اپنے ماحول کے ساتھ مل کر بہت سے جسمانی کوانٹم سسٹم کے رویے کی پیشن گوئی کرنے کا ایک طریقہ تلاش کیا ہے۔ یہ کام کوانٹم ڈیوائسز میں کوانٹم معلومات کی حفاظت کے لیے ایک طریقہ کی نمائندگی کرتا ہے، جو کوانٹم ٹیکنالوجی کی حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز کے لیے اہم ہے۔

    میں شائع ہونے والی ایک تحقیق میں جسمانی جائزہ کے خطوط، فن لینڈ میں آلٹو یونیورسٹی اور چین میں آئی اے ایس سنگھوا یونیورسٹی کے محققین نے یہ پیش گوئی کرنے کے ایک نئے طریقے کی اطلاع دی ہے کہ کوانٹم سسٹمز، جیسے ذرات کے گروپ، بیرونی ماحول سے منسلک ہونے پر کیسے برتاؤ کرتے ہیں۔ عام طور پر، کوانٹم کمپیوٹر جیسے سسٹم کو اس کے ماحول سے جوڑنے سے ڈیکوہرنس اور لیک ہو جاتے ہیں، جو سسٹم کے اندر کیا ہو رہا ہے اس کے بارے میں کسی بھی معلومات کو برباد کر دیتے ہیں۔ اب، محققین نے ایک تکنیک تیار کی ہے …



    >Source link>

    >>Join our Facebook page From top right corner. <<

  • Using the power of artificial intelligence, new open-source tool simplifies animal behavior analysis

    یونیورسٹی آف مشی گن کی ایک ٹیم نے ایک نیا سافٹ ویئر ٹول تیار کیا ہے تاکہ لائف سائنسز کے محققین کو جانوروں کے رویوں کا زیادہ مؤثر طریقے سے تجزیہ کرنے میں مدد ملے۔

    اوپن سورس سافٹ ویئر، LabGym، مختلف جانوروں کے ماڈل سسٹمز میں متعین طرز عمل کی شناخت، درجہ بندی اور شمار کرنے کے لیے مصنوعی ذہانت سے فائدہ اٹھاتا ہے۔

    سائنس دانوں کو مختلف وجوہات کی بنا پر جانوروں کے رویوں کی پیمائش کرنے کی ضرورت ہے، ان تمام طریقوں کو سمجھنے سے جو ایک خاص دوا کسی جاندار کو متاثر کر سکتی ہے اس کی نقشہ سازی تک کہ دماغ میں سرکٹس کسی خاص رویے کو پیدا کرنے کے لیے کس طرح بات چیت کرتے ہیں۔

    UM فیکلٹی ممبر کی لیب میں محققین Bing Yeمثال کے طور پر، اعصابی نظام کی نشوونما اور افعال کا مطالعہ کرنے کے لیے ایک ماڈل کے طور پر ڈروسوفلا میلانوگاسٹر — یا فروٹ فلائیز — میں حرکات و سکنات کا تجزیہ کریں۔ چونکہ پھلوں کی مکھیاں اور انسان بہت سے جینز کا اشتراک کرتے ہیں، اس لیے پھل کی مکھیوں کے یہ مطالعے اکثر انسانی صحت اور بیماری کے بارے میں بصیرت پیش کرتے ہیں۔

    \”رویہ دماغ کا ایک کام ہے۔ لہٰذا جانوروں کے رویے کا تجزیہ اس بارے میں ضروری معلومات فراہم کرتا ہے کہ دماغ کیسے کام کرتا ہے اور بیماری کے ردعمل میں یہ کیسے بدلتا ہے،\” کہا۔ یوجیا ہوUM لائف سائنسز انسٹی ٹیوٹ میں Ye\’s لیب میں ایک نیورو سائنس دان اور 24 فروری کو سیل رپورٹس میتھڈز اسٹڈی کے لیڈ مصنف جو نئے سافٹ ویئر کی وضاحت کرتا ہے۔

    لیکن دستی طور پر جانوروں کے رویوں کی شناخت اور گنتی وقت طلب اور اس رویے کا تجزیہ کرنے والے محقق کے لیے انتہائی موضوعی ہے۔ اور جب کہ جانوروں کے رویوں کو خود بخود درست کرنے کے لیے چند سافٹ ویئر پروگرام موجود ہیں، وہ چیلنجز پیش کرتے ہیں۔

    \”ان میں سے بہت سے رویے کے تجزیہ کے پروگرام رویے کی پہلے سے طے شدہ تعریفوں پر مبنی ہوتے ہیں،\” یی نے کہا، جو میڈیکل اسکول میں سیل اور ترقیاتی حیاتیات کے پروفیسر بھی ہیں۔ \”اگر ڈروسوفلا لاروا 360 ڈگری رول کرتا ہے، مثال کے طور پر، کچھ پروگرام ایک رول کو شمار کریں گے۔ لیکن 270 ڈگری بھی ایک رول کیوں نہیں ہے؟ بہت سے پروگراموں میں ضروری طور پر اس کو گننے کی لچک نہیں ہوتی ہے، یہ جانے بغیر کہ صارف کو دوبارہ کوڈ کرنے کا طریقہ پروگرام.\”

    ایک سائنسدان کی طرح زیادہ سوچنا

    ان چیلنجوں پر قابو پانے کے لیے، ہو اور اس کے ساتھیوں نے ایک نیا پروگرام ڈیزائن کرنے کا فیصلہ کیا جو انسانی ادراک کے عمل کو زیادہ قریب سے نقل کرتا ہے — جو کہ سائنس دان کی طرح \”سوچتا ہے\” — اور ماہرین حیاتیات کے لیے زیادہ صارف دوست ہے جو کوڈنگ میں مہارت نہیں رکھتے۔ LabGym کا استعمال کرتے ہوئے، محققین اس طرز عمل کی مثالیں ڈال سکتے ہیں جس کا وہ تجزیہ کرنا چاہتے ہیں اور سافٹ ویئر کو سکھانا چاہتے ہیں کہ اسے کیا شمار کرنا چاہیے۔ اس کے بعد پروگرام رویے کو پہچاننے اور اس کی مقدار درست کرنے کی اپنی صلاحیت کو بہتر بنانے کے لیے گہری سیکھنے کا استعمال کرتا ہے۔

    LabGym میں ایک نئی ترقی جو اس کو زیادہ لچکدار ادراک کو لاگو کرنے میں مدد کرتی ہے وہ ہے ویڈیو ڈیٹا اور نام نہاد \”پیٹرن امیج\” دونوں کا استعمال پروگرام کی وشوسنییتا کو بہتر بنانے کے لیے۔ سائنسدان جانوروں کی ویڈیوز کو ان کے رویے کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں، لیکن ویڈیوز میں ٹائم سیریز کا ڈیٹا شامل ہوتا ہے جو AI پروگراموں کے لیے تجزیہ کرنا مشکل ہو سکتا ہے۔

    پروگرام کو زیادہ آسانی سے طرز عمل کی شناخت کرنے میں مدد کرنے کے لیے، ہو نے ایک ساکن تصویر بنائی جو مختلف ٹائم پوائنٹس پر جانوروں کی پوزیشن کے خاکہ کو ملا کر جانوروں کی حرکت کا نمونہ دکھاتی ہے۔ ٹیم نے پایا کہ ویڈیو ڈیٹا کو پیٹرن امیجز کے ساتھ ملانے سے رویے کی اقسام کو پہچاننے میں پروگرام کی درستگی میں اضافہ ہوا۔

    LabGym کو پس منظر کی غیر متعلقہ معلومات کو نظر انداز کرنے اور جانوروں کی مجموعی نقل و حرکت اور جگہ اور وقت کے ساتھ پوزیشن میں ہونے والی تبدیلیوں پر غور کرنے کے لیے بھی ڈیزائن کیا گیا ہے، جیسا کہ ایک انسانی محقق کرے گا۔ یہ پروگرام بیک وقت متعدد جانوروں کو بھی ٹریک کر سکتا ہے۔

    پرجاتیوں کی لچک افادیت کو بہتر بناتی ہے۔

    آپ نے کہا کہ لیب جیم کی ایک اور اہم خصوصیت اس کی انواع کی لچک ہے۔ اگرچہ اسے ڈروسوفلا کا استعمال کرتے ہوئے ڈیزائن کیا گیا تھا، لیکن یہ کسی ایک نوع تک محدود نہیں ہے۔

    \”یہ حقیقت میں نایاب ہے،\” انہوں نے کہا۔ \”یہ ماہرین حیاتیات کے لیے لکھا گیا ہے، تاکہ وہ اسے اس پرجاتیوں اور طرز عمل کے مطابق ڈھال سکیں جس کا وہ مطالعہ کرنا چاہتے ہیں بغیر کسی پروگرامنگ کی مہارت یا اعلیٰ طاقت والے کمپیوٹنگ کے۔\”

    پروگرام کی ابتدائی نشوونما کے بارے میں ایک پریزنٹیشن سننے کے بعد، UM فارماسولوجسٹ کیری فیراریو آپ اور اس کی ٹیم کو چوہا ماڈل سسٹم میں پروگرام کو جانچنے اور بہتر بنانے میں مدد کرنے کی پیشکش کی جس کے ساتھ وہ کام کرتی ہے۔

    فیراریو، فارماکولوجی کے ایک ایسوسی ایٹ پروفیسر اور نفسیات کے منسلک ایسوسی ایٹ پروفیسر، عصبی میکانزم کا مطالعہ کرتے ہیں جو لت اور موٹاپے میں حصہ ڈالتے ہیں، چوہوں کو ایک ماڈل سسٹم کے طور پر استعمال کرتے ہیں۔ جانوروں میں منشیات کی حوصلہ افزائی کے رویے کے ضروری مشاہدے کو مکمل کرنے کے لیے، اسے اور اس کے لیب کے ارکان کو زیادہ تر ہینڈ اسکورنگ پر انحصار کرنا پڑا، جو کہ موضوعی اور انتہائی وقت طلب ہے۔

    فیراریو نے کہا، \”میں گریجویٹ اسکول کے بعد سے ہی اس مسئلے کو حل کرنے کی کوشش کر رہا ہوں، اور مصنوعی ذہانت، گہری سیکھنے اور حساب کے لحاظ سے ٹیکنالوجی وہاں موجود نہیں تھی۔\” \”اس پروگرام نے میرے لیے ایک موجودہ مسئلہ حل کر دیا، لیکن اس کی واقعی وسیع افادیت بھی ہے۔ میں دیکھتا ہوں کہ جانوروں کے رویے کا تجزیہ کرنے کے لیے تقریباً لامحدود حالات میں اس کے کارآمد ہونے کی صلاحیت موجود ہے۔\”

    ٹیم اگلی منصوبہ بندی کرتی ہے کہ اس کی کارکردگی کو مزید پیچیدہ حالات میں بہتر بنانے کے لیے پروگرام کو مزید بہتر کیا جائے، جیسے کہ فطرت میں جانوروں کا مشاہدہ کرنا۔

    یہ تحقیق نیشنل انسٹی ٹیوٹ آف ہیلتھ کی طرف سے حمایت کی گئی تھی.

    Ye، Hu اور Ferrario کے علاوہ، مطالعہ کے مصنفین ہیں: الیگزینڈر میٹ لینڈ، ریٹا آئونائڈز، انجیش گھمیرے، برینڈن واٹسن، کینیچی ایواساکی، یونیورسٹی آف مشی گن کے ہوپ وائٹ اور Yitao Xi، اور شمالی الینوائے یونیورسٹی کے Jie Zhou۔

    مطالعہ: لیب جیم: سیکھنے پر مبنی جامع تشخیص کا استعمال کرتے ہوئے صارف کے بیان کردہ جانوروں کے طرز عمل کی مقدار 1 (DOI: 10.1016/j.crmeth.2023.100415) (پابندی اٹھانے کے بعد دستیاب)



    >Source link>

    >>Join our Facebook page From top right corner. <<

  • Scientists record first-ever brain waves from freely moving octopuses: Scientists have figured out how to capture brain activity in octopuses that are awake and moving — a breakthrough step in understanding how the brain controls their behavior.

    سائنس دانوں نے آزادانہ طور پر حرکت کرنے والے آکٹوپس سے دماغی سرگرمی کو کامیابی کے ساتھ ریکارڈ کیا ہے، یہ ایک ایسا کارنامہ ہے جو الیکٹروڈز اور ڈیٹا لاگر کو براہ راست مخلوقات میں لگا کر ممکن ہوا ہے۔

    یہ مطالعہ آن لائن شائع ہوا۔ موجودہ حیاتیات 23 فروری، یہ معلوم کرنے میں ایک اہم قدم ہے کہ آکٹوپس کے دماغ کس طرح اپنے رویے کو کنٹرول کرتے ہیں، اور انٹیلی جنس اور ادراک کے وقوع پذیر ہونے کے لیے درکار مشترکہ اصولوں کا سراغ فراہم کر سکتے ہیں۔

    \”اگر ہم یہ سمجھنا چاہتے ہیں کہ دماغ کیسے کام کرتا ہے، تو آکٹوپس ممالیہ جانوروں کے مقابلے میں مطالعہ کرنے کے لیے بہترین جانور ہیں۔ ان کا دماغ بڑا، حیرت انگیز طور پر منفرد جسم، اور جدید علمی صلاحیتیں ہیں جو فقاری جانوروں سے بالکل مختلف طریقے سے تیار ہوئی ہیں۔\” اوکیناوا انسٹی ٹیوٹ آف سائنس اینڈ ٹیکنالوجی (OIST) میں طبیعیات اور حیاتیات یونٹ میں پہلے مصنف اور سابق پوسٹ ڈاکٹرل محقق ڈاکٹر تمر گٹنک نے کہا۔

    لیکن آکٹوپس کی دماغی لہروں کی پیمائش کرنا ایک حقیقی تکنیکی چیلنج ثابت ہوا ہے۔ کشیرکا جانوروں کے برعکس، آکٹوپس نرم جسم والے ہوتے ہیں، اس لیے ان کے پاس کوئی کھوپڑی نہیں ہوتی کہ وہ ریکارڈنگ کے آلات کو اس پر لنگر انداز کر سکیں، تاکہ اسے ہٹایا جا سکے۔

    ڈاکٹر گٹنک نے کہا، \”آکٹوپس کے آٹھ طاقتور اور انتہائی لچکدار بازو ہوتے ہیں، جو ان کے جسم پر کسی بھی جگہ تک پہنچ سکتے ہیں۔\” \”اگر ہم نے ان کے ساتھ تاریں جوڑنے کی کوشش کی تو وہ فوراً پھٹ جائیں گے، اس لیے ہمیں آلات کو ان کی جلد کے نیچے رکھ کر، ان کی پہنچ سے مکمل طور پر دور کرنے کا ایک طریقہ درکار ہے۔\”

    محققین نے حل کے طور پر چھوٹے اور ہلکے وزن والے ڈیٹا لاگرز کو حل کیا، جو اصل میں پرواز کے دوران پرندوں کی دماغی سرگرمی کو ٹریک کرنے کے لیے ڈیزائن کیے گئے تھے۔ ٹیم نے آلات کو واٹر پروف بنانے کے لیے ڈھال لیا، لیکن پھر بھی وہ اتنے چھوٹے ہیں کہ آکٹوپس کے اندر آسانی سے فٹ ہو جائیں۔ بیٹریاں، جنہیں کم ہوا والے ماحول میں کام کرنے کی ضرورت تھی، 12 گھنٹے تک مسلسل ریکارڈنگ کی اجازت دیتی ہے۔

    محققین نے انتخاب کیا۔ آکٹوپس سیانا, زیادہ عام طور پر دن آکٹوپس کے طور پر جانا جاتا ہے، ان کے ماڈل جانور کے طور پر، اس کے بڑے سائز کی وجہ سے. انہوں نے تین آکٹوپس کو بے ہوشی کی اور ایک لاگر کو مینٹل کی پٹھوں کی دیوار میں ایک گہا میں لگایا۔ اس کے بعد سائنسدانوں نے الیکٹروڈز کو آکٹوپس کے دماغ کے ایک حصے میں لگایا جسے عمودی لاب اور میڈین سپریئر فرنٹل لاب کہا جاتا ہے، جو سب سے زیادہ قابل رسائی علاقہ ہے۔ دماغ کا یہ خطہ بصری سیکھنے اور یادداشت کے لیے بھی اہم سمجھا جاتا ہے، جو دماغی عمل ہیں جن کو سمجھنے میں ڈاکٹر گٹنک خاص طور پر دلچسپی رکھتے ہیں۔

    سرجری مکمل ہونے کے بعد، آکٹوپس کو ان کے گھر کے ٹینک میں واپس لایا گیا اور ویڈیو کے ذریعے ان کی نگرانی کی گئی۔ پانچ منٹ کے بعد، آکٹوپس صحت یاب ہو گئے اور اگلے 12 گھنٹے سوتے، کھاتے اور اپنے ٹینک کے گرد گھومتے ہوئے گزارے، کیونکہ ان کی دماغی سرگرمی ریکارڈ کی گئی تھی۔ اس کے بعد لاگر اور الیکٹروڈ کو آکٹوپس سے ہٹا دیا گیا، اور ڈیٹا کو ویڈیو کے ساتھ ہم آہنگ کیا گیا۔

    محققین نے دماغی سرگرمیوں کے کئی الگ الگ نمونوں کی نشاندہی کی، جن میں سے کچھ سائز اور شکل میں ممالیہ جانوروں میں دیکھے جانے والوں سے ملتے جلتے تھے، جب کہ دیگر بہت دیرپا، سست دوغلے تھے جن کا پہلے بیان نہیں کیا گیا تھا۔

    محققین ابھی تک دماغی سرگرمیوں کے ان نمونوں کو ویڈیوز کے مخصوص طرز عمل سے جوڑنے کے قابل نہیں تھے۔ تاہم، یہ مکمل طور پر حیران کن نہیں ہے، ڈاکٹر گٹنک نے وضاحت کی، کیونکہ انہیں جانوروں سے مخصوص سیکھنے کے کام کرنے کی ضرورت نہیں تھی۔

    \”یہ ایک ایسا شعبہ ہے جو سیکھنے اور یادداشت سے وابستہ ہے، اس لیے اس سرکٹ کو دریافت کرنے کے لیے، ہمیں واقعی آکٹوپس کے ساتھ بار بار یادداشت کے کام کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ وہ چیز ہے جسے ہم بہت جلد کرنے کی امید کر رہے ہیں!\”

    محققین کا یہ بھی ماننا ہے کہ آزادانہ طور پر حرکت کرنے والے آکٹوپس سے دماغی سرگرمی کو ریکارڈ کرنے کا یہ طریقہ آکٹوپس کی دوسری نسلوں میں استعمال کیا جا سکتا ہے اور یہ آکٹوپس کے ادراک کے بہت سے دوسرے شعبوں میں سوالات کو حل کرنے میں مدد دے سکتا ہے، بشمول وہ اپنے جسم اور بازوؤں کی حرکت کو کیسے سیکھتے ہیں، سماجی بناتے ہیں اور کنٹرول کرتے ہیں۔ .

    \”یہ واقعی ایک اہم مطالعہ ہے، لیکن یہ صرف پہلا قدم ہے،\” پروفیسر مائیکل کوبا نے کہا، جنہوں نے OIST فزکس اینڈ بائیولوجی یونٹ میں اس پروجیکٹ کی قیادت کی اور اب نیپلز فیڈریکو II یونیورسٹی میں جاری ہے۔ \”آکٹوپس بہت ہوشیار ہیں، لیکن اس وقت، ہم ان کے دماغ کے کام کرنے کے بارے میں بہت کم جانتے ہیں۔ اس تکنیک کا مطلب ہے کہ اب ہمارے پاس ان کے دماغ میں جھانکنے کی صلاحیت ہے جب وہ مخصوص کام کر رہے ہیں۔ یہ واقعی دلچسپ اور طاقتور ہے۔\”

    اس مطالعہ میں جاپان، اٹلی، جرمنی، یوکرین اور سوئٹزرلینڈ کے محققین کے درمیان بین الاقوامی تعاون شامل تھا۔



    >Source link>

    >>Join our Facebook page From top right corner. <<

  • Five tips to help manage behavior in young children

    As educators, managing student behavior is a challenge that has been further complicated since the pandemic. Lety Valero, an instructor with Conscious Discipline, provides tips for adults on how to model behavior for young children. Valero emphasizes the importance of being assertive, giving clear directions and emphasizing what children should be doing, rather than what they are doing wrong. Practicing empathy, offering consequences instead of punishments, and making time to care for the mental health of educators are all important in managing student behavior. To learn more, follow The Hechinger Report for in-depth, fact-based, unbiased reporting on education. Join us today and stay up to date on the latest trends and top stories about early learning.



    Source link

    Join our Facebook page
    https://www.facebook.com/groups/www.pakistanaffairs.pk

  • Shahid Afridi scolded Amir for on-field behavior, statement against Babar

    پاکستان کے سابق کرکٹر شاہد آفریدی نے انکشاف کیا ہے کہ انہوں نے HBL پاکستان سپر لیگ سیزن 8 میں کراچی کنگز کے لیے پہلے دو میچوں میں عامر کو ان کے آن فیلڈ رویے پر ٹیکسٹ کیا اور ڈانٹا۔

    جمعرات کو کراچی کنگز اور اسلام آباد یونائیٹڈ کے درمیان ہونے والے میچ کے دوران عامر اپنا ٹھنڈک کھو بیٹھے۔

    ابھرتے ہوئے بلے باز حسن نواز نے اپنی پہلی ہی گیند پر عامر کا مقابلہ کرنے کی کوشش کی لیکن کنکشن سے محروم رہے۔ بائیں ہاتھ کے تیز گیند باز کو یہ پسند نہیں آیا اور اس نے دوکھیباز بلے باز سے کچھ الفاظ کہے۔ بعد ازاں نواز کو آؤٹ کرنے کے بعد عامر نے انہیں چھٹی دے دی۔ اسی میچ میں عامر کا ٹام کرن کے ساتھ گرما گرم تبادلہ بھی ہوا۔

    ایک مقامی ٹی وی چینل پر بات کرتے ہوئے سابق آل راؤنڈر نے کہا کہ انہوں نے بائیں ہاتھ کے پیسر کو مشورہ دیا کہ وہ غیر ضروری حرکات سے اپنی شبیہ کو خراب نہ کریں۔

    \”جب بھی کوئی کھلاڑی پرفارم نہیں کرتا، یا اگر وہ کرتا بھی ہے، تو میں اسے کال کرنے کے لیے پیغام بھیجتا ہوں۔ اسی طرح میں نے کل عامر کو میسج کیا تھا۔ میں نے اس سے احترام سے بات کی، لیکن میں نے اسے بھی ڈانٹا۔ میں نے عامر سے کہا تم کیا چاہتے ہو؟ آپ کو بہت عزت ملی، آپ کو اپنی ساکھ پر دھبہ لگا اور وہاں سے آپ نے واپسی کی۔ آپ کو ایک طرح سے نئی زندگی ملی ہے۔ تم بھی کیا کرنے کی کوشش کر رہے ہو؟\” آفریدی نے کہا۔

    \”کیا یہ کھیلنے کا طریقہ ہے؟ آپ کے اردگرد جونیئرز ہیں، آپ برے الفاظ استعمال کر رہے ہیں۔ ایسے مداح ہیں جو اسے دیکھ کر مایوس ہیں۔ یہاں تک کہ ہم نے ایسے الفاظ استعمال کیے ہیں اور کبھی کبھی، کیمرہ ہمیں پکڑ لیتا تھا۔ وہاں خاندان ہیں، بچے آپ کو ٹیلی ویژن پر دیکھ رہے ہیں۔ آفریدی نے مزید کہا کہ جارحیت ٹھیک ہے لیکن اسے قابو میں رکھیں۔

    آفریدی نے اس ہفتے کے شروع میں منگل کو پشاور زلمی اور پاکستان کے کپتان بابر اعظم کے ساتھ عامر کے آن فیلڈ تصادم کا بھی ذکر کیا۔

    بابر نے اپنی 68 رنز کی اننگز کے دوران عامر کو باؤنڈری کے لیے فلک کیا تھا جس سے بائیں ہاتھ کے پیسر کو مایوسی ہوئی اور اس نے مایوسی میں اگلی گیند بابر کی طرف پھینک دی۔

    اگر آپ پاکستان کے لیے کھیلنا چاہتے ہیں تو آپ کو صرف بابر کے ساتھ کھیلنا ہوگا۔ کیا آپ اس کی آنکھوں میں آنکھیں ڈال کر دیکھ سکیں گے؟ کیا آپ ان کی کپتانی میں کھیل سکتے ہیں؟ اپنی کارکردگی پر توجہ دیں، اپنی جارحیت پر قابو رکھیں، اور پرامن طور پر گھر واپس جائیں،‘‘ آفریدی نے کہا۔

    پاکستان کے سابق کپتان نے انکشاف کیا کہ فاسٹ بولر نے ان کی تنقید کو سمجھا اور اپنے رویے پر معافی مانگی۔

    آفریدی نے کہا، \”اس نے معذرت کی اور اس پر توجہ دینے کے لیے میرا شکریہ ادا کیا۔\”





    Source link