Sana Ullah Khan
اردو

تحقیق

تحقیق

میرا ایم ایس مقالہ اور ہم مرتبہ جائزہ شدہ تحقیقی مقالے، خلاصوں، پی ڈی ایف اور کاپی کیے جا سکنے والے حوالہ جات کے ساتھ۔

Google Scholar LinkedIn سی وی

ایم ایس مقالہ

ایم ایس مقالہ · 2026

Advancing Deep Learning and Neural Network Techniques for AI and Human Text Classification

ایم ایس مصنوعی ذہانت، اسلامیہ یونیورسٹی بہاولپور · نگران: پروفیسر ڈاکٹر Najia Saher (سربراہ شعبہ مصنوعی ذہانت)

میں نے ڈیپ لرننگ کے ایسے ماڈل بنائے اور ان کا موازنہ کیا جو مصنوعی ذہانت کے لکھے اور انسان کے لکھے متن میں فرق کرتے ہیں، تقریباً 5 لاکھ متن پر مشتمل متوازن ڈیٹا سیٹ پر۔ اس مقالے پر مبنی تحقیقی مضمون تیاری کے مراحل میں ہے۔

موازنہ کیے گئے ماڈل

  1. LSTM
  2. فائن ٹیونڈ BERT
  3. TF-IDF + BERT + LightGBM
  4. ہائبرڈ BERT + LSTM
99.65%درستگی (BERT + LSTM)
F1 اسکور
0.995
متن
~5 لاکھ

ہم مرتبہ جائزہ شدہ مقالے

تمام حوالہ جات ڈاؤن لوڈ کریں (.bib)

مقالوں کے عنوانات اپنی اصل شائع شدہ انگریزی شکل میں دکھائے گئے ہیں۔

  1. پہلا مصنف20 جون 2026

    Artificial Intelligence–Driven Fraud Detection in FinTech: Strengthening Cybersecurity Against Digital Financial Scams

    Khan, S. U., Zafar, U., Imran, S., & Ali, M. (2026). Journal of Business Insight and Innovation, 5(6), 72–82.

    خلاصہ

    پاکستان میں فن ٹیک کمپنیوں، ڈیجیٹل بینکوں، ادائیگی کی خدمات اور سائبر سیکیورٹی فرموں کے 385 ماہرین کا سروے، جس کا تجزیہ SmartPLS 4 سے کیا گیا۔ نتیجہ یہ نکلا کہ مصنوعی ذہانت پر مبنی فراڈ کی پہچان، مشین لرننگ، فوری نگرانی اور غیر معمولی سرگرمی کی پہچان مل کر ڈیجیٹل مالی فراڈ سے مؤثر تحفظ دیتے ہیں۔

    • فراڈ کی پہچان
    • مشین لرننگ
    • غیر معمولی سرگرمی کی پہچان
    • فن ٹیک
    • سائبر سیکیورٹی
    DOI: Artificial Intelligence–Driven Fraud Detection in FinTech: Strengthening Cybersecurity Against Digital Financial Scams پی ڈی ایف: Artificial Intelligence–Driven Fraud Detection in FinTech: Strengthening Cybersecurity Against Digital Financial Scams
    BibTeX: Artificial Intelligence–Driven Fraud Detection in FinTech: Strengthening Cybersecurity Against Digital Financial Scams 
    @article{khan2026fraud,
  title   = {Artificial Intelligence–Driven Fraud Detection in FinTech: Strengthening Cybersecurity Against Digital Financial Scams},
  author  = {Khan, Sana Ullah and Zafar, U. and Imran, S. and Ali, M.},
  journal = {Journal of Business Insight and Innovation},
  year    = {2026},
  volume  = {5},
  number  = {6},
  pages   = {72--82},
  doi     = {10.63544/jbii.v5i6.116}
}
  2. پہلا مصنف31 مارچ 2026

    Artificial Intelligence and Workplace Safety in the Oil and Gas Industry: Transforming Occupational Risk Assessment through Smart Safety Analytics

    Khan, S. U., Zafar, R., Alam, M. M., & Iqbal, M. (2026). Periodicals of Management Studies, 6(1), 46–60.

    خلاصہ

    مصنوعی ذہانت تیل اور گیس کی صنعت میں کام کی جگہ کے خطرات کے جائزے کو ردعمل کے بجائے پیشگی کیسے بنا سکتی ہے۔ پیشہ ورانہ تحفظ اور مصنوعی ذہانت کے ماہرین کے سروے کا ریگریشن اور اسٹرکچرل ایکویشن ماڈلنگ سے تجزیہ کیا گیا، جس سے ظاہر ہوا کہ مصنوعی ذہانت کا استعمال اور پیشگی خطرات کا جائزہ بہتر حفاظتی نتائج سے گہرا تعلق رکھتے ہیں (ماڈل 69% فرق کی وضاحت کرتا ہے)۔ ڈیٹا کا معیار، لاگت اور ماہرین کی کمی اب بھی رکاوٹیں ہیں۔

    • مصنوعی ذہانت
    • پیشگوئی پر مبنی تجزیہ
    • خطرات کا جائزہ
    • پیشہ ورانہ تحفظ
    DOI: Artificial Intelligence and Workplace Safety in the Oil and Gas Industry: Transforming Occupational Risk Assessment through Smart Safety Analytics پی ڈی ایف: Artificial Intelligence and Workplace Safety in the Oil and Gas Industry: Transforming Occupational Risk Assessment through Smart Safety Analytics
    BibTeX: Artificial Intelligence and Workplace Safety in the Oil and Gas Industry: Transforming Occupational Risk Assessment through Smart Safety Analytics 
    @article{khan2026safety,
  title   = {Artificial Intelligence and Workplace Safety in the Oil and Gas Industry: Transforming Occupational Risk Assessment through Smart Safety Analytics},
  author  = {Khan, Sana Ullah and Zafar, R. and Alam, M. M. and Iqbal, M.},
  journal = {Periodicals of Management Studies},
  year    = {2026},
  volume  = {6},
  number  = {1},
  pages   = {46--60},
  doi     = {10.65181/poms.06.01.0100}
}
  3. شریک مصنف30 مارچ 2026

    GenAI Adoption in Entrepreneurial Education and Digital Entrepreneurial Intention

    Soomro, M. A., Khalid, M. A., Mangi, A. R., & Khan, S. U. (2026). International Journal of Advanced Social Studies, 6(1), 82–93.

    خلاصہ

    412 طلبہ کا سروے، جس کا تجزیہ اسٹرکچرل ایکویشن ماڈلنگ سے کیا گیا۔ کاروباری تعلیم میں جنریٹو مصنوعی ذہانت کا استعمال ڈیجیٹل کاروبار شروع کرنے کے ارادے کو مضبوط کرتا ہے، جزوی طور پر طلبہ کے رویے کے ذریعے؛ یونیورسٹی کا معاون ماحول اس اثر کو بڑھاتا ہے (58% فرق کی وضاحت)۔

    • جنریٹو مصنوعی ذہانت
    • کاروباری تعلیم
    • اسٹرکچرل ایکویشن ماڈلنگ
    DOI: GenAI Adoption in Entrepreneurial Education and Digital Entrepreneurial Intention پی ڈی ایف: GenAI Adoption in Entrepreneurial Education and Digital Entrepreneurial Intention
    BibTeX: GenAI Adoption in Entrepreneurial Education and Digital Entrepreneurial Intention 
    @article{soomro2026genai,
  title   = {GenAI Adoption in Entrepreneurial Education and Digital Entrepreneurial Intention},
  author  = {Soomro, M. A. and Khalid, M. A. and Mangi, A. R. and Khan, Sana Ullah},
  journal = {International Journal of Advanced Social Studies},
  year    = {2026},
  volume  = {6},
  number  = {1},
  pages   = {82--93},
  doi     = {10.70843/ijass.2026.06107}
}

تحقیقی دلچسپیاں

ابھی جس پر کام کر رہا ہوں

  • مصنوعی ذہانت سے لکھے متن کی پہچانمیرے ایم ایس مقالے کا موضوع۔
  • فشنگ اور دھوکہ دہی کی پہچانمیرا موجودہ منصوبہ، انگریزی، اردو اور رومن اردو پیغامات کے لیے۔
  • فراڈ کی پہچانفن ٹیک میں مصنوعی ذہانت پر مبنی فراڈ کی پہچان پر پہلے مصنف کے طور پر مقالہ۔

آگے جس پر تحقیق کرنا چاہتا ہوں

  • ایڈورسیریل مشین لرننگحملہ آور ML ماڈلز کو کیسے دھوکہ دیتے ہیں اور انہیں مضبوط کیسے بنایا جائے۔
  • LLM سیکیورٹیپرامپٹ انجیکشن، غلط استعمال، اور لینگویج ماڈلز کا محفوظ استعمال۔
  • SOC کے لیے مصنوعی ذہانتسیکیورٹی آپریشنز سینٹر میں الرٹس اور لاگز کی ابتدائی چھانٹی کے لیے ML کا استعمال۔

تازہ خبریں

  1. IELTS Academic میں 6.5 (B2) بینڈ حاصل کیا اور جرمن زبان سیکھنا شروع کی۔

  2. “IoT for Everyone” کورس مکمل کیا (UET Peshawar / HEC، Coursera)۔

  6. اسلامیہ یونیورسٹی بہاولپور سے مصنوعی ذہانت میں ایم ایس کی ڈگری ملی (CGPA 3.66 / 4.00)۔