Wykaz publikacji wybranego autora

Ernest Jamro, dr hab. inż., prof. AGH

profesor nadzwyczajny

Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
WIEiT-ke, Instytut Elektroniki


  • 2023

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja (50%)


  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja (50%)


[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / elektronika


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0003-4632-2470 połącz konto z ORCID

ResearcherID: B-8549-2019

Scopus: 24450561500

PBN: 5e70922b878c28a047391143

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • Canine age classification using Deep Learning as a step toward preventive medicine in animals / Szymon MAZUREK, Maciej WIELGOSZ, Jakub CAPUTA, Rafał FRĄCZEK, Michał KARWATOWSKI, Jakub GRZESZCZYK, Daria ŁUKASIK, Anna Śmiech, Paweł RUSSEK, Ernest JAMRO, Agnieszka DĄBROWSKA-BORUCH, Marcin PIETROŃ, Sebastian KORYCIAK, Kazimierz WIATR // W: FedCSIS 2022 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 17\textsuperscript{th} conference on Computer Science and Intelligence Systems : September 4–7, 2022, Sofia, Bulgaria / eds. Maria Ganzha, Leszek Maciaszek, Marcin Paprzycki, Dominik Ślęzak. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Warszawa : Polskie Towarzystwo Informatyczne ; [Piscataway] : IEEE, cop. 2022. — (Annals of Computer Science and Information Systems ; ISSN 2300-5963 ; vol. 30). — Dod. ISBN 978-83-965897-1-2 (ART), ISBN 978-83-965897-0-5 (USB). — e-ISBN: 978-83-962423-9-6. — S. 169–172. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://annals-csis.org/Volume_30/pliks/fedcsis.pdf [2022-10-06]. — Bibliogr. s. 172, Abstr.. — Sz. Mazurek, M. Wielgosz, R. Frączek, M. Karwatowski, P. Russek, E. Jamro, A. Dąbrowska-Boruch, M. Pietroń, S. Koryciak, K. Wiatr - dod. afiliacja: CYFRONET AGH