Wykaz publikacji wybranego autora

Bartłomiej Śnieżyński, dr hab. inż., prof. AGH

profesor nadzwyczajny

Wydział Informatyki
WI-ii, Instytut Informatyki

  • 2020

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych / informatyka (50%)

  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych / informatyka

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

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

Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0002-4206-9052 orcid iD

ResearcherID: K-2296-2012

Scopus: 23393638000

PBN: 5e70922c878c28a04739120d

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)

1

  • Active lifelong anomaly detection with experience replay / Kamil FABER, Roberto Corizzo, Bartłomiej ŚNIEŻYŃSKI, Nathalie Japkowicz // W: DSAA'2022 [Dokument elektroniczny] : 2022 IEEE 9th international conference on Data Science and Advanced Analytics : 13–16 October 2022, Shenzhen, China : proceedings / ed. by Joshua Zhexue Huang, [et al.]. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Piscataway : IEEE, cop. 2022. — Dod. Print on Demand ISBN: 978-1-6654-7331-6. — e-ISBN: 978-1-6554-7330-9. — S. [1–10]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. [10], Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2023-02-08. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-10000479i00c9.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10032405

    orcid iD

  • keywords: anomaly detection, active learning, lifelong learning, intrusion detection, experience replay

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Kamil Faber

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/DSAA54385.2022.10032405

2

  • Assessment of the quality and mechanical parameters of castings using machine learning methods / Krzysztof Jaśkowiec, Dorota WILK-KOŁODZIEJCZYK, ŚNIEŻYŃSKI Bartłomiej, Witor Reczek, Adam Bitka, Marcin Małysza, Maciej DOROSZEWSKI, Zenon Pirowski, Łukasz Boroń // Materials [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1996-1944. — 2022 vol. 15 iss. 8 art. no. 2884, s. 1–17. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 17, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-04-14. — D. Wilk-Kołodziejczyk - dod. afiliacja: Center of Casting Technology, Łukasiewicz Research Network–Krakow Institute of Technology Contribution ; A. Bitka – afiliacja: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Krakowski Instytut Technologiczny. — tekst: https://www.mdpi.com/1996-1944/15/8/2884/pdf?version=1650509315

    orcid iD

  • keywords: mechanical parameters, metal castings, application of machine learning methods

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Dorota Wilk-Kołodziejczyk, Maciej Doroszewski

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/ma15082884

3

  • Effect of feature discretization on classification performance of explainable scoring-based machine learning model / Arkadiusz Pajor, Jakub Żołnierek, Bartłomiej ŚNIEŻYŃSKI, Arkadiusz Sitek // W: Computational Science – ICCS 2022 : 22nd international conference : London, UK, June 21–23, 2022 : proceedings, Pt. 3 / eds. Derek Groen, Clélia de Mulatier, Maciej Paszyński, Valeria V. Krzhizhanovskaya, Jack J. Dongarra, Peter M. A. Sloot. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2022. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 13352). — ISBN: 978-3-031-08756-1 ; e-ISBN: 978-3-031-08757-8. — S. 92–105. — Bibliogr., Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-06-15. — A. Pajor - pierwsza afiliacja: Sano Centre for Computational Medicine, Cracow

    orcid iD

  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-031-08757-8_9

4

  • LIFEWATCH: lifelong wasserstein change point detection / Kamil FABER, Roberto Corizzo, Bartłomiej ŚNIEŻYŃSKI, Michael Baron, Nathalie Japkowicz // W: IJCNN 2022 [Dokument elektroniczny] : International Joint Conference on Neural Networks : Padua, Italy, 18–23 July 2022 : proceedings / IEEE. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Piscataway : IEEE, cop. 2022. — (Proceedings of ... International Joint Conference on Neural Networks ; ISSN 2161-4393). — Konferencja zorganizowana w ramach IEEE World Congress on Computational Intelligence (IEEE WCCI 2022). — e-ISBN: 978-1-7281-8671-9. — s. 1-8. — Bibliogr., Abstr.

    orcid iD

  • keywords: time series data, lifelong learning, change point detection

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Kamil Faber

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/IJCNN55064.2022.9892891

5