Wykaz publikacji wybranego autora

Krzysztof Lalik, dr inż.

adiunkt

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki
WIMiR-kap, Katedra Automatyzacji Procesów

  • 2023

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria mechaniczna

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne (50%)

  • 2020

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria mechaniczna

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika (50%)

  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria mechaniczna

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika (25%)

[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / budowa i eksploatacja maszyn

Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0003-4277-9801 orcid iD

ResearcherID: H-5954-2013

Scopus: 55110471800

PBN: 5e70938d878c28a0473ac967

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)

1

  • An experimental study of drift caused by partial shading using a modified DC-(P&O) technique for a stand-alone PV system / Ashish Kumar Singhal, Narendra Singh Beniwal, Ruby Beniwal, Krzysztof LALIK // Energies [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1996-1073. — 2022 vol. 15 iss. 12 art. no. 4251, s. 1-21. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 19-21, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-06-09. — tekst: https://www.mdpi.com/1996-1073/15/12/4251/pdf?version=1654835296

    orcid iD

  • keywords: partial shedding, MATLAB Simulink, PSIM, ARM Cortex M4 32-bit Microcontroller (STM32F407VGT6), modified DC-(P&O)

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/en15124251

2
3

  • Self-powered wireless sensor matrix for air pollution detection with a neural predictor / Krzysztof LALIK, Jakub Kozak, Szymon PODLASEK, Mateusz KOZEK // Energies [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1996-1073. — 2022 vol. 15 iss. 6 art. no. 1962, s. 1–26. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 25–26, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-03-08. — tekst: https://www.mdpi.com/1996-1073/15/6/1962/pdf

    orcid iD

  • keywords: prediction, air pollution, wireless sensor, deep learning

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Szymon Podlasek, Mateusz Kozek

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/en15061962

4