Wykaz publikacji wybranego autora

Klaudia Sekuła, dr inż.

poprzednio: Korzec

adiunkt

Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska
WGGiOŚ-khgi, Katedra Hydrogeologii i Geologii Inżynierskiej


  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria środowiska, górnictwo i energetyka


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0003-2968-0022 orcid iD

ResearcherID: P-2182-2018

Scopus: 57196461691

PBN: 5e709297878c28a0473989d7

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • Environmental implications of trace element mobility in fly ash from wood biomass as “carbon debt payback” fuel alternative to coal / Sebastian Stefaniak, Ewa Miszczak, Henryk KUCHA, Ewa KMIECIK, Klaudia SEKUŁA, Irena Twardowska // W: ICOBTE&ICHMET 2023 [Dokument elektroniczny] : 1st joint international conference : 16th International Conference of Biochemistry of Trace Elements & 21st International Conference of Heavy Metals : 6–10 September 2023, Wuppertal, Germany : clean environment - human health - our future : book of abstracts. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Wuppertal : International Society of Trace Element Biogeochemistry Inc. : Bergische Universität], [2023]. — S. 306. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://icobte-ichmet-2023.com/custom/media/ICOBTE23/Abstract_Book_Final_3.pdf [2023-09-07]

  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

2
  • The use of artificial neural networks in the determination of soil grain composition / Klaudia SEKUŁA, Joanna Karłowska-Pik, Ewa KMIECIK // Stochastic Environmental Research and Risk Assessment ; ISSN 1436-3240. — 2023 vol. 37 iss. 10, s. 3797–3805. — Bibliogr. s. 3804–3805, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2023-05-31. — tekst: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s00477-023-02480-7.pdf?pdf=button

    orcid iD
  • keywords: artificial neural networks, classification and regression trees, determination of soil grain composition, linear regression models, stepwise regression models, radial basis function network and multilayer perceptron

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/s00477-023-02480-7