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
2
3
  • Active lifelong anomaly detection with experience replay
4
5
  • Adapting everyday manipulation skills to varied scenarios
6
  • Adaptive context-aware energy optimization for services on mobile devices with use of machine learning
7
  • Adaptive context-aware energy optimization for services on mobile devices with use of machine learning considering security aspects
8
  • Adaptive context-aware service optimization in mobile cloud computing accounting for security aspects
9
10
  • Adaptive service management in mobile cloud computing by means of supervised and reinforcement learning
11
  • Agent strategy generation by rule induction
12
  • Agent strategy generation by rule induction in predator-prey problem
13
14
  • Agent-based decision support system for technology recommendation
15
  • Agent-based decision-information system supporting effective resource management of companies
16
  • Agent-based system for mobile service adaptation using online machine learning and mobile cloud computing paradigm
17
  • Agent-based system with learning capabilities for transport problems
18
  • An architecture for learning agents
19
  • Artificial intelligence and robotization
20
  • Artificial intelligence, management and trust
21
  • Assessment of the quality and mechanical parameters of castings using machine learning methods
22
  • Autoencoder-based IDS for cloud and mobile devices
23
  • Autonomous context-based service optimization in mobile cloud computing
24
  • B2R: an algorithm for converting Bayesian networks to sets of rules
25
  • Combining machine learning and multi-agent approach for controlling traffic at intersections