Wykaz publikacji wybranego autora

Jarosław Wąs, prof. dr hab. inż.

profesor zwyczajny

Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
WEAIiIB-kis, Katedra Informatyki Stosowanej

  • 2018

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

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

Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0003-2964-745X orcid iD

ResearcherID: B-5835-2012

Scopus: 9333221800

PBN: 5e70922c878c28a04739121f

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)

1
  • [referat, 2023]
  • TytułComparison of the use of UWB and BLE as positioning methods in data-driven modeling of pedestrian dynamics
    AutorzyDariusz PAŁKA, Robert LUBAŚ, Giuseppe Vizzari, Jarosław WĄS
    ŹródłoParallel Processing and Applied Mathematics : 14th international conference, PPAM 2022 : Gdansk, Poland, September 11–14, 2022 : revised selected papers, Pt. 2 / eds. Roman Wyrzykowski, [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2023. — S. 492-501
2
  • [referat, 2023]
  • TytułHigh-performance and programmable attentional graph neural networks with Global tensor formulations
    AutorzyMaciej Besta, Paweł RENC, Robert Gerstenberger, Paolo Sylos Labini, Alexandros Ziogas, Tiancheng Chen, Lukas Gianinazzi, Florian Scheidl, Kalman Szenes, Armon Carigiet, Patrick Iff, Grzegorz Kwasniewski, Raghavendra Kanakagiri, Chio Ge, Sammy Jaeger, Jarosław WĄS, Flavio Vella, Torsten Hoefler
    ŹródłoSC'23 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the international conference for High performance computing, networking, storage and analysis : Denver, CO, USA, November 12–17, 2023. — New York : Association for Computing Machinery, 2023. — S. 1–14, [4], art. no. 66
3
4
  • [materiały konferencyjne (red.), 2023]
  • TytułRough Sets : International Joint Conference, IJCRS 2023 : Krakow, Poland, October 5–8, 2023 : proceedings
    Autorzyeds. Andrea Campagner, Oliver Urs Lenz, Shuyin Xia, Dominik Ślęzak, Jarosław WĄS, JingTao Yao
    DetailsCham : Springer Nature Switzerland, cop. 2023. — LIX, 644 s.
5
  • [referat, 2023]
  • TytułSearching of potentially anomalous signals in cosmic-ray particle tracks images using rough k-means clustering combined with eigendecomposition-derived embedding
    AutorzyTomasz HACHAJ, Marcin PIEKARCZYK, Jarosław WĄS
    ŹródłoRough Sets : International Joint Conference, IJCRS 2023 : Krakow, Poland, October 5–8, 2023 : proceedings / eds. Andrea Campagner, Oliver Urs Lenz, Shuyin Xia, Dominik Ślęzak, Jarosław Wąs, JingTao Yao. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2023. — S. 431–445
6
  • [artykuł w czasopiśmie, 2023]
  • TytułUsing deep neural network methods for forecasting energy productivity based on comparison of simulation and DNN results for Central Poland—Swietokrzyskie Voivodeship
    AutorzyMichał PIKUS, Jarosław WĄS
    ŹródłoEnergies [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne. — 2023 vol. 16 iss. 18 art. no. 6632, s. 1–15. — tekst: https://www.mdpi.com/1996-1073/16/18/6632/pdf?version=1694767883