Wykaz publikacji wybranego autora

Kamil Piętak, dr inż.

adiunkt

Wydział Informatyki
WI-ii, Instytut Informatyki


  • 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: 0000-0002-7062-261X orcid iD

ResearcherID: AAF-6686-2021

Scopus: 34977589900

PBN: 5e709438878c28a0473b85b5

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • [referat, 2021]
  • TytułNew extensions of reproduction operators in solving LABS problem using EMAS meta-heuristic
    AutorzySylwia BIEŁASZEK, Kamil PIĘTAK, Marek KISIEL-DOROHINICKI
    ŹródłoComputational collective intelligence : 13th International Conference, ICCCI 2021 : Rhodes, Greece, September 29 – October 1, 2021 : proceedings / eds. Ngoc Thanh Nguyen, [et al.]. — Cham : Springer, cop. 2021. — S. 304–316
  • keywords: cross over operators, LABS, agent based evolutionary systems, low autocorrelation binary sequences

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-88081-1_23

2
  • [referat, 2021]
  • TytułNew variants of SDLS algorithm for LABS problem dedicated to GPGPU architectures
    AutorzyDominik ŻUREK, Kamil PIĘTAK, Marcin PIETROŃ, Marek KISIEL-DOROHINICKI
    ŹródłoComputational Science – ICCS 2021 : 21st international conference : Krakow, Poland, June 16–18, 2021 : proceedings, Pt. 1 / eds. Maciej Paszyński, [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2021. — S. 206–212
  • keywords: GPGPU, LABS, steepest-descent local search

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-77961-0_18

3
  • [referat, 2021]
  • TytułNLP semi-supervised PU learning with reduced number of labeled examples
    AutorzyMichał KARWATOWSKI, Maciej WIELGOSZ, Marcin PIETROŃ, Kamil PIĘTAK, Dominik ŻUREK
    ŹródłoAdvances in information and communication : proceedings of the 2021 Future of Information and Communication Conference (FICC) : [29–30 April 2021, online], Vol. 2 / ed. Kohei Arai. — Cham : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2021. — S. 799-812
  • keywords: NLP, classification, PU learning

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-73103-8_57