Wykaz publikacji wybranego autora

Maciej Pawlik, mgr inż.

specjalista

Akademickie Centrum Komputerowe ,,Cyfronet'' AGH
ACK-dkdm, Dział Komputerów Dużej Mocy


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0003-3419-7262 połącz konto z ORCID

ResearcherID: brak

Scopus: 55055652500

PBN: 5e7094d4878c28a0473c4e35

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • [referat, 2021]
  • TytułAlgorithms for scheduling scientific workflows on serverless architecture
    AutorzyMarcin Majewski, Maciej PAWLIK, Maciej MALAWSKI
    ŹródłoCCGrid 2021 [Dokument elektroniczny] : 21st IEEE/ACM international symposium on Cluster, Cloud and Internet Computing : 10-13 May 2021, Melbourne, Australia : proceedings / eds. Laurent Lefevre, [et al.]. — Piscataway: IEEE, cop. 2021. — S. 782-789
  • keywords: scheduling, algorithm, workflow, cloud functions, serverless

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/CCGrid51090.2021.00095

2
  • [artykuł w czasopiśmie, 2021]
  • TytułCNN-based classifier as an offline trigger for the CREDO experiment
    AutorzyMarcin Piekarczyk, Olaf Bar, Łukasz Bibrzycki, Michał Niedźwiecki, Krzysztof RZECKI, Sławomir Stuglik, Thomas Andersen, Nikolay M. Budnev, David E. Alvarez-Castillo, Kévin Almeida Cheminant, Dariusz Góra, Alok C. Gupta, Bohdan Hnatyk, Piotr Homola, Robert Kamiński, Marcin Kasztelan, Marek Knap, Péter Kovács, Bartosz Łozowski, Justyna Miszczyk, Alona Mozgova, Vahab Nazari, Maciej PAWLIK, Matías Rosas, Oleksandr Sushchov, Katarzyna Smelcerz, Karel Smolek, Jarosław Stasielak, Tadeusz Wibig, Krzysztof W. Woźniak, Jilberto Zamora-Saa
    ŹródłoSensors [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne. — 2021 vol. 21 iss. 14 art. no. 4804, s. 1–24. — tekst: https://www.mdpi.com/1424-8220/21/14/4804/pdf
  • keywords: image classification, deep learning, image sensors, gamification, convolutional neural networks, citizen science, CREDO, global sensor network

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/s21144804

3
  • [referat, 2021]
  • TytułServerless containers - rising viable approach to scientific workflows
    AutorzyKrzysztof BURKAT, Maciej PAWLIK, Bartosz BALIŚ, Maciej MALAWSKI, Karan Vahi, Mats Rynge, Rafael Ferreira da Silva, Ewa Deelman
    ŹródłoeScience [Dokument elektroniczny] : 2021 IEEE 17th international conference on eScience : [September 20–23, 2021 : worldwide online conference]. — Piscataway : IEEE Computer Society, cop. 2021. — S. 40-49
  • keywords: evaluation, infrastructure, scientific workflows, containers, serverless

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/eScience51609.2021.00014