Wykaz publikacji wybranego autora

Janusz Rusek, dr hab. inż., prof. AGH

profesor nadzwyczajny

Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska
WGGiIŚ-kgib, Katedra Geodezji Inżynieryjnej i Budownictwa

  • 2023

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria lądowa, geodezja i transport

  • 2020

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria lądowa i transport

  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria lądowa i transport

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria środowiska, górnictwo i energetyka (25%)

[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / geodezja i kartografia

Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0003-0368-2580 orcid iD

ResearcherID: P-4718-2016

Scopus: 7004213054

PBN: 5e709208878c28a04738ee00

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)

1

  • Convolutional neural network and support vector machine for prediction of damage intensity to multi-storey prefabricated RC buildings / Adrian JĘDRZEJCZYK, Karol FIREK, Janusz RUSEK // Energies [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1996-1073. — 2022 vol. 15 iss. 13 art. no. 4736, s. 1-16. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 14-16, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-06-28. — tekst: https://www.mdpi.com/1996-1073/15/13/4736/pdf?version=1656560194

    orcid iD

  • keywords: building damage, support vector machine, convolutional neural network, RC structures, damage intensity

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Karol Firek, Adrian Jędrzejczyk

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/en15134736

2

  • Machine learning methods in damage prediction of masonry development exposed to the industrial environment of mines / Leszek Chomacki, Janusz RUSEK, Leszek Słowik // Energies [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1996-1073. — 2022 vol. 15 iss. 11 art. 3958, s. 1-23. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 20-23, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-05-27. — tekst: https://mdpi-res.com/d_attachment/energies/energies-15-03958/article_deploy/energies-15-03958.pdf?version=1653643863

    orcid iD

  • keywords: machine learning, support vector machine, probabilistic neural network, building damages, Bayesian belief network, damage prediction, limit states, naive Bayes classification

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/en15113958

3

  • Partial least squares regression approach in the analysis of damage intensity changes to prefabricated RC buildings during the long term of mining activity / Adrian JĘDRZEJCZYK, Aleksander Byrdy, Karol FIREK, Janusz RUSEK // Applied Sciences (Basel) [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2076-3417. — 2022 vol. 12 iss. 1 art. no. 467, s. 1-13. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 12-13, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-01-04. — tekst: https://www.mdpi.com/2076-3417/12/1/467/pdf

    orcid iD

  • keywords: sustainable development, technical condition, mining impacts, building damage, Partial Least Squares Regression, reinforced concrete prefabricated building structures

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Karol Firek, Adrian Jędrzejczyk

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/app12010467