Wykaz publikacji wybranego autora

Michał Karwatowski, mgr inż.

asystent

Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
WIEiT-ke, Instytut Elektroniki

  • 2023

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

  • 2018

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

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika (25%)

Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0001-6285-136X orcid iD

ResearcherID: ISA-6516-2023

Scopus: 57189294331

PBN: 5e70938d878c28a0473ac8d5

System Informacyjny AGH (SkOs)

1

  • Canine age classification using Deep Learning as a step toward preventive medicine in animals / Szymon MAZUREK, Maciej WIELGOSZ, Jakub CAPUTA, Rafał FRĄCZEK, Michał KARWATOWSKI, Jakub GRZESZCZYK, Daria ŁUKASIK, Anna Śmiech, Paweł RUSSEK, Ernest JAMRO, Agnieszka DĄBROWSKA-BORUCH, Marcin PIETROŃ, Sebastian KORYCIAK, Kazimierz WIATR // W: FedCSIS 2022 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 17\textsuperscript{th} conference on Computer Science and Intelligence Systems : September 4–7, 2022, Sofia, Bulgaria / eds. Maria Ganzha, Leszek Maciaszek, Marcin Paprzycki, Dominik Ślęzak. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Warszawa : Polskie Towarzystwo Informatyczne ; [Piscataway] : IEEE, cop. 2022. — (Annals of Computer Science and Information Systems ; ISSN 2300-5963 ; vol. 30). — Dod. ISBN 978-83-965897-1-2 (ART), ISBN 978-83-965897-0-5 (USB). — e-ISBN: 978-83-962423-9-6. — S. 169–172. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://annals-csis.org/Volume_30/pliks/fedcsis.pdf [2022-10-06]. — Bibliogr. s. 172, Abstr.. — Sz. Mazurek, M. Wielgosz, R. Frączek, M. Karwatowski, P. Russek, E. Jamro, A. Dąbrowska-Boruch, M. Pietroń, S. Koryciak, K. Wiatr - dod. afiliacja: CYFRONET AGH

    orcid iD
2
3

  • Energy efficient calculations of text similarity measure on FPGA-accelerated computing platforms / Michał KARWATOWSKI, Pawe RUSSEK, Maciej WIELGOSZ, Sebastian KORYCIAK, Kazimierz WIATR // W: PPAM 2015 : 11\textsuperscript{th} international conference on Parallel Processing & Applied Mathematics : Krakow, September 6–9, 2015 : book of abstracts. — [Poland : s. n.], [2015]. — S. 97

  • keywords: FPGA, energy efficiency, heterogeneous computing, Zynq-7000, cosine similarity

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Paweł Russek, Kazimierz Wiatr, Maciej Wielgosz, Sebastian Koryciak

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

4

  • Energy efficient calculations of text similarity measure on FPGA-accelerated computing platforms / Michał KARWATOWSKI, Paweł RUSSEK, Maciej WIELGOSZ, Sebastian KORYCIAK, Kazimierz WIATR // W: Parallel Processing and Applied Mathematics : 11th international conference, PPAM 2015 : Krakow, Poland, September 6–9, 2015 : revised selected papers, Pt. 1 / eds. Roman Wyrzykowski, [et al.]. — Swizerland : Springer International Publishing, cop. 2016. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 9573. Theoretical Computer Science and General Issues ; ISSN 2512-2010). — ISBN: 978-3-319-32148-6 ; e-ISBN: 978-3-319-32149-3. — S. 31–40. — Bibliogr. s. 40, Abstr.

  • keywords: custom computing, FPGA, reconfigurable systems, document similarity

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Paweł Russek, Kazimierz Wiatr, Maciej Wielgosz, Sebastian Koryciak

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-319-32149-3_4

5

  • Fast compression and optimization of deep learning models for natural language processing / Marcin PIETROŃ, Michał KARWATOWSKI, Maciej WIELGOSZ, Jerzy DUDA // W: CANDARW 2019 [Dokument elektroniczny] : 2019 seventh international symposium on Computing and networking workshops : 26–29 November 2019, Nagasaki, Japan : proceedings. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Piscataway : The Institute of Electrical and Electronics Engineers, cop. 2019. — e-ISBN: 978-1-7281-5268-4. — S. 162–168. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 167–168, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-01-09. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047wc00a0.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8951639

    orcid iD

  • keywords: NLP, quantization, deep learning, recurrent neural networks, pruning

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Jerzy Duda, Maciej Wielgosz, Marcin Pietroń

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/CANDARW.2019.00036

6

  • Fast pre-diagnosis of neoplastic changes in cytology images using machine learning / Jakub CAPUTA, Daria ŁUKASIK, Maciej WIELGOSZ, Michał KARWATOWSKI, Rafał FRĄCZEK, Paweł RUSSEK, Kazimierz WIATR // Applied Sciences (Basel) [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2076-3417. — 2021 vol. 11 iss. 16 art. no. 7181, s. 1–17. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 16–17, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2021-08-04. — M. Wielgosz, M. Karwatowski, R. Frączek, P. Russek, K. Wiatr - pierwsza afiliacja: Academic Computer Centre CYFRONET AGH. — tekst: https://www.mdpi.com/2076-3417/11/16/7181/pdf

    orcid iD

  • keywords: detection, deep learning, YOLOv3, neoplasms, canines

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Paweł Russek, Kazimierz Wiatr, Rafał Frączek, Maciej Wielgosz, Jakub Caputa, Daria Łukasik

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/app11167181

7

  • Improving text classification with vectors of reduced precision / Krzysztof WRÓBEL, Maciej WIELGOSZ, Marcin PIETROŃ, Michał KARWATOWSKI, Jerzy DUDA, Aleksander SMYWIŃSKI-POHL // W: ICAART 2018 [Dokument elektroniczny] : 10th International Conference on Agents and Artificial Intelligence : January 16–18, 2018, Funchal, Portugal : proceedings, Vol. 2 / eds. Ana Paula Rocha, Jaap van den Herik. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Setúbal] : SCITEPRESS – Science and Technology Publications, Lda., cop. 2018. — e-ISBN: 978-989-758-275-2. — S. 531–538. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 537–538, Abstr.. — K. Wróbel – dod. afiliacja: Jagiellonian University; M. Wielgosz, M. Pietroń, M. Karwatowski – dod. afiliacja: CYFRONET. — tekst: http://www.scitepress.org/PublicationsDetail.aspx?ID=ZZNu1lAJoQM%3d&t=1

    orcid iD

  • keywords: text classification, precision reduction, SVD

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Jerzy Duda, Maciej Wielgosz, Marcin Pietroń, Aleksander Smywiński-Pohl, Krzysztof Wróbel

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.5220/0006641505310538

8

  • Mapping neural networks to FPGA-based IoT devices for ultra-low latency processing / Maciej WIELGOSZ, Michał KARWATOWSKI // Sensors [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1424-8220. — 2019 vol. 19 iss. 13 art. no. 2981, s. 1–47. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 45–47, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2019-07-05. — M. Wielgosz, M. Karwatowski - dod. afiliacja: Academic Computer Centre CYFRONET AGH. — tekst: https://www.mdpi.com/1424-8220/19/13/2981/pdf

    orcid iD

  • keywords: neural networks, FPGA, deep learning, Internet of Things, IoT, recurrent neural networks, RNN

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Maciej Wielgosz

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/s19132981

9

  • NLP semi-supervised PU learning with reduced number of labeled examples / Michał KARWATOWSKI, Maciej WIELGOSZ, Marcin PIETROŃ, Kamil PIĘTAK, Dominik ŻUREK // W: Advances 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. — (Advances in Intelligent Systems and Computing ; ISSN 2194-5357 ; vol. 1364). — ISBN: 978-3-030-73102-1 ; e-ISBN: 978-3-030-73103-8. — S. 799-812. — Bibliogr., Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2021-04-16

    orcid iD

  • keywords: NLP, classification, PU learning

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Maciej Wielgosz, Marcin Pietroń, Kamil Piętak, Dominik Żurek

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

10
11
12