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

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


  • 2018

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

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


  • 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
2
  • [referat, 2017]
  • TytułComparison of semantic vectors with reduced precision using the cosine similarity measure
    AutorzyMichał KARWATOWSKI, Maciej WIELGOSZ, Marcin PIETROŃ, Mateusz Staruchowicz, Kazimierz WIATR
    ŹródłoProceedings of the 2017 Intelligent Systems Conference (IntelliSys) [Dokument elektroniczny] : 7–8 September 2017, London. — [Piscataway] : IEEE, [2017]. — S. 898–904
  • keywords: natural language processing, FPGA, Vector Space Model, precision reduction

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/IntelliSys.2017.8324236

3
  • [referat, 2015]
  • TytułEnergy efficient calculations of text similarity measure on FPGA-accelerated computing platforms
    AutorzyMichał KARWATOWSKI, Pawe RUSSEK, Maciej WIELGOSZ, Sebastian KORYCIAK, Kazimierz WIATR
    ŹródłoPPAM 2015 : 11textsuperscript{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

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

4
  • [referat, 2016]
  • TytułEnergy efficient calculations of text similarity measure on FPGA-accelerated computing platforms
    AutorzyMichał KARWATOWSKI, Paweł RUSSEK, Maciej WIELGOSZ, Sebastian KORYCIAK, Kazimierz WIATR
    ŹródłoParallel 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. — S. 31–40
  • keywords: custom computing, FPGA, reconfigurable systems, document similarity

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

5
  • [referat, 2019]
  • TytułFast compression and optimization of deep learning models for natural language processing
    AutorzyMarcin PIETROŃ, Michał KARWATOWSKI, Maciej WIELGOSZ, Jerzy DUDA
    ŹródłoCANDARW 2019 [Dokument elektroniczny] : 2019 seventh international symposium on Computing and networking workshops : 26–29 November 2019, Nagasaki, Japan : proceedings. — Piscataway : The Institute of Electrical and Electronics Engineers, cop. 2019. — S. 162–168
  • keywords: NLP, quantization, deep learning, recurrent neural networks, pruning

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/CANDARW.2019.00036

6
7
  • [referat, 2018]
  • TytułImproving text classification with vectors of reduced precision
    AutorzyKrzysztof WRÓBEL, Maciej WIELGOSZ, Marcin PIETROŃ, Michał KARWATOWSKI, Jerzy DUDA, Aleksander SMYWIŃSKI-POHL
    ŹródłoICAART 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. — [Setúbal] : SCITEPRESS – Science and Technology Publications, Lda., cop. 2018. — S. 531–538
  • keywords: text classification, precision reduction, SVD

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.5220/0006641505310538

8
  • [artykuł w czasopiśmie, 2019]
  • TytułMapping neural networks to FPGA-based IoT devices for ultra-low latency processing
    AutorzyMaciej WIELGOSZ, Michał KARWATOWSKI
    ŹródłoSensors [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne. — 2019 vol. 19 iss. 13 art. no. 2981, s. 1–47. — tekst: https://www.mdpi.com/1424-8220/19/13/2981/pdf
  • keywords: neural networks, FPGA, deep learning, Internet of Things, IoT, recurrent neural networks, RNN

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/s19132981

9
  • [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

10
  • [referat, 2017]
  • TytułSemantic search extension based on Polish WordNet relations in business document exploration
    AutorzyPiotr POTIOPA, Michał KARWATOWSKI, Jerzy DUDA, Paweł Sasor, Maciej WIELGOSZ, Bartłomiej Muzykiewicz
    ŹródłoIML 2017 [Dokument elektroniczny] : international conference on Internet of things and Machine Learning : October 17–18, 2017, Liverpool, United Kingdom. — New York : Association for Computing Machinery (ACM) International Conference Proceedings Series (ICPS), cop. 2017. — S. [1–7] art. no. 34
  • keywords: NLP, information retrieval, semantic similarity, semantic search engine, WordNet

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1145/3109761.3158401

11
  • [referat, 2023]
  • TytułTransformed-*: a domain-incremental lifelong learning scenario generation framework
    AutorzyDominik ŻUREK, Roberto Corizzo, Michał KARWATOWSKI, Marcin PIETROŃ, Kamil FABER
    ŹródłoIJCNN 2023 [Dokument elektroniczny] : International Joint Conference on Neural Networks : 18–23 June 2023, Queensland, Australia : conference proceedings. — Piscataway : IEEE, cop. 2023. — S. [1–10]
  • keywords: lifelong learning, lifelong image classification, domain-incremental

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/IJCNN54540.2023.10191200

12