Wykaz publikacji wybranego autora

Piotr Andrzej Kowalski, dr hab. inż., prof. AGH

profesor nadzwyczajny

Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej
WFiIS-kis, Katedra Informatyki Stosowanej i Fizyki Komputerowej

  • 2018

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

Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0003-4041-6900 orcid iD

ResearcherID: L-7874-2013

Scopus: 56005383000

PBN: 5e70927a878c28a04739672b

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)

1
  • [fragment monografii pokonferencyjnej, 2022]
  • TytułConvolutional neural networks in the ovarian cancer detection
    AutorzyPiotr A. KOWALSKI, Jakub Błoniarz, Łukasz Chmura
    ŹródłoComputational intelligence and mathematics for tackling complex problems 2 / eds. María Eugenia Cornejo, László T. Kóczy, Jesús Medina-Moreno, Juan Moreno-García. — Cham : Springer, cop. 2022. — S. 55–64

  • keywords: neural network, artificial intelligence, deep learning, ovarian cancer, convolutional neural network, image analysis, histopathological analysis

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-88817-6_7

2
  • [referat, 2022]
  • TytułDeep learning for porous media classification based on micro-CT images
    AutorzyMałgorzata Charytanowicz, Piotr A. KOWALSKI, Szymon ŁUKASIK, Piotr KULCZYCKI, Henryk Czachor
    ŹródłoIJCNN 2022 [Dokument elektroniczny] : International Joint Conference on Neural Networks : Padua, Italy, 18–23 July 2022 : proceedings / IEEE. — Piscataway : IEEE, cop. 2022. — S. [1–8]

  • keywords: machine learning, image processing, X-ray imaging, pore size distribution, deep neural networks, dataset generation

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Szymon Łukasik, Piotr Kulczycki

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/IJCNN55064.2022.9891899

3
  • [artykuł w czasopiśmie, 2022]
  • TytułEstimation of atmospheric boundary layer values in the context of the daily prediction of PM10 air pollution
    AutorzyPiotr A. KOWALSKI, Maciej Kusy, Maciej Szwagrzyk, Jan Izydorczyk
    ŹródłoInternational Journal of Environmental Impacts. — 2022 vol. 5 iss. 3, s. 271–283. — tekst: https://www.witpress.com/elibrary/ei-volumes/5/3/2921

  • keywords: machine learning, big data, forecasting, data science, air pollution prediction, atmospheric boundary layer, particulate matters, regression task

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.2495/EI-V5-N3-271-283

4
  • [referat, 2022]
  • TytułMachine learning techniques for explaining air pollution prediction
    AutorzyMaciej Kusy, Piotr A. KOWALSKI, Marcin Szwagrzyk, Aleksander Konior
    ŹródłoIJCNN 2022 [Dokument elektroniczny] : International Joint Conference on Neural Networks : Padua, Italy, 18–23 July 2022 : proceedings / IEEE. — Piscataway : IEEE, cop. 2022. — S. [1–8]

  • keywords: machine learning, air pollution, random forest, feature significance, PM10 prediction, Shapley analysis

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/IJCNN55064.2022.9891994

5
  • [referat, 2022]
  • TytułSaturation in Fuzzy Flip-Flop neural networks
    AutorzyPiotr A. KOWALSKI, Tomasz Słoczyński
    ŹródłoFUZZ-IEEE 2022 [Dokument elektroniczny] : International Conference on Fuzzy Systems : 18–23 July 2022, Padua, Italy. — Piscataway : IEEE, cop. 2022. — S. [1–8]

  • keywords: saturation, prediction ability, fuzzy flip-flop, flip-flop neural network, PSO learning procedure

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/FUZZ-IEEE55066.2022.9882672