Wykaz publikacji wybranego autora

Jakub Grabek, mgr inż.

doktorant

Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
WIEiT-ke, *Katedra Elektroniki


Identyfikatory Autora

ORCID: 0000-0001-7645-3522 połącz konto z ORCID

ResearcherID: brak

Scopus: brak



Statystyka obejmuje publikacje afiliowane AGH od 2008 roku włącznie

typ publikacji
rocznikl. publ.książkifragm.referatyartykułypatentymapyred. czas.inne
ogółem5131
202311
202211
202111
201911
201711
język publikacji
rocznikrazempolskojęzyczneanglojęzycznepozostałe języki
ogółem514
202311
202211
202111
201911
201711
kraj wydania
rocznikrazempubl. krajowepubl. zagraniczne
ogółem514
202311
202211
202111
201911
201711
Lista Filadelfijska
rocznikrazempubl. z LFpubl. pozostałe
ogółem514
202311
202211
202111
201911
201711
punktacja MNiSW
rocznikrazempubl. z pkt. MNiSWpubl. pozostałe
ogółem55
202311
202211
202111
201911
201711
publikacje recenzowane
rocznikrazempubl. recenzowanepubl. nierecenzowane
ogółem55
202311
202211
202111
201911
201711



1
  • An impact of tensor-based data compression on deep neural network accuracy / Jakub GRABEK, Bogusław CYGANEK // W: FedCSIS 2021 [Dokument elektroniczny] : position and communication papers of the 16\textsuperscript{th} conference on Computer Science and Intelligence Systems : September 2–5, 2021 : online / eds. Maria Ganzha, Leszek Maciaszek, Marcin Paprzycki, Dominik Ślęzak. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Warsaw : Polskie Towarzystwo Informatyczne, 2021. — (Annals of Computer Science and Information Systems ; ISSN 2300-5963 ; vol. 26). — Dod. ISBN USB 978-83-962423-0-3. — e-ISBN: 978-83-959183-9-1. — S. 3–11. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://annals-csis.org/Volume_26/pliks/position.pdf [2022-02-22]. — Bibliogr. s. 11, Abstr.. — Publikacja zamieszczona w części: 15th international symposium Advances in Artificial Intelligence and Applications. — Dod. afiliacja autorów: QED Software Sp. z o. o., Warszawa, Polska

  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.15439/2021F127

2
  • Elektrycznie wspomagany układ kierowniczy dedykowany do autonomicznego poruszania się pojazdu[Power assist steering system dedicated to autonomous moving vehicle] / Daniel PRUSAK, Grzegorz KARPIEL, Jakub GRABEK // W: Projektowanie mechatroniczne : zagadnienia wybrane : praca zbiorowa / pod red. Michała Mańka. — Kraków : Katedra Robotyki i Mechatroniki. Akademia Górniczo-Hutnicza, 2017. — ISBN: 978-83-949477-0-5. — S. 39–48. — Bibliogr. s. 48, Streszcz.. — J. Grabek – dod. afiliacja: Bisonte sp. z o. o.

  • słowa kluczowe: samochód elektryczny, pojazd autonomiczny, autonomiczne wspomaganie jazdy, system autonomiczny, elektryczne wspomaganie układu kierowniczego, zdalne sterowanie kierunkiem jazdy, silnik elektryczny, sterowanie FPGA, mostek H, bezprzewodowa transmisja sygnału, transmisja bezprzewodowa sygnału Wi-Fi, asystent kierowcy

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

3
  • IEEE BigData Cup 2022 report : privacy-preserving matching of encrypted images / Marcin Szczuka, Andrzej Janusz, Bogusław CYGANEK, Jakub GRABEK, Łukasz Przebinda, Andżelika Zalewska, Andrzej Bukała, Dominik Ślęzak // W: 2022 IEEE international conference on Big Data [Dokument elektroniczny] : Dec 17 - Dec 20, 2022, Osaka, Japan : proceedings / ed. by Shusaku Tsumoto, [et al.]. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Piscataway : IEEE, cop. 2022. — Dod. ISBN: 978-1-6654-8046-8, 978-1-6654-8044-4. — e-ISBN: 978-1-6654-8045-1. — S. 6471-6480. — Bibliogr. s. 6479–6480, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2023-01-26. — B. Cyganek, J. Grabek - dod. afiliacja: MyLED, Kraków, Poland. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047e00025.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10020599

  • keywords: image encryption, data mining competitions, privacy-preserving identification

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/BigData55660.2022.10020599

4
  • Speckle noise filtering in side-scan sonar images based on the Tucker tensor decomposition / Jakub GRABEK, Bogusław CYGANEK // Sensors [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1424-8220. — 2019 vol. 19 iss. 13, s. 1–21. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 20–21, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2019-06-30. — tekst: https://www.mdpi.com/1424-8220/19/13/2903/pdf

  • keywords: speckle noise filtering, Tucker tensor decomposition, side scan sonar image enhancement

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/s19132903

5
  • Underwater object tracking with 2D sonar signals preprocessed using the virtual high-dynamic range enhancement method / Jakub GRABEK, Bogusław CYGANEK // W: Software engineering application in systems design : proceedings of 6th Computational Methods in Systems and Software 2022 [CoMeSyso 2022 : October 12–14, 2022, online], Vol. 1 / eds. Radek Silhavy, Petr Silhavy, Zdenka Prokopova. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2023. — (Lecture Notes in Networks and Systems ; ISSN 2367-3370 ; vol. 596). — ISBN: 978-3-031-21434-9 ; e-ISBN: 978-3-031-21435-6. — S. 628–636. — Bibliogr. s. 636, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2023-01-01

  • keywords: VHDR enhancement, underwater tracking, multi-beam sonar

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-031-21435-6_53