Wykaz publikacji wybranego autora

Paweł Russek, dr hab. inż., prof. AGH

profesor nadzwyczajny

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


  • 2023

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne


  • 2020

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika


  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja (50%)


[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / elektronika


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0003-3858-4278 orcid iD

ResearcherID: brak

Scopus: 24451323300

PBN: 5e70922c878c28a0473911d4

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
2
3
  • Analysis of the basic implementation aspects of hardware-accelerated density functional theory calculations / Maciej WIELGOSZ, Grzegorz MAZUR, Marcin MAKOWSKI, Ernest JAMRO, Paweł RUSSEK, Kazimierz WIATR // Computing and Informatics / Slovak Academy of Sciences. Institute of Informatics ; ISSN 1335-9150. — Tytuł poprz.: Computers and Artificial Intelligence. — 2010 vol. 29 no. 6, s. 989–1000. — Bibliogr. s. 997–998, Abstr.

  • keywords: FPGA, quantum chemistry, High Performance Reconfigurable Computing, floating-point operations

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

4
5
6
7
8
9
10
  • Charm-quark fragmentation fractions and production cross section at midrapidity in $pp$ collisions at the LHC / S. Acharya, [et al.], B. BALIŚ, [et al.], M. GORGOŃ, [et al.], A. HORZYK, [et al.], M. JABŁOŃSKI, [et al.], J. P. KITOWSKI, [et al.], P. J. KONOPKA, G. Kornakov, S. D. KORYCIAK, [et al.], P. G. RUSSEK // Physical Review. D ; ISSN 2470-0010. — Tytuł poprz.: Physical Review D. Particles, fields, gravitation, and cosmology ; ISSN: 1550-7998. — 2022 vol. 105 iss. 1 art. no. L011103, s. L011103-1–L011103-14. — Bibliogr. s. L011103-7–L011103-8. — Publikacja dostępna online od: 2022-01-12. — P. J. Konopka - dod. afiliacja: European Organization for Nuclear Research (CERN), Geneva, Switzerland. — tekst: https://journals.aps.org/prd/pdf/10.1103/PhysRevD.105.L011103

    orcid iD
  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1103/PhysRevD.105.L011103

11
12
13
14
  • Data-driven precision determination of the material budget in ALICE / S. Acharya, [et al.], B. BALIŚ, [et al.], M. GORGOŃ, [et al.], A. HORZYK, [et al.], M. JABŁOŃSKI, [et al.], J. P. KITOWSKI, [et al.], S. D. KORYCIAK, [et al.], T. M. LELEK, [et al.], R. W. MARCJAN, [et al.], P. G. RUSSEK, [et al.] // Journal of Instrumentation [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1748-0221. — 2023 vol. 18 no. 11 art. no. P11032, s. [1–2], 1–25. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 15–17, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2023-11-30. — tekst: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-0221/18/11/P11032/pdf

    orcid iD
  • keywords: particle tracking detectors, statistical methods, large detector systems for particle and astroparticle physics, interaction of radiation with matter, detector modelling and simulations I, interaction of photons with matter, interaction of hadrons with matter, analysis methods

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1088/1748-0221/18/11/P11032

15
16
17
18
19
  • Evaluation and implementation of \emph{n}–gram-based algorithm for fast text comparison / Maciej WIELGOSZ, Paweł Szczepka, Paweł RUSSEK, Ernest JAMRO, Kazimierz WIATR, Marcin PIETROŃ, Dominik ŻUREK // Computing and Informatics / Slovak Academy of Sciences. Institute of Informatics ; ISSN 1335-9150. — Tytuł poprz.: Computers and Artificial Intelligence. — 2017 vol. 36, s. 887–907. — Bibliogr. s. 903–905, Abstr.

    orcid iD
  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.4149/cai_2017_4_887

20
21
22
23
24
  • 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

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/app11167181

25