Wykaz publikacji wybranego autora

Karol Firek, dr hab. inż., prof. AGH

profesor nadzwyczajny

Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska
WGGiIŚ-kgib, Katedra Geodezji Inżynieryjnej i Budownictwa


  • 2023

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria lądowa, geodezja i transport


  • 2020

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria lądowa i transport


  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria lądowa i transport

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria środowiska, górnictwo i energetyka (25%)


[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / inżynieria środowiska


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0002-0985-6003 połącz konto z ORCID

ResearcherID: brak

Scopus: 36185439600

PBN: 5e709207878c28a04738edc2

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • Bayesian networks and Support Vector Classifier in damage risk assessment of RC prefabricated building structures in mining areas / Janusz RUSEK, Krzysztof Tajduś, Karol FIREK, Adrian JĘDRZEJCZYK // W: 2020 5th International conference on Smart and sustainable technologies (SpliTech) [Dokument elektroniczny] : September 23-26, 2020, Split, Croatia : [virtual 2020]. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Croatia] : IEEE, 2020. — ISBN: 978-1-7281-7363-4 ; e-ISBN: 978-953-290-105-4. — S. 1-8. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 7-8, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-11-04. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047l40094.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9243718

  • keywords: risk, mining impacts, damage, support vector machine, Bayesian network, structure learning, RC structures

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.23919/SpliTech49282.2020.9243718

2
  • Determining the dynamic resistance of existing steel industrial hall structures for areas with different seismic activityWyznaczanie odporności dynamicznej istniejących hal przemysłowych o konstrukcji stalowej dla obszarów o różnej aktywności sejsmicznej / J. RUSEK, L. Słowik, K. FIREK, M. Pitas // Archives of Civil Engineering = Archiwum Inżynierii Lądowej / Polish Academy of Sciences. Institute of Fundamental Technological Research. Committee for Civil Engineering ; ISSN 1230-2945. — 2020 vol. 66 no. 4, s. 525-542. — Bibliogr. s. 539-541, Streszcz.. — tekst: http://journals.pan.pl/dlibra/publication/135235/edition/118224/content

  • słowa kluczowe: wstrząsy górnicze, odporność dynamiczna, analiza spectrum odpowiedzi, stalowe hale przemysłowe

    keywords: mining tremors, dynamic resistance, spectrum response analysis, steel industrial hall structure

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.24425/ace.2020.135235

3
  • Extracting structure of Bayesian network from data in predicting the damage of prefabricated reinforced concrete buildings in mining areasWyodrębnianie struktury sieci Bayesowskiej z danych w prognozowaniu uszkodzeń żelbetowych budynków prefabrykowanych na terenach górniczych / Janusz RUSEK, Karol FIREK, Leszek Słowik // Eksploatacja i Niezawodność = Maintenance and Reliability / Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne ; ISSN 1507-2711. — 2020 vol. 22 iss. 4, s. 658–666. — Bibliogr. s. 665–666, Abstr.. — Wersja polska {http://ein.org.pl/sites/default/files/2020-04-09p.pdf}. — tekst: https://ein.org.pl/pdf-158945-85232?filename=Extracting%20structure%20of.pdf

  • słowa kluczowe: ryzyko, uszkodzenia, prefabrykowane budynki żelbetowe, sieci Bayesowskie

    keywords: risk, damage, Bayesian network, prefabricated reinforced concrete structures

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.17531/ein.2020.4.9