Wykaz publikacji wybranego autora

Jarosław Wąs, dr hab. inż., prof. AGH

profesor nadzwyczajny

Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
WEAIiIB-kis, Katedra Informatyki Stosowanej


  • 2018

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


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


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0003-2964-745X orcid iD

ResearcherID: B-5835-2012

Scopus: 9333221800

PBN: 5e70922c878c28a04739121f

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • A comparative study of GP-based and state-of-the-art classifiers on a synthetic machine learning benchmark / Patryk ORZECHOWSKI, Paweł RENC, William La Cava, Jason H. Moore, Arkadiusz Sitek, Jarosław WĄS, Joost Wagenaar // W: GECCO'22 companion [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 2022 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion : July 9–13, 2022, Boston, Massachusetts, [USA], [vol. 1]. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — New York : The Association for Computing Machinery, cop. 2022. — e-ISBN: 987-1-4503-9268-6. — S. 276–279. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 279, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-07-19. — P. Orzechowski - dod. afiliacja: University of Pennsylvania, USA ; P. Renc - dod. afiliacja: Sano, Centre for Computational Medicine, Kraków. — tekst: https://dl-1acm-1org-100000dpq0020.wbg2.bg.agh.edu.pl/doi/pdf/10.1145/3520304.3529056

    orcid iD
  • keywords: machine learning, evolutionary algorithms, benchmarking, classification, genetic programming

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1145/3520304.3529056

2
3
  • Analyzing the usefulness of public web camera video sequences for calibrating and validating pedestrian dynamics models / Dariusz PAŁKA, Robert LUBAŚ, Jarosław WĄS // W: Computational Science – ICCS 2022 : 22nd international conference : London, UK, June 21–23, 2022 : proceedings, Pt. 2 / eds. Derek Groen, [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2022. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 13351). — ISBN: 978-3-031-08753-0 ; e-ISBN: 978-3-031-08754-7. — S. 103–109. — Bibliogr., Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-06-15

    orcid iD
  • keywords: YOLO, validating pedestrian dynamics models, public web cameras

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-031-08754-7_14

4
5
6