Wykaz publikacji wybranego autora

Leszek Siwik, dr hab. inż.

profesor nadzwyczajny

Wydział Informatyki
WI-ii, Instytut Informatyki

  • 2018

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

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych / informatyka (50%)

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

Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0003-0535-7220 orcid iD

ResearcherID: I-5276-2019

Scopus: 14054857500

PBN: 5e70922c878c28a0473911e2

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)

1

  • A massively parallel algorithm for the three-dimensional Navier-Stokes-Boussinesq simulations of the atmospheric phenomena / Maciej PASZYŃSKI, Leszek SIWIK, Krzysztof PODSIADŁO, Peter Minev // W: Computational Science - ICCS 2020 : 20th International Conference : Amsterdam, The Netherlands, June 3–5, 2020 : proceedings, Pt. 1 / eds. Valeria V. Krzhizhanovskaya, [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2020. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 12137. Theoretical Computer Science and General Issues ; ISSN 2512-2010). — ISBN: 978-3-030-50370-3 ; e-ISBN: 978-3-030-50371-0. — S. 102–117. — Bibliogr. s. 116–117, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-06-15. — tekst: https://link-1springer-1com-1000048jt00c0.wbg2.bg.agh.edu.pl/content/pdf/10.1007%2F978-3-030-50371-0_8.pdf

    orcid iD

  • keywords: finite difference method, alternating direction solver, Navier-Stokes Boussinesq, massive parallel computations

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Maciej Paszyński, Krzysztof Podsiadło

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-50371-0_8

2

  • Towards automatic points of interest matching / Mateusz PIECH, Aleksander SMYWIŃSKI-POHL, Robert MARCJAN, Leszek SIWIK // ISPRS International Journal of Geo-Information [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2220-9964. — 2020 vol. 9 iss. 5 art. no. 291, s. 1–29. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 28–29, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-05-01. — tekst: https://www.mdpi.com/2220-9964/9/5/291

    orcid iD

  • keywords: machine learning, OpenStreetMap, classification algorithms, geospatial data, similarity metrics, data matching, Foursquare, Yelp, Facebook Places, Points of Interest, POIs

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Robert Marcjan, Aleksander Smywiński-Pohl, Mateusz Piech

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/ijgi9050291