Wykaz publikacji wybranego autora

Janusz Rusek, 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 / geodezja i kartografia

Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0003-0368-2580 orcid iD

ResearcherID: P-4718-2016

Scopus: 7004213054

PBN: 5e709208878c28a04738ee00

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)

1

  • Analysis of mining-induced delayed surface subsidence / Krzysztof Tajduś, Anton Sroka, Rafał Misa, Stefan Hager, Janusz RUSEK, Mateusz Dudek, Frank Wollnik // Minerals [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2075-163X. — 2021 vol. 11 iss. 11 art. no. 1187, s. 1-19. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 17-19, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2021-10-26. — tekst: https://www.mdpi.com/2075-163X/11/11/1187/pdf

    orcid iD

  • keywords: environment, mining deformation, residual subsidence, mining closure

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/min11111187

2

  • Score-based Bayesian belief network structure learning in damage risk modelling of mining areas building development / Janusz RUSEK, Krzysztof Tajduś, Karol FIREK, Adrian JĘDRZEJCZYK // Journal of Cleaner Production ; ISSN 0959-6526. — 2021 vol. 296 art. no. 126528, s. 1-12. — Bibliogr. s. 11-12, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2021-02-25

    orcid iD

  • keywords: mining areas, simulated annealing, buildings, Bayesian belief network, damage risk

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Karol Firek, Adrian Jędrzejczyk

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1016/j.jclepro.2021.126528

3

  • Selected artificial intelligence methods in the risk analysis of damage to masonry buildings subject to long-term underground mining exploitation / Leszek Chomacki, Janusz RUSEK, Leszek Słowik // Minerals [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2075-163X. — 2021 vol. 11 iss. 9 art. no. 958, s. 1-20. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 18-20, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2021-09-01. — tekst: https://www.mdpi.com/2075-163X/11/9/958/pdf

    orcid iD

  • keywords: mining exploitation, artificial intelligence, Bayesian network, masonry buildings, damage risk analysis, Naive Bayes, Bayesian Network Structure Learning, BNSL

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/min11090958