Wykaz publikacji wybranego autora

Kamil Piętak, dr inż.

adiunkt

Wydział Informatyki
WI-ii, Instytut Informatyki


  • 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: 0000-0002-7062-261X orcid iD

ResearcherID: AAF-6686-2021

Scopus: 34977589900

PBN: 5e709438878c28a0473b85b5

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)





Liczba pozycji spełniających powyższe kryteria selekcji: 32, z ogólnej liczby 32 publikacji Autora


1
  • A deep neural network as a TABU support in solving LABS problem
2
3
  • Agent-based framework facilitating component-based implementation of distributed computational intelligence systems
4
  • Agent-based simulation in AgE framework
5
  • Analiza kryminalna wspomagana narzędziami GIS w aplikacji LINK
6
  • Autonomous hybridization of agent-based computing
7
  • Collectively intelligent prediction in evolutionary multi-agent system
8
  • Comparison of GPU and CPU implementations of new variants of SDLS algorithms for LABS problem
9
  • Criminal intelligence supported with spatial analysis tools in link application
10
11
  • Evolutionary multi-agent system in planning of marine trajectories
12
  • Functional integrity of multi-agent computational system supported by component-based implementation
13
  • Geospatial data integration for criminal analysis
14
  • Highly scalable Erlang framework for agent-based metaheuristic computing
15
  • Lightweight distributed component-oriented multi-agent simulation platform
16
17
  • LINK – a decision-support system for criminal analysis
18
  • LINK – criminal intelligence environment with spatial/geographical analysis tools
19
  • Multi-domain data integration for criminal intelligence
20
  • New extensions of reproduction operators in solving LABS problem using EMAS meta-heuristic
21
  • New variants of SDLS algorithm for LABS problem dedicated to GPGPU architectures
22
  • NLP semi-supervised PU learning with reduced number of labeled examples
23
  • NLP: training with too little data
24
  • Reproduction operators in solving LABS problem using EMAS meta-heuristic with various local optimization techniques
25