Wykaz publikacji wybranego autora

Michał Karwatowski, mgr inż.

asystent

Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
WIEiT-ke, Instytut Elektroniki


  • 2023

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

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne (25%)


  • 2018

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

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika (25%)


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0001-6285-136X orcid iD

ResearcherID: ISA-6516-2023

Scopus: 57189294331

PBN: 5e70938d878c28a0473ac8d5

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • Fast pre-diagnosis of neoplastic changes in cytology images using machine learning / Jakub CAPUTA, Daria ŁUKASIK, Maciej WIELGOSZ, Michał KARWATOWSKI, Rafał FRĄCZEK, Paweł RUSSEK, Kazimierz WIATR // Applied Sciences (Basel) [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2076-3417. — 2021 vol. 11 iss. 16 art. no. 7181, s. 1–17. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 16–17, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2021-08-04. — M. Wielgosz, M. Karwatowski, R. Frączek, P. Russek, K. Wiatr - pierwsza afiliacja: Academic Computer Centre CYFRONET AGH. — tekst: https://www.mdpi.com/2076-3417/11/16/7181/pdf

    orcid iD
  • keywords: detection, deep learning, YOLOv3, neoplasms, canines

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/app11167181

2
  • NLP semi-supervised PU learning with reduced number of labeled examples / Michał KARWATOWSKI, Maciej WIELGOSZ, Marcin PIETROŃ, Kamil PIĘTAK, Dominik ŻUREK // W: Advances in information and communication : proceedings of the 2021 Future of Information and Communication Conference (FICC) : [29–30 April 2021, online], Vol. 2 / ed. Kohei Arai. — Cham : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2021. — (Advances in Intelligent Systems and Computing ; ISSN 2194-5357 ; vol. 1364). — ISBN: 978-3-030-73102-1 ; e-ISBN: 978-3-030-73103-8. — S. 799-812. — Bibliogr., Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2021-04-16

    orcid iD
  • keywords: NLP, classification, PU learning

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-73103-8_57