Wykaz publikacji wybranego autora

Daniel Dworak, mgr inż.

doktorant

Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
WEAIiIB-kair, Katedra Automatyki i Robotyki


Identyfikatory Autora

ORCID: 0000-0002-8013-8469 połącz konto z ORCID

ResearcherID: GAZ-9630-2022

Scopus: 57778741400



Statystyka obejmuje publikacje afiliowane AGH od 2008 roku włącznie

typ publikacji
rocznikl. publ.książkifragm.referatyartykułypatentymapyred. czas.inne
ogółem5131
202311
2022211
202011
201911
język publikacji
rocznikrazempolskojęzyczneanglojęzycznepozostałe języki
ogółem514
202311
2022211
202011
201911
kraj wydania
rocznikrazempubl. krajowepubl. zagraniczne
ogółem514
202311
2022211
202011
201911
Lista Filadelfijska
rocznikrazempubl. z LFpubl. pozostałe
ogółem514
202311
2022211
202011
201911
punktacja MNiSW
rocznikrazempubl. z pkt. MNiSWpubl. pozostałe
ogółem55
202311
202222
202011
201911
publikacje recenzowane
rocznikrazempubl. recenzowanepubl. nierecenzowane
ogółem55
202311
202222
202011
201911



1
  • Adaptation of Grad-CAM method to neural network architecture for LiDAR pointcloud object detection / Daniel DWORAK, Jerzy BARANOWSKI // Energies [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1996-1073. — 2022 vol. 15 iss. 13 art. no. 4681, s. 1–15. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 14–15, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-06-26. — D. Dworak - dod. afiliacja: Aptiv Services Poland SA, Krakow. — tekst: https://www.mdpi.com/1996-1073/15/13/4681/pdf?version=1656236244

  • keywords: LiDAR, autonomous vehicle, pointcloud, explainable artificial intelligence, grad-CAM

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/en15134681

2
3
  • Automotive radar detection level modeling with neural networks / Filip CIEPIELA, Mateusz Karol NOWAK, Daniel DWORAK, Mateusz Komorkiewicz // W: Advanced, contemporary control : proceedings of the XXI Polish Control Conference, Gliwice, Poland, 2023, Vol. 2 / eds. Marek Pawelczyk, [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2023. — (Lecture Notes in Networks and Systems ; ISSN 2367-3370 ; LNNS 709). — ISBN: 978-3-031-35172-3 ; e-ISBN: 978-3-031-35173-0. — S. 254–265. — Bibliogr., Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2023-06-14. — F. Ciepiela, M. K. Nowak, D. Dworak - dod. afiliacja: APTIV Services Poland S. A., Jelesnia

  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-031-35173-0_25

4
  • BlurNet: keeping collected data private with a neural network based pipeline / Daniel DWORAK // W: Advanced, contemporary control : proceedings of KKA 2020 – the 20th Polish control conference : [14-16 October, 2020], Łódź, Poland / eds. Andrzej Bartoszewicz, Jacek Kabziński, Janusz Kacprzyk. — Cham : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2020. — (Advances in Intelligent Systems and Computing ; ISSN 2194-5357 ; vol. 1196). — ISBN: 978-3-030-50935-4 ; e-ISBN: 978-3-030-50936-1. — S. 1237–1248. — Bibliogr. s. 1247-1248, Abstr.. — Dod. afiliacja autora: APTIV Services Poland S. A., Kraków, Poland

  • keywords: image processing, neural network, automotive, privacy, object detection, blurring, data collection, faces, licence plates

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-50936-1_103

5
  • Performance of LiDAR object detection deep learning architectures based on artificially generated point cloud data from CARLA simulator / Daniel DWORAK, Filip Ciepiela, Jakub Derbisz, Izzat Izzat, Mateusz Komorkiewicz, Mateusz Wójcik // W: MMAR 2019 : 24\textsuperscript{th} international conference on Methods and Models in Automation and Robotics : 26–29 August 2019, Międzyzdroje, Polska : abstracts. — Szczecin : ZAPOL Sobczyk, [2019]. — Dod. e-ISBN 978-1-7281-0933-6. — ISBN: 978-83-7518-922-3 ; e-ISBN: 978-1-7281-0932-9. — S. 72. — Pełny tekst w: MMAR 2019 [Dokument elektroniczny] : 24\textsuperscript{th} international conference on Methods and Models in Automation & Robotics : August 26–29, 2019, Międzyzdroje, Poland / Faculty of Electrical Engineering. West Pomeranian University of Technology Szczecin. — [Piscataway] : IEEE, cop. 2019. — Dysk Flash. — S. 600–605. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 605, Abstr. — Toż pod adresem {https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047po00a9.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp==8864642}

  • keywords: point cloud, LiDAR, automotive, simulator, object detection, deep learning, artificial data, KITTI, CARLA

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/MMAR.2019.8864642