Wykaz publikacji wybranego autora

Rafał Grzeszczuk, mgr inż.

asystent

Wydział Informatyki
WI-ii, Instytut Informatyki


  • 2019

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych / informatyka

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja (50%)


Identyfikatory Autora

ORCID: 0000-0002-0736-9500 połącz konto z ORCID

ResearcherID: GAZ-6034-2022

Scopus: 57211022078

PBN: 5e709444878c28a0473b938c



Statystyka obejmuje publikacje afiliowane AGH od 2008 roku włącznie

typ publikacji
rocznikl. publ.książkifragm.referatyartykułypatentymapyred. czas.inne
ogółem541
2023211
202211
202122
język publikacji
rocznikrazempolskojęzyczneanglojęzycznepozostałe języki
ogółem55
202322
202211
202122
kraj wydania
rocznikrazempubl. krajowepubl. zagraniczne
ogółem55
202322
202211
202122
Lista Filadelfijska
rocznikrazempubl. z LFpubl. pozostałe
ogółem514
2023211
202211
202122
punktacja MNiSW
rocznikrazempubl. z pkt. MNiSWpubl. pozostałe
ogółem541
202322
202211
202122
publikacje recenzowane
rocznikrazempubl. recenzowanepubl. nierecenzowane
ogółem541
202322
202211
202122



1
  • Deep learning driven self-adaptive hp finite element method / Maciej PASZYŃSKI, Rafał GRZESZCZUK, David Pardo, Leszek Demkowicz // W: Computational Science – ICCS 2021 : 21st international conference : Krakow, Poland, June 16–18, 2021 : proceedings, Pt. 1 / eds. Maciej Paszyński, [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2021. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 12742. Theoretical Computer Science and General Issues ; ISSN 2512-2010). — ISBN: 978-3-030-77960-3 ; e-ISBN: 978-3-030-77961-0. — S. 114–121. — Bibliogr. s. 120–121, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2021-06-09. — tekst: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-77961-0_11

  • keywords: neural networks, finite element method, adaptive algorithms, partial differential equations

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-77961-0_11

2
  • Deep Neural Network-driven hp-adaptive Finite Element Method in three dimensions : [abstract] / Maciej PASZYŃSKI, Rafał GRZESZCZUK, Witold DZWINEL, David Pardo // W: ECCOMAS congress 2022 [Dokument elektroniczny] : 8th European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering : 5–9 June 2022, Oslo, Norway. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Oslo : Norwegian University of Science and Technology], [2022]. — S. [1]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://www.eccomas2022.org/admin/files/fileabstract/a1990.pdf [2022-07-25]. — Bibliogr. s. [1]

  • keywords: hp adaptive finite element method, deep neural networks, Fichera problem

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

3
  • Monte Carlo winning tickets / Rafał GRZESZCZUK, Marcin KURDZIEL // W: Computational Science – ICCS 2021 : 21st international conference : Krakow, Poland, June 16–18, 2021 : proceedings, Pt. 2 / eds. Maciej Paszyński, [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2021. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 12743. Theoretical Computer Science and General Issues ; ISSN 2512-2010). — ISBN: 978-3-030-77963-4 ; e-ISBN: 978-3-030-77964-1. — S. 133–139. — Bibliogr., Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2021-06-09

  • keywords: sampling, neural network initialization, lottery tickets hypothesis

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-77964-1_11

4
  • Prediction of the facial growth direction: regression perspective / Stanisław Kaźmierczak, Zofia Juszka, Rafał GRZESZCZUK, Marcin KURDZIEL, Vaska Vandevska-Radunovic, Piotr Fudalej, Jacek Mańdziuk // W: Neural Information Processing : 29th International Conference, ICONIP 2022 : November 22–26, 2022 : virtual event : proceedings, Pt. 7 / eds. Mohammad Tanveer, [et al.]. — Singapore : Springer, cop. 2023. — (Communications in Computer and Information Science ; ISSN 1865-0929 ; CCIS 1794). — ISBN: 978-981-99-1647-4 ; e-ISBN: 978-981-99-1648-1. — S. 395–407. — Bibliogr., Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2023-04-15

  • keywords: machine learning, orthodontics, Gaussian process regression, facial growth prediction

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-981-99-1648-1_33

5