Wykaz publikacji wybranego autora

Paweł Renc, mgr inż.

doktorant

Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
WEAIiIB-kis, Katedra Informatyki Stosowanej


  • 2021

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


Identyfikatory Autora

ORCID: 0000-0002-0487-7454 orcid iD

ResearcherID: brak

Scopus: 57216592492



Statystyka obejmuje publikacje afiliowane AGH od 2008 roku włącznie

typ publikacji
rocznikl. publ.książkifragm.referatyartykułypatentymapyred. czas.inne
ogółem5122
2023211
20223111
język publikacji
rocznikrazempolskojęzyczneanglojęzycznepozostałe języki
ogółem514
202322
2022312
kraj wydania
rocznikrazempubl. krajowepubl. zagraniczne
ogółem514
202322
2022312
Lista Filadelfijska
rocznikrazempubl. z LFpubl. pozostałe
ogółem523
2023211
2022312
punktacja MNiSW
rocznikrazempubl. z pkt. MNiSWpubl. pozostałe
ogółem55
202322
202233
publikacje recenzowane
rocznikrazempubl. recenzowanepubl. nierecenzowane
ogółem55
202322
202233



1
  • A comparative study of GP-based and state-of-the-art classifiers on a synthetic machine learning benchmark / Patryk ORZECHOWSKI, Paweł RENC, William La Cava, Jason H. Moore, Arkadiusz Sitek, Jarosław WĄS, Joost Wagenaar // W: GECCO'22 companion [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 2022 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion : July 9–13, 2022, Boston, Massachusetts, [USA], [vol. 1]. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — New York : The Association for Computing Machinery, cop. 2022. — e-ISBN: 987-1-4503-9268-6. — S. 276–279. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 279, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-07-19. — P. Orzechowski - dod. afiliacja: University of Pennsylvania, USA ; P. Renc - dod. afiliacja: Sano, Centre for Computational Medicine, Kraków. — tekst: https://dl-1acm-1org-100000dpq0020.wbg2.bg.agh.edu.pl/doi/pdf/10.1145/3520304.3529056

    orcid iD
  • keywords: machine learning, evolutionary algorithms, benchmarking, classification, genetic programming

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1145/3520304.3529056

2
  • High-performance and programmable attentional graph neural networks with Global tensor formulations / Maciej Besta, Paweł RENC, Robert Gerstenberger, Paolo Sylos Labini, Alexandros Ziogas, Tiancheng Chen, Lukas Gianinazzi, Florian Scheidl, Kalman Szenes, Armon Carigiet, Patrick Iff, Grzegorz Kwasniewski, Raghavendra Kanakagiri, Chio Ge, Sammy Jaeger, Jarosław WĄS, Flavio Vella, Torsten Hoefler // W: SC'23 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the international conference for High performance computing, networking, storage and analysis : Denver, CO, USA, November 12–17, 2023. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — New York : Association for Computing Machinery, 2023. — e-ISBN: 979-8-4007-0109-2. — S. 1–14, [4], art. no. 66. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3581784.3607067 [2023-11-15]. — Bibliogr. s. 12–14, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2023-11-11. — P. Renc - dod. afiliacja: Sano Centre for Computational Medicine, Kraków

    orcid iD
  • keywords: Graph Neural Networks, sparse dense tensor operations, graph attention models

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1145/3581784.3607067

3
4
5
  • Vascular phenotypes in early hypertension / Eleanor C. Murray, Christian Delles, Patryk ORZECHOWSKI, Paweł RENC, Arkadiusz Sitek, Joost Wagenaar, Tomasz J. Guzik // Journal of Human Hypertension ; ISSN 0950-9240. — 2023 vol. 37, s. 898-906. — Bibliogr. s. 905–906, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-12-17. — P. Orzechowski – dod. afiliacja: University of Pennsylvania, P. Renc – dod. afiliacja: Sano Centre for Computational Science, Krakow. — tekst: https://www.nature.com/articles/s41371-022-00794-7.pdf

    orcid iD
  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1038/s41371-022-00794-7