Wykaz publikacji wybranego autora

Edyta Kucharska, dr hab. inż., prof. AGH

profesor nadzwyczajny

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


  • 2023

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne


  • 2020

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika


  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika

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


[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / informatyka


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0001-6551-5062 orcid iD

ResearcherID: Q-1237-2016

Scopus: 55860800816

PBN: 5e70922c878c28a047391177

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • Evaluation of hybrid particle swarm optimization in the multi-door cross-docking problem / Kamil Paśko, Edyta KUCHARSKA, Jerzy BARANOWSKI // W: MMAR 2021 [Dokument elektroniczny] : 2021 25\textsuperscript{th} international conference on Methods and Models in Automation & Robotics : August 23–26, 2021, Międzyzdroje, Poland. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Piscataway] : IEEE, cop. 2021. — e-ISBN: 978-1-7281-7380-1. — S. 215–220. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 220, Abstr.. — Toż. na Dysku Flash. — e-ISBN: 978-1-7281-7379-5. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-10000477r001b.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9528480

    orcid iD
  • keywords: hybrid particle swarm optimization, optimization problem, multi-door cross-docking problem

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/MMAR49549.2021.9528480

2
  • Post-implementation ERP software development: upgrade or reimplementation / Adam DOMAGAŁA, Katarzyna GROBLER-DĘBSKA, Jarosław WĄS, Edyta KUCHARSKA // Applied Sciences (Basel) [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2076-3417. — 2021 vol. 11 iss. 11 art. no. 4937, s. 1-14. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 13-14, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2021-05-27. — tekst: https://www.mdpi.com/2076-3417/11/11/4937/pdf

    orcid iD
  • keywords: ERP, Enterprise Resource Planning, software upgrade, software reimplementation, post implementation methodology, management and empirical research methods

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/app11114937

3
  • Recognizing VSC DC cable fault types using Bayesian functional data depth / Jerzy BARANOWSKI, Katarzyna GROBLER-DĘBSKA, Edyta KUCHARSKA // Energies [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1996-1073. — 2021 vol. 14 iss. 18 art. no. 5893, s. 1-17. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 15-17, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2021-09-17. — tekst: https://www.mdpi.com/1996-1073/14/18/5893/pdf

    orcid iD
  • keywords: uncertainty, data depth, functional data analysis, cable diagnostics, Hamiltonian Monte Carlo, Bayesian statistics

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/en14185893

4
  • Research on effective analysis and forecasting of demand in ERP systems - case studies / Katarzyna GROBLER-DĘBSKA, Bartłomiej Żak, Jerzy BARANOWSKI, Edyta KUCHARSKA, Adam Domagała // W: MMAR 2021 [Dokument elektroniczny] : 2021 25\textsuperscript{th} international conference on Methods and Models in Automation & Robotics : August 23–26, 2021, Międzyzdroje, Poland. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Piscataway] : IEEE, cop. 2021. — e-ISBN: 978-1-7281-7380-1. — S. 291–296. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 296, Abstr.. — Toż. na Dysku Flash. — e-ISBN: 978-1-7281-7379-5. — K. Grobler-Dębska - dod. afiliacja: InfoConsulting Sp. z o. o., Krakow. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-10000477r001b.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9528464

    orcid iD
  • keywords: ERP systems, case studies, supply chain planning, forecasting methods

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/MMAR49549.2021.9528464