Wykaz publikacji wybranego autora

Tomasz Niedoba, dr hab. inż., prof. AGH

profesor nadzwyczajny

Wydział Inżynierii Lądowej i Gospodarki Zasobami
WILiGZ-kis, Katedra Inżynierii Środowiska

  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria środowiska, górnictwo i energetyka

[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / inżynieria środowiska

Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0002-8426-0269 orcid iD

ResearcherID: E-9747-2016

Scopus: 23490022800

PBN: 5e70922b878c28a047391092

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)

1

  • Wybór źródła kapitału obcego w finansowaniu inwestycji górniczych — The choice of the source of foreign capital in the context of mining investment / Tomasz NIEDOBA, Robert RANOSZ // Przegląd Górniczy ; ISSN 0033-216X. — 2016 t. 72 nr 11, s. 13–16. — Bibliogr. s. 16, Streszcz., Abstr.

  • słowa kluczowe: inwestycje górnicze, oprocentowanie kredytu bankowego, okres trwania inwestycji, udział kapitału obcego

    keywords: mining investments, interest rate on a bank loan, duration of investment, share of foreign capital

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Robert Ranosz

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

2

  • Wyznaczenie powierzchni rozdziału materiału uziarnionego za pomocą nieklasycznych metod aproksymacji funkcji rozkładów wielkości i gęstości ziarna — Determination of partition surface of grained material by means of non-classical approximation methods of distributions functions of particle size and density / Tomasz NIEDOBA // Gospodarka Surowcami Mineralnymi = Mineral Resources Management ; ISSN 0860-0953. — 2016 vol. 32 iss. 1, s. 137–154. — Bibliogr. s. 151–152, Streszcz., Abstr.. — tekst: https://gsm.min-pan.krakow.pl/pdf-97103-29594?filename=Determination%20of.pdf

  • słowa kluczowe: węgiel, osadzarka, powierzchnia rozdziału, nieklasyczne metody statystyczne, metody jądrowe

    keywords: kernel methods, coal, jig, partition surface, non classical statistical methods

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1515/gospo-2016-0010