Wykaz publikacji wybranego autora

Michał Karwatowski, mgr inż.

asystent

Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
WIEiT-ke, Instytut Elektroniki


  • 2023

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


  • 2018

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

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika (25%)


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0001-6285-136X orcid iD

ResearcherID: ISA-6516-2023

Scopus: 57189294331

PBN: 5e70938d878c28a0473ac8d5

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
2
  • [artykuł w czasopiśmie, 2016]
  • TytułA custom co-processor for the discovery of low autocorrelation binary sequences
    AutorzyPaweł RUSSEK, Michał KARWATOWSKI, Ernest JAMRO, Kazimierz WIATR
    ŹródłoMeasurement, Automation, Monitoring / Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich. Sekcja Metrologii, Polskie Stowarzyszenie Pomiarów Automatyki i Robotyki POLSPAR. — 2016 vol. 62 no. 5, s. 154–156
  • keywords: FPGA, LABS, SDLS algorithm, custom processor, HLS

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

3
  • [artykuł w czasopiśmie, 2015]
  • TytułA study of parallel techniques for dimensionality reduction and its impact on the quality of text processing algorithms
    AutorzyMarcin PIETROŃ, Maciej WIELGOSZ, Michał KARWATOWSKI, Kazimierz WIATR
    ŹródłoMeasurement, Automation, Monitoring / Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich. Sekcja Metrologii, Polskie Stowarzyszenie Pomiarów Automatyki i Robotyki POLSPAR. — 2015 vol. 61 no. 7, s. 352–354
  • keywords: Vector Space Model, singular value decomposition, TFIDF

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

4
5
6
7
8
9
  • [referat, 2024]
  • TytułComparison of GPU and CPU implementations of new variants of SDLS algorithms for LABS problem
    AutorzyDominik ŻUREK, Marcin PIETROŃ, Kamil FABER, Michał KARWATOWSKI, Kamil PIĘTAK
    ŹródłoKU KDM 2024 : sixteenth ACC Cyfronet AGH HPC users' conference : Zakopane, 13–15 March 2024 : proceedings / eds. Kazimierz Wiatr, Jacek Kitowski, Marian Bubak. — Kraków : Academic Computer Centre Cyfronet AGH, 2024. — S. 57–578
  • keywords: OpenMP, parallel computing, GPGPU, LABS, steepest-descent local search

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

10
11
  • [referat, 2017]
  • TytułComparison of semantic vectors with reduced precision using the cosine similarity measure
    AutorzyMichał KARWATOWSKI, Maciej WIELGOSZ, Marcin PIETROŃ, Mateusz Staruchowicz, Kazimierz WIATR
    ŹródłoProceedings of the 2017 Intelligent Systems Conference (IntelliSys) [Dokument elektroniczny] : 7–8 September 2017, London. — [Piscataway] : IEEE, [2017]. — S. 898–904
  • keywords: natural language processing, FPGA, Vector Space Model, precision reduction

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/IntelliSys.2017.8324236

12
13
14
  • [referat, 2019]
  • TytułDetection of electronic components for mobile applications
    AutorzyTomasz Buczek, Maciej WIELGOSZ, Michał KARWATOWSKI, Marcin PIETROŃ, Kazimierz WIATR
    ŹródłoTwelfth ACC Cyfronet AGH HPC users' conference : Zakopane, 6-8 March 2019 : proceedings / eds. Kazimierz Wiatr, Jacek Kitowski, Marian Bubak. — Kraków : Academic Computer Centre Cyfronet AGH, 2019. — S. 57–58
  • keywords: neural networks, image detection, edge applications

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

15
16
  • [referat, 2016]
  • TytułEnergy efficient calculations of text similarity measure on FPGA-accelerated computing platforms
    AutorzyMichał KARWATOWSKI, Paweł RUSSEK, Maciej WIELGOSZ, Sebastian KORYCIAK, Kazimierz WIATR
    ŹródłoParallel Processing and Applied Mathematics : 11th international conference, PPAM 2015 : Krakow, Poland, September 6–9, 2015 : revised selected papers, Pt. 1 / eds. Roman Wyrzykowski, [et al.]. — Swizerland : Springer International Publishing, cop. 2016. — S. 31–40
  • keywords: custom computing, FPGA, reconfigurable systems, document similarity

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-319-32149-3_4

17
  • [referat, 2019]
  • TytułFast compression and optimization of deep learning models for natural language processing
    AutorzyMarcin PIETROŃ, Michał KARWATOWSKI, Maciej WIELGOSZ, Jerzy DUDA
    ŹródłoCANDARW 2019 [Dokument elektroniczny] : 2019 seventh international symposium on Computing and networking workshops : 26–29 November 2019, Nagasaki, Japan : proceedings. — Piscataway : The Institute of Electrical and Electronics Engineers, cop. 2019. — S. 162–168
  • keywords: NLP, quantization, deep learning, recurrent neural networks, pruning

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/CANDARW.2019.00036

18
19
20
  • [referat, 2017]
  • TytułHigh level framework for mapping deep learning neural models to FPGAs
    AutorzyMichał KARWATOWSKI, Maciej WIELGOSZ, Marcin PIETROŃ, Kazimierz WIATR
    ŹródłoCGW Workshop'17 : Kraków, Poland, October 23-25, 2017 : proceedings / eds. Marian Bubak, Michał Turała, Kazimierz Wiatr. — Kraków : Academic Computer Centre CYFRONET AGH, [2017]. — S. 35–36
  • keywords: natural language processing, FPGA, artificial intelligence, deep learning

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

21
22
  • [referat, 2018]
  • TytułImproving text classification with vectors of reduced precision
    AutorzyKrzysztof WRÓBEL, Maciej WIELGOSZ, Marcin PIETROŃ, Michał KARWATOWSKI, Jerzy DUDA, Aleksander SMYWIŃSKI-POHL
    ŹródłoICAART 2018 [Dokument elektroniczny] : 10th International Conference on Agents and Artificial Intelligence : January 16–18, 2018, Funchal, Portugal : proceedings, Vol. 2 / eds. Ana Paula Rocha, Jaap van den Herik. — [Setúbal] : SCITEPRESS – Science and Technology Publications, Lda., cop. 2018. — S. 531–538
  • keywords: text classification, precision reduction, SVD

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.5220/0006641505310538

23
  • [artykuł w czasopiśmie, 2019]
  • TytułMapping neural networks to FPGA-based IoT devices for ultra-low latency processing
    AutorzyMaciej WIELGOSZ, Michał KARWATOWSKI
    ŹródłoSensors [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne. — 2019 vol. 19 iss. 13 art. no. 2981, s. 1–47. — tekst: https://www.mdpi.com/1424-8220/19/13/2981/pdf
  • keywords: neural networks, FPGA, deep learning, Internet of Things, IoT, recurrent neural networks, RNN

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/s19132981

24
25
  • [referat, 2021]
  • TytułNLP semi-supervised PU learning with reduced number of labeled examples
    AutorzyMichał KARWATOWSKI, Maciej WIELGOSZ, Marcin PIETROŃ, Kamil PIĘTAK, Dominik ŻUREK
    ŹródłoAdvances in information and communication : proceedings of the 2021 Future of Information and Communication Conference (FICC) : [29–30 April 2021, online], Vol. 2 / ed. Kohei Arai. — Cham : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2021. — S. 799-812
  • keywords: NLP, classification, PU learning

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-73103-8_57