Wykaz publikacji wybranego autora

Jan Kusiak, prof. dr hab. inż.

profesor zwyczajny

Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej
WIMiIP-kism, Katedra Informatyki Stosowanej i Modelowania

  • 2018

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

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria materiałowa (50%)

  • 2018

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

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria materiałowa (50%)

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

Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0001-5294-2786 orcid iD

ResearcherID: S-4942-2016

Scopus: 7005998130

PBN: 5e70920b878c28a04738f0cd

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)

1
  • [referat, 2019]
  • TytułComparison of measures of the dislocation density distribution in steels
    AutorzyKonrad Klimczak, Jan KUSIAK, Piotr OPROCHA
    ŹródłoYIC 2019 [Dokument elektroniczny] : 5textsuperscript{th} ECCOMAS Young Investigators Conference : September 1–6, 2019, Kraków, Poland : book of abstracts / ed. by Konrad Perzyński, Krzysztof Bzowski. — [Kraków] : AKNET, [2019]. — S. 94–95

  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Piotr Oprocha

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

2
  • [referat, 2019]
  • TytułDeep learning method for grain size classification in nickel alloys
    AutorzyBartłomiej MULEWICZ, Grzegorz Korpala, Jan KUSIAK, Ulrich Prahl
    ŹródłoKomPlasTech 2019 : XXVI International Conference on Computer Methods in Materials Technology : January 13-16, 2019, Zakopane : book of abstracts / ed. Danuta Szeliga, Łukasz Rauch. — [Zakopane : AKNET-PRess], [2019]. — S. 294–296

  • keywords: nickel alloys, artificial intelligence, deep neural networks, microstructure classification

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Bartłomiej Mulewicz

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

3
4
  • [artykuł w czasopiśmie, 2019]
  • TytułPrediction of distribution of microstructural parameters in metallic materials described by differential equations with recrystallization term
    AutorzyPaweł MORKISZ, Piotr OPROCHA, Paweł PRZYBYŁOWICZ, Natalia Czyżewska, Jan KUSIAK, Danuta SZELIGA, Łukasz RAUCH, Maciej PIETRZYK
    ŹródłoInternational Journal for Multiscale Computational Engineering. — 2019 vol. 17 iss. 3, s. 361–371

  • keywords: finite element method, dislocation density, microstructure evolution, analytical solution, numerical solution, multi-scale model, internal variable model

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1615/IntJMultCompEng.2019030591

5
  • [referat, 2019]
  • TytułUtilizing an artificial intelligence approach for the metallographic analysis of steels
    AutorzyGrzegorz Korpała, Alexander Zellmer, Jan KUSIAK, Urlih Prahl
    ŹródłoKomPlasTech 2020 : materiały XXVII konferencji „Informatyka w technologii metali” : polish edition : Katowice 20-21 stycznia 2020 : streszczenia prac / ed. Monika Hyrcza-Michalska. — [Katowice : Politechnika Śląska], [2019]. — S. 13–17

  • keywords: artificial intelligence, classification of microstructures, metallographic preparation, Deep Convolutional Neural Networks

    cyfrowy identyfikator dokumentu: