Wykaz publikacji wybranego autora

Tomasz Szumlak, prof. dr hab. inż.

profesor zwyczajny

Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej
WFiIS-kod, Katedra Oddziaływań i Detekcji Cząstek


  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych / nauki fizyczne


[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk ścisłych / dziedzina nauk fizycznych / fizyka


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0002-2562-7163 orcid iD

ResearcherID: B-3131-2018

Scopus: 35286171300

PBN: 5e709208878c28a04738eeb1

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • A modern machine learning approach for $B-meson$ decay generative modeling / Paweł KOPCIEWICZ, Michał Kacprzak, Tomasz SZUMLAK // Acta Physica Polonica. B, Proceedings Supplement ; ISSN 1899-2358. — 2023 vol. 16 no. 3 art. no. 3-A5, s. 3-A5.1–3-A5.6. — Bibliogr. s. 3-A5.6, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2023-02-15. — XIV international conference on Beauty, Charm and Hyperon Hadrons : Kraków, Poland, 5–10 June, 2022. — tekst: https://www.actaphys.uj.edu.pl/S/16/3-A5/pdf

    orcid iD
  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.5506/APhysPolBSupp.16.3-A5

2
3
4
5
6
7
8
9
  • Application of conditional generative adversarial networks to efficiently generate photon phase space in medical linear accelerators of different primary beam parameters / Mateusz BARAN, Zbisław TABOR, Krzysztof RZECKI, Przemysław Ziaja, Tomasz SZUMLAK, Kamila KALECIŃSKA, Jakub Michczyński, Bartłomiej RACHWAŁ, Michael P. R. Waligórski, David Sarrut // Applied Sciences (Basel) [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2076-3417. — 2023 vol. 13 iss. 12 art. no. 7204, s. 1–14. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 13–14, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2023-06-16. — M. Baran, Z. Tabor, K. Rzecki, B. Rachwał - dod. afiliacja: Cracow University of Technology. — tekst: https://www.mdpi.com/2076-3417/13/12/7204/pdf?version=1686899537

    orcid iD
  • keywords: neural networks, machine learning, radiation therapy, cancer, medical simulations

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/app13127204

10
11
  • Characterization of Ultra-Fast Silicon Detectors for High Energy Physics Applications / Fasih ZAREEF, Agnieszka OBŁĄKOWSKA-MUCHA, Aleksandrina Docheva, Dima Maneuski, Mark Bullough, Naomi Cooke, Neil Moffat, Richard Bates, Tomasz SZUMLAK // W: PSD13 [Dokument elektroniczny] : the 13th international conference on Position Sensitive Detectors : 3 September 2023 - Friday, 8 September 2023, Oxford : book of abstracts. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Oxford : s. n.], [2023]. — S. 14–15. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://indico.cern.ch/event/1230837/book-of-abstracts.pdf [2023-11-07]. — Dod. prezentacja dostępna w: {https://indico.cern.ch/event/1230837/contributions/5518048/attachments/2707952/4701619/PSD13_FZ.pdf} [2023-11-07]

  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

12
13
  • Comparison of cell casted and 3D-printed plastic scintillators for dosimetry applications / D. Kulig, Ł. Kapłon, G. Moskal, S. Beddar, T. FIUTOWSKI, W. Górska, J. Hajduga, P. JURGIELEWICZ, D. Kabat, K. KALECIŃSKA, M. KOPEĆ, S. KOPERNY, B. MINDUR, J. MOROŃ, S. Niedźwiecki, M. Silarski, F. Sobczuk, T. SZUMLAK, A. Ruciński // Radiation Protection Dosimetry ; ISSN 0144-8420. — 2023 vol. 199 iss. 15–16, s. 1824–1828. — Bibliogr., Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2023-10-11. — J. Hajduga - afiliacja: Department of Medical Physics, Maria Sklodowska-Curie National Research Institute of Oncology Krakow Branch, Krakow, Poland

    orcid iD
  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1093/rpd/ncac248

14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25