Wykaz publikacji wybranego autora

Dariusz Cichoń, dr inż.

adiunkt

Wydział Zarządzania
WZ-kzp, Katedra Zarządzania Przedsiębiorstwem


  • 2023

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk społecznych / ekonomia i finanse

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk społecznych / nauki o zarządzaniu i jakości (50%)


  • 2020

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk społecznych / nauki o zarządzaniu i jakości


  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk społecznych / nauki o zarządzaniu i jakości

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria mechaniczna (25%)


[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk społecznych / dziedzina nauk ekonomicznych / nauki o zarządzaniu


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0003-4198-1530 orcid iD

ResearcherID: brak

Scopus: brak

PBN: 5e70923a878c28a047392038

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • Impact of digital maturity on sustainable development effects in energy sector in the condition of industry 4.0 / A. Polyanska, S. Savchuk, M. DUDEK, D. SALA, Yu. PAZYNICH, D. CICHOŃ // Naukovij Vìsnik Nacìonal'nogo Gìrničogo Unìversitetu = Scientific Bulletin of National Mining University ; ISSN 2071-2227. — 2022 no. 6, s. 97–103. — Bibliogr. s. 102–103, Abstr.. — A. Polyanska – afiliacja: Ivano-Frankivsk National Technical University of Oil and Gas, Ukraine. — tekst: http://nvngu.in.ua/jdownloads/pdf/2022/6/06_2022_Polyanska.pdf

    orcid iD
  • keywords: sustainable development, energy, Industry 4.0, digital maturity

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.33271/nvngu/2022-6/097

2
  • Selection of deep reinforcement learning using a genetic algorithm / Yurii Kryvenchuk, Dmytro Petrenko, Dariusz CICHOŃ, Yuriy Malynovskyy, Tetiana Helzhynska // W: COLINS 2022 [Dokument elektroniczny] : Computational Linguistics and Intelligent Systems : proceedings of the 6th international conference on Computational Linguistics and Intelligent Systems : Gliwice, Poland, May 12–13, 2022. Vol. 1, Main conference / ed. by Vasyl Lytvyn [et al.]. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Aachen] : CEUR Workshop Proceedings, 2022. — (CEUR Workshop Proceedings ; ISSN 1613-0073 ; Vol. 3171). — S. [1129–1138]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://ceur-ws.org/Vol-3171/paper83.pdf [2022-12-01]. — Bibliogr. s. [1137–1138], Abstr.

    orcid iD
  • keywords: genetic algorithm, reinforcement learning, artificial intelligence, deep reinforcement learning

    cyfrowy identyfikator dokumentu: