doktorant
Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji WIEiT-ki, *Katedra Informatyki
ORCID: 0000-0002-0146-5921 połącz konto z ORCID
ResearcherID: brak
Scopus: 57201479746
A new approach to storing dynamic data in relational databases using JSON / Mateusz PIECH, Robert MARCJAN // Computer Science ; ISSN 1508-2806. — 2018 vol. 19 no. 1, s. 3–20. — Bibliogr. s. 19–20, Abstr.. — tekst: https://journals.agh.edu.pl/csci/article/view/2505/2005
Enhancement for graph operations in relational database for criminal intelligence domain / Mateusz PIECH, Marcin ŁOŚ, Robert MARCJAN // International Journal of Intelligent Information and Database Systems ; ISSN 1751-5858. — 2021 vol. 14 no. 1, s. 49–66. — Bibliogr. s. 64–66, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-11-24
Implementation of the concept of a repository for automated processing of semi-structural data / Mateusz PIECH, Bartosz Rakoczy, Jacek DAJDA, Marek KISIEL-DOROHINICKI // Journal of Telecommunications and Information Technology ; ISSN 1509-4553. — 2020 nr 1, s. 76–86. — Bibliogr. s. 84–86, Abstr.. — tekst: https://www.itl.waw.pl/czasopisma/JTIT/2020/1/76.pdf
Model for dynamic and hierarchical data repository in relational database / Mateusz PIECH, Wojciech FRĄCZ, Wojciech TUREK, Marek KISIEL-DOROHINICKI, Jacek DAJDA, Aleksander BYRSKI // Computer Science ; ISSN 1508-2806. — 2018 vol. 19 no. 4, s. 479–500. — Bibliogr. s. 498–499, Abstr.. — tekst: https://journals.agh.edu.pl/csci/article/download/3088/2160
Sparse data classifier based on the first-past-the-post voting system / Magdalena Cudak, Mateusz PIECH, Robert MARCJAN // Computer Science ; ISSN 1508-2806. — 2022 vol. 23 no. 2, s. 275–294. — Bibliogr. s. 292–294, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-07-06. — tekst: https://journals.agh.edu.pl/csci/article/view/4086/2789
Towards automatic points of interest matching / Mateusz PIECH, Aleksander SMYWIŃSKI-POHL, Robert MARCJAN, Leszek SIWIK // ISPRS International Journal of Geo-Information [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2220-9964. — 2020 vol. 9 iss. 5 art. no. 291, s. 1–29. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 28–29, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-05-01. — tekst: https://www.mdpi.com/2220-9964/9/5/291