Wykaz publikacji wybranego autora

Mateusz Piech, mgr inż.

doktorant

Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
WIEiT-ki, Katedra Informatyki


Identyfikatory Autora

ORCID: 0000-0002-0146-5921 połącz konto z ORCID

ResearcherID: brak

Scopus: 57201479746





Liczba pozycji spełniających powyższe kryteria selekcji: 7, z ogólnej liczby 7 publikacji Autora


1
2
  • Automatic extraction of amendments from Polish statutory law / Aleksander SMYWIŃSKI-POHL, Mateusz PIECH, Zbigniew KALETA, Krzysztof Wróbel // W: ICAIL'21 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the Eighteenth International Conference on Artificial Intelligence and Law : São Paulo, Brazil, June 21–25, 2021. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — New York : Association for Computing Machinery, 2021. — e-ISBN: 978-1-4503-8526-8. — S. 225–229. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 229, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2021-06-21. — tekst: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3462757.3466141

  • keywords: information extraction, Polish statutory law, legal information system, named entity recognition, amendment extraction

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1145/3462757.3466141

3
  • 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

  • keywords: JSON, criminal data, PostgreSQL, graph database, CTE, common table expression

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1504/IJIIDS.2021.112098

4
5
6
7
  • 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

  • keywords: machine learning, OpenStreetMap, classification algorithms, geospatial data, similarity metrics, Points of Interest (POIs), data matching, Foursquare, Yelp, Facebook Places

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/ijgi9050291