Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

Publikacje Pracowników PL z lat 1990-2010

Publikacje pracowników Politechniki Lubelskie z lat 1990-2010 dostępne są jak dotychczas w starej bazie publikacji
LINK DO STAREJ BAZY

Zewnętrzne identyfikatory

WoS ResearcherID BRAK
ORCID BRAK
Scopus ID BRAK

Historia zatrudnienia

Wyższa Szkoła Ekonomii i Innowacji / Lublin, Polska zatrudniony do dnia dzisiejszego

Trzy ostatnio wprowadzone artykuły autora (3)

3D lung segmentation of the CT series based on 2D Chan-Vese / Łukasz Maciura, Wojciech Rosa, Dariusz Wójcik, Tomasz Rymarczyk, Michał Maj, Edward Kozłowski // Przegląd Elektrotechniczny.- 2022, vol. 98, nr 5, s. 165-168 [MNiSW: 70]
Comparison of Machine Learning Methods for Image Reconstruction Using the LSTM Classifier in Industrial Electrical Tomography / Grzegorz Kłosowski, Tomasz Rymarczyk, Konrad Niderla, Magdalena Rzemieniak, Artur Dmowski, Michał Maj // Energies.- 2021, vol. 14, nr 21, s. 1-20 [MNiSW: 140]
The Use of Transfer Learning with Very Deep Convolutional Neural Network in Quality Management / Grzegorz Kłosowski, Monika Kulisz, Jerzy Lipski, Michał Maj, Ryszard Białek // European Research Studies Journal.- 2021, vol. 24, nr Special Issue 2, s. 253-263 [MNiSW: 100]

Trzy ostatnio wprowadzone fragmenty książek autora (3)

Controlling supply chains for real-time product identification and personalization / Sylwester Bogacki, Łukasz Gołąbek, Michał Maj, Damian Pliszczuk, Magdalena Rzemieniak. [W]: Innovation in the Digital Economy : New Approaches to Management for Industry 5.0.- 2023, s. 85-97 [MNiSW: 75]
Deep learning model optimization for faster inference using multi-task learning for embedded systems / Michał Maj, Tomasz Rymarczyk, Tomasz Cieplak, Damian Pliszczuk. [W]: ACM MobiCom '22 : Proceedings of the 28th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking.- 2022, s. 892-893 [MNiSW: 200]
Methods of process mining and prediction using deep learning methods / Tomasz Cieplak, Tomasz Rymarczyk, Grzegorz Kłosowski, Michał Maj. [W]: Wirtualne Sympozjum Środowiskowe PTZE - Zastosowania Elektromagnetyzmu we Współczesnej Inżynierii i Medycynie.- 2020, s. 82-84

Jeżeli ta strona zawiera nieaktualne, błędne lub niekompletne dane prosimy o kontakt pod adresem oab@pollub.pl