mgr inż. Magdalena Piłat-Rożek
Dyscyplina:
inżynieria środowiska, górnictwo i energetyka
matematyka
Artykuły z 2025 (2)
1. Improvement in classification capabilities of surface water samples based on analysis of multidimensional data from gas sensor array / Magdalena Piłat-Rożek, Grzegorz Łagód // Annals of Agricultural and Environmental Medicine - AAEM.- 2025, vol. 32, nr 2, s. 222-229 [MNiSW: 100]
2. Prediction of Photovoltaic Module Characteristics by Machine Learning for Renewable Energy Applications / Rafał Porowski, Robert Kowalik, Bartosz Szeląg, Diana Komendołowicz, Anita Białek, Agata Janaszek, Magdalena Piłat-Rożek, Ewa Łazuka and Tomasz Gorzelnik // Applied Sciences.- 2025, vol. 15, nr 16, s. 1-19 [MNiSW: 100]
Artykuły z 2024 (2)
1. Feasibility of classification of drainage and river water quality using machine learning methods based on multidimensional data from a gas sensor array / Magdalena Piłat-Rożek, Grzegorz Łagód // Annals of Agricultural and Environmental Medicine - AAEM.- 2024, vol. 31, nr 4, s. 513-519 [MNiSW: 100]
2. The mold infestation of buildings classified by Kohonen Self-Organizing Maps with boundaries determined by Ward clustering using multidimensional data from gas sensors / Grzegorz Łagód, Magdalena Piłat-Rożek, Dariusz Majerek, Ewa Łazuka, Łukasz Guz, Václav Kočí, Robert Černý // Journal of Physics : Conference Series.- 2024, vol. 2911, nr 1, s. 1-7 [MNiSW: 40]
Artykuły z 2023 (8)
1. Analysis of the Impact of Stormwater Systems on Receiving Waters Based on the Analysis of Algal Community Structure / Aleksandra Kozłowska, Edyta Wojtaś, Magdalena Piłat-Rożek, Michał Cybulski, Grzegorz Łagód // Journal of Ecological Engineering.- 2023, vol. 24, nr 9, s. 139-147 [MNiSW: 100]
2. Application of Dimensionality Reduction and Machine Learning Methods for the Interpretation of Gas Sensor Array Readouts from Mold-Threatened Buildings / Grzegorz Łagód, Magdalena Piłat-Rożek, Dariusz Majerek, Ewa Łazuka, Zbigniew Suchorab, Łukasz Guz, Václav Kočí and Robert Černý // Applied Sciences.- 2023, vol. 13, nr 15, s. 1-19 [MNiSW: 100]
3. Application of Machine Learning Methods for an Analysis of E-Nose Multidimensional Signals in Wastewater Treatment / Magdalena Piłat-Rożek, Ewa Łazuka, Dariusz Majerek, Bartosz Szeląg, Sylwia Duda-Saternus and Grzegorz Łagód // Sensors.- 2023, vol. 23, nr 1, s. 1-18 [MNiSW: 100]
4. Comparison of leaching behaviour of heavy metals from sediments sampled in sewer systems – environmental and public health aspect / Justyna Kujawska, Sylwia Duda-Saternus, Joanna Szulżyk-Cieplak, Jacek Zaburko, Magdalena Piłat-Rożek, Konrad Jamka, Roman Babko, Grzegorz Łagód // Annals of Agricultural and Environmental Medicine - AAEM.- 2023, vol. 30, nr 4, s. 677-684 [MNiSW: 140]
5. Environmental Engineering Applications of Electronic Nose Systems Based on MOX Gas Sensors / Ali Khorramifar, Hamed Karami, Larisa Lvova, Alireza Kolouri, Ewa Łazuka, Magdalena Piłat-Rożek, Grzegorz Łagód, Jose Ramos, Jesús Lozano, Mohammad Kaveh and Yousef Darvishi // Sensors.- 2023, vol. 23, nr 12, s. 1-35 [MNiSW: 100]
6. Innovations in Wastewater Treatment: Harnessing Mathematical Modeling and Computer Simulations with Cutting-Edge Technologies and Advanced Control Systems / Jakub Drewnowski, Bartosz Szeląg, Fabrizio Sabba, Magdalena Piłat-Rożek, Adam Piotrowicz, Grzegorz Łagód // Journal of Ecological Engineering.- 2023, vol. 23, nr 12, s. 208-222 [MNiSW: 100]
7. Rapid Method of Wastewater Classification by Electronic Nose for Performance Evaluation of Bioreactors with Activated Sludge / Magdalena Piłat-Rożek, Marcin Dziadosz, Dariusz Majerek, Katarzyna Jaromin-Gleń, Bartosz Szeląg, Łukasz Guz, Adam Piotrowicz, Grzegorz Łagód // Sensors.- 2023, vol. 23, nr 20, s. 1-18 [MNiSW: 100]
8. The Possibility of Using Sewage Sludge Pellets as Thermal Insulation / Piotr Kosiński, Bartosz Kask, Małgorzata Franus, Magdalena Piłat-Rożek, Joanna Szulżyk-Cieplak, Grzegorz Łagód // Advances in Science and Technology Research Journal.- 2023, vol. 17, nr 2, s. 161-172 [MNiSW: 100]
Jeżeli ta strona zawiera nieaktualne, błędne lub niekompletne dane prosimy o kontakt pod adresem oab@pollub.pl