Wynik wyszukiwania
Zapytanie: WIECZOREK MICHAŁ
Liczba odnalezionych rekordów: 6



Przejście do opcji zmiany formatu | Wyświetlenie wyników w wersji do druku | Pobranie pliku do edytora | Przesłanie wyników do modułu analizy | excel | Nowe wyszukiwanie
1/6
Nr opisu: 0000136885   
Body pose prediction based on motion sensor data and recurrent neural network.
[Aut.]: Marcin Woźniak, Michał Wieczorek, Jakub Siłka, Dawid Połap.
-IEEE Trans. Ind. Informat. 2021 vol. 17 iss. 3, s. 2101-2111, bibliogr. 27 poz.. Impact Factor 9.112. Punktacja MNiSW 200.000

rzeczywistość mieszana ; wykrywanie pozycji ; czujnik ciała ; rekurencyjna sieć neuronowa

mixed reality ; pose detection ; body sensor ; recurrent neural network

2/6
Nr opisu: 0000139037
Data augmentation using principal component resampling for image recognition by deep learning.
[Aut.]: O.O. Abayomi-Alli, Robertas Damasevicius, Michał Wieczorek, Marcin Woźniak.
W: Artificial intelligence and soft computing. 19th International conference, ICAISC 2020, Zakopane, Poland, October 12-14, 2020. Proceedings. Pt. 2. Eds. Leszek Rutkowski, Rafał Scherer, Marcin Korytkowski, Witold Pedrycz, Ryszard Tadeusiewicz, Jacek M. Zurada. Cham : Springer, 2020, s. 39-48, bibliogr. 23 poz. (Lecture Notes in Computer Science ; vol. 12416 Lecture Notes in Artificial Intelligence ; 0302-9743). Punktacja MNiSW 20.000

rozpoznawanie obrazów ; konwolucyjna sieć neuronowa ; analiza głównych składowych ; rozszerzanie danych ; małe dane ; uczenie głębokie

image recognition ; convolutional neural network ; principal component analysis ; data augmentation ; small data ; deep learning

3/6
Nr opisu: 0000139020   
Future graduate salaries prediction model based on recurrent neural network.
[Aut.]: Jakub Siłka, Michał Wieczorek, Marcin Woźniak.
W: Proceedings of the 2020 Federated Conference on Computer Science and Information Systems. FedCSIS. Bulgaria, Sofia, September 6-9, 2020. Eds. Maria Ganzha, Leszek Maciaszek, Marcin Paprzycki. New York : IEEE, 2020, s. 427-430, bibliogr. 16 poz. (Annals of Computer Science and Information Systems ; vol. 21 2300-5963)

rekurencyjna sieć neuronowa ; model predykcyjny

recurrent neural network ; prediction model

4/6
Nr opisu: 0000136706   
Neural network powered COVID-19 spread forecasting model.
[Aut.]: Michał Wieczorek, Jakub Siłka, Marcin Woźniak.
-Chaos Solitons Fractals 2020 vol. 140, s. 1-15, bibliogr. 21 poz.. Impact Factor 3.764. Punktacja MNiSW 70.000

COVID-19 ; prognoza ; sieć neuronowa

COVID-19 ; prediction ; neural network

5/6
Nr opisu: 0000138729   
Real-time neural network based predictor for Cov19 virus spread.
[Aut.]: Michał Wieczorek, Jakub Siłka, Dawid Połap, Marcin Woźniak, Robertas Damasevicius.
-PLoS One 2020 vol. 15 iss. 12, s. 1-10, bibliogr. 32 poz.. Impact Factor 2.740. Punktacja MNiSW 100.000

6/6
Nr opisu: 0000136881   
Recurrent neural network model for IoT and networking malware threads detection.
[Aut.]: Marcin Woźniak, Jakub Siłka, Michał Wieczorek, M. Alrashoud.
-IEEE Trans. Ind. Informat. 2020 in press, s. 1-11, bibliogr. 28 poz.
Article in press. Impact Factor 9.112. Punktacja MNiSW 200.000

rekurencyjna sieć neuronowa ; oprogramowanie szkodliwe ; zestawy instrukcji ; informatyka ; bezpieczeństwo ; android ; ludzki robot

recurrent neural network ; malware ; instruction sets ; informatics ; security ; android ; human robot

stosując format:
Nowe wyszukiwanie