Wykaz publikacji wybranego autora

Filip Hallo, mgr inż.

asystent

Faculty of Metals Engineering and Industrial Computer Science
WIMiIP-kism


  • 2024

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria materiałowa


  • 2023

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria materiałowa


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0009-0008-6843-9518 orcid iD

ResearcherID: LHG-5767-2024

Scopus: brak

PBN: 6549af3840e3ff4ef3f4deb6

System Informacyjny AGH (SkOs)





Liczba pozycji spełniających powyższe kryteria selekcji: 6, z ogólnej liczby 6 publikacji Autora


1
2
  • Knowledge integration in steel microstructure analysis using unsupervised image segmentation and supervised machine learning techniques / Tomasz JAŻDŻEWSKI, Filip HALLO, Grzegorz Korpała, Krzysztof REGULSKI // Applied Sciences (Basel) [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2076-3417. — 2025 vol. 15 iss. 4 art. no. 1810, s. 1–14. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 13–14, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2025-02-10. — tekst: https://www.mdpi.com/2076-3417/15/4/1810/pdf?version=1739279201

    orcid iD
  • keywords: neural networks, microstructure, machine learning, segmentation, bainite, high strength steel, slic, superpixel

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/app15041810

3
  • Multi-aspect modeling in bainite microstructure recognition on steel products images based on supervising unsupervised learning / Tomasz JAŻDŻEWSKI, Filip HALLO, Grzegorz Korpała, Krzysztof REGULSKI // W: KomPlasTech 2025 [Dokument elektroniczny] : XXIX conference on Computer methods in materials technology : Krynica Zdrój, Poland, March 2-5, 2025. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Kraków : AGH], [2025]. — S. 1–3. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://komplastech.agh.edu.pl/public_repo/2025/09.pdf [2025-03-18]. — Bibliogr. s. 3

  • keywords: microstructure, machine learning, bainite, unsupervised learning, image recognition

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

4
5
  • System cyber-fizyczny w optymalizacji ciągłego odlewania staliCyber-physical system in the optimization of continuous steel casting / Krzysztof REGULSKI, Łukasz RAUCH, Piotr HAJDER, Krzysztof BZOWSKI, Andrzej OPALIŃSKI, Monika PERNACH, Filip HALLO, Michał Piwowarczyk, Sebastian Kalinowski // W: Nowe horyzonty sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego – trendy, wyzwania i perspektywy [Dokument elektroniczny] / red. Izabela Mołdoch-Mendoń, Maciej Świtalski. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Lublin : Wydawnictwo Naukowe TYGIEL, 2024. — e-ISBN: 978-83-67881-76-0. — S. 138–150. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://s.agh.edu.pl/48d2z [2025-01-14]. — Bibliogr. s. 147–149, Streszcz., Abstr.

    orcid iD
  • słowa kluczowe: ciągłe odlewanie stali, optymalizacja, uczenie maszynowe, planowanie produkcji, inżynieria wiedzy

    keywords: machine learning, production planning, continuous casting, optimization, knowledge engineering

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

6