Metaheuristic algorithms for graph-based optimization problems.

Prezentujący: dr inż. Krzysztof Michalak, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

24 czerwca 2022, godz. 15:15 - 17:00
Dołącz na MS Teams

Abstract The presentation concerns the use of metaheuristic optimization methods for finding good solutions to problems in which the goal is to prevent spreading of a threat in a graph. The presentation discusses metaheuristic methods, such as evolutionary algorithms, estimation of distribution algorithms and others. Presented algorithmic approaches include multiobjective optimization algorithms, multipopulation methods and the use of machine learning in optimization. Application areas range from abstract optimization problems, such as the Firefighter Problem to numerous practical problems such as epidemics control and reduction of systemic risk in financial systems.

Biogram: Krzysztof Michalak received the Ph.D. in computer science in 2010 and currently is an assistant professor at the Department of Information Technologies of the Wroclaw University of Economics and Business. From 2019.08 to 2020.02 he worked with the research team at the University of Turin on a research project focused on studying optimization methods for dynamic networks. To date he published more than 50 journal and conference papers. His interests include graph-based optimization, metaheuristic algorithms, machine learning, knowledge-based optimization and real-world applications such as epidemics control and systemic risk mitigation.

Perspectives on Applications of Intelligent Systems in Humanized AI. Recent projects of the GEIST team.

Prezentujący: prof. dr hab. inż. Grzegorz Nalepa, dr inż. Szymon Bobek, dr inż. Krzysztof Kutt, Uniwersytet Jagielloński, Kraków

10 czerwca 2022, godz. 9:00-11:00
s. 111 CKU, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Abstract The concept of humanized AI (or human-centric AI, HCAI) has been proposed in the recent decade as a response to the growing use of data-driven black-box applications in AI, the challenges of using human knowledge in intelligent systems, new solutions in the area of human-computer interaction, and finally the need of social understanding and acceptance of the technology. In this short talk we briefly introduce recent research projects in the GEIST team and the methods of HCAI developed in them. These results include: human-in the loop data clustering,  clustering with domain knowledge, explanation generation, personalization and affective loop in interfaces, and semantic knowledge bases. We will also discuss future collaboration opportunities.

Biogram: Grzegorz J. Nalepa (GJN.re) is a full professor at the Jagiellonian University, formerly at the AGH University of Science and Technology, in Krakow, Poland. He is an engineer with degrees in computer science - artificial intelligence, and philosophy. He also works as an independent expert and consultant in the area of AI (KnowAI.eu). He co-authored over two hundred research papers in international conferences and journals. He has been involved in tens of projects, including R+D projects with number of companies. He authored a book “Modeling with Rules using Semantic Knowledge Engineering” (Springer 2018). In 2012 he received the scientific award of POLITYKA weekly for the most promising scientific achievements in technical sciences in Poland. In 2018 he received a prize for the outstanding monograph in computer science from the Committee of Computer Science of the Polish Academy of Sciences. In 2020 he founded to Jagiellonian Human-Centered AI Laboratory (JAHCAI). His recent interests include applications of AI in Industry 4.0 and business, explainable AI, affective computing, context awareness, as well as intersection of AI with law.

Biogram: Szymon Bobek holds a position of an assistant professor at the Jagiellonian University in Krakow, Poland, Faculty of Physics, Astronomy and Applied Computer Science He received his degree PHD at AGH UST in 2016 in the field of Computer Science (Artificial Intelligence) and science then he works as a member of GEIST research team. His work includes most recently hybrid models for explainable AI. He is author of over 70 research papers in international journals, books and conferences and reviewed research papers for a number of international journals. He participated in national and international research projects as an investigator and cooperated with several companies in applied projects, especially with massive big data processing using machine learning methods. He is in active cooperation with Cambridge University in the area of XAI application in healthcare applications and with AFFCAI (affcai.geist.re) group in the area of application of XAI to processing biomedical signals for Affective computing. Recently, he has been leading a team that developed a series of original tools in the area of eXplainable AI for the applications in industrial AI. He is a co-organizer of Practical Applications of Explainable Artificial Methods special session @ DSAA2021 conference (https://praxai.geist.re).

Biogram: Krzysztof Kutt, PhD, is an assistant professor at the Jagiellonian University. He received BSc and MSc degrees in Computer Science at AGH-UST. In 2018 he defended his PhD thesis on methods and tools for collaborative knowledge engineering at AGH-UST. He also received MA degree in Psychology from Jagiellonian University. Currently, as a computer scientist and a psychologist, he is trying to combine these two disciplines together to create something new and better. His research activities focus on the knowledge engineering (knowledge graphs, data semantization), affective computing (collecting and processing sensory and contextual data related to emotions) and ways of user interaction with information systems (including BCI and Neurofeedback systems).

Slajdy do pobrania

Metody reprezentacji do kategoryzacji tekstu.

Prezentujący: dr hab. inż. Julian Szymański, Politechnika Gdańska

3 czerwca 2022, godz. 15:15 - 17:00
Dołącz na Google Meet

Dr hab. inż. Julian Szymański jest profesorem Politechnik Gdańskiej. W swoich pracach badawczych zajmuje się zagadnieniami związanymi z analizą danych, w szczególności przetwarzaniem tekstu oraz informacji pochodzących z sensorów. W prezentacji omówione zostaną sposoby pozyskiwania cech z tekstu do zbudowania reprezentacji umożliwiającej maszynową kategoryzację dokumentów. Przedstawiony zostanie podział metod reprezentacji tekstu z uwzględnieniem podejść opartych na treści oraz powiązaniach między dokumentami. Ocena jakości poszczególnych metod oparta została na wybranych klasyfikatorach, których skuteczność pozwala szacować użyteczność reprezentacji. Eksperymenty wykonane zostały za zbiorach wygenerowanych z Wikipedii mających na celu zbadanie możliwości maszynowego odtworzenia struktury kategorii tworzonych przez ludzi. Do opracowania zbiorów danych zaimplementowała została dedykowana aplikacja, udostępniona do powszechnego użycia, która umożliwia intuicyjne przetwarzanie repozytorium Wikipedii z użyciem graficznego interfejsu.

Bioeconomic aspects of the production, distribution and use of biobased products from bio waste and agrobiomass.

Prezentujący: prof. dr hab. inż. Małgorzata Krzywonos, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

13 maja 2022, godz. 15:15 - 17:00
Dołącz na MS Teams

Prof. dr hab. inż. Małgorzata Krzywonos jest pracownikiem Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Katedry Zarządzania Procesami. Od 2014 r. dyrektor Akademickiego Centrum Badań i Rozwoju BioR&D, w latach 2016-2019 prodziekan ds. nauki na Wydziale Inżynieryjno-Ekonomicznym, UEW. Jej zainteresowania naukowe koncentrują się wokół zagadnień związanych z bioekonomią zwłaszcza waloryzacją odpadów z przemysłu spożywczego w kierunku pozyskiwania produktów o wartości dodanej, oraz zagadnieniami z zakresu ekonomii behawioralnej. Autorka ponad 180 opracowań naukowych, w tym prawie 100 oryginalnych prac twórczych, z których 67 opublikowano w czasopismach z listy JCR (Springer, Elsevier, Willey). Dotychczas wypromowała 6 doktorów. Odbywała staże jako senior researcher w Tampere University of Technology, (Finland), oraz postdoc w Swedish University of Agricultural Sciences (Sweden). Realizowała projekty w ramach 5 Framework Programme of European Union, 6 Framework Programme (Finland), MISTRA, Foundation for Strategic Environmental Research (Sweden). Realizowała projekty finansowane przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego, jako wykonawca i jako kierownik. Obecnie realizuje projekt Circular Foam – Systemic expansion of territorial CIRCULAR Ecosystems for end-of-life FOAM (H2020). Pełni funkcję stałego recenzenta w czasopismach, m.in: Journal of Cleaner Production, Journal of Environmental Management, Biochemical Engineering Journal, Journal of Hazardous Materials. Otrzymała wyróżnienienia wydawnictwa Elsevier za działalność recenzenta w czasopismach naukowych: Outstanding Reviewer – 6 wyróżnień, oraz Recognized Reviewer – 4 wyróżnienia. Od 2019 roku członek Editorial Board w Polish Journal of Environmental Studies. Ekspert Narodowego Centrum Badań i Rozwoju (od 2013r.), European Commission (Innovation and Networks Executive Agency) (FP7 and H2020) (od. 2010r.), Romanian Executive Agency for Higher Education, Research, Development and Innovation Funding, UEFISCDI (od 2012r.).

Rekonstrukcja uszkodzonych danych AIS z wykorzystaniem metod uczenia maszynowego

Prezentujący: mgr inż. Marta Szarmach, Uniwersytet Morski w Gdyni

21 stycznia 2022, godz. 15:15 - 17:00
Dołącz na MS Teams

Jarosław Wątróbski received the M.Sc. and Ph.D. degrees from the Faculty of Computer Science, West Pomeranian University of Technology, Szczecin, Poland, and the D.Sc. degree in management science. He is currently an Associate Professor with the Institute of Computer Science in Management, University of Szczecin. He has published over 160 papers in journals, conference proceedings, and books, on the topic of multicriteria decision making, MCDA method selection, sustainability issues, usability, user experience, and digital sustainability. He has received several international awards. He has been invited as a guest editor and a reviewer in many top listed JCR journals.

Wielokryterialne wspomaganie decyzji - trendy i wyzwania

Prezentujący: dr hab. inż. Jarosław Wątróbski, prof. US

29 czerwca 2021, godz. 14:00 - 16:00
Dołącz na MS Teams

Jarosław Wątróbski received the M.Sc. and Ph.D. degrees from the Faculty of Computer Science, West Pomeranian University of Technology, Szczecin, Poland, and the D.Sc. degree in management science. He is currently an Associate Professor with the Institute of Computer Science in Management, University of Szczecin. He has published over 160 papers in journals, conference proceedings, and books, on the topic of multicriteria decision making, MCDA method selection, sustainability issues, usability, user experience, and digital sustainability. He has received several international awards. He has been invited as a guest editor and a reviewer in many top listed JCR journals.

On Modeling First- and Higher-Order Adaptivity for Social Processe

Prezentujący: Prof. Jan Treur, Vrije Universiteit Amsterdam, Holandia

Strona prezentującego

16 kwietnia 2021, godz. 13:15 - 15:00
Zoom Link, Hasło: SBD

Deep Learning for Natural Language Processing Today and Tomorrow

Prezentujący: prof. Bogdan Franczyk, Uniwersytet w Lipsku, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Strona prezentującego

26 lutego 2021, godz. 13:15 - 15:00
MS Teams Link

Shapley value in group decision making

Prezentujący: prof. Jacek Mercik, WSB University in Wrocław

29 stycznia 2021, godz. 13:15 - 15:00
Zoom Meeting ID: 432 244 9010, Password: SBD

Abstract: An adaptation of the Shapley value to situations in which the weights of the individual players in voting games are not deterministic is under consideration. This means that the number of votes required to pass a decision (the quota) and the set of winning coalitions are not precisely defined. Also, the number of votes cast might be affected by a quorum. The concept of fuzzy sets and a modified version of the characteristic form of a game are utilised to appropriately modify the concept of the Shapley value to such situations. The theory is illustrated by examples including decision making in parliament and the Council of the European Union.

Main source: Gładysz B., Mercik J., Ramsey D. A fuzzy approach to some Shapley value problems in group decision making. W: Handbook of the Shapley Value / ed. by Encarnación Algaba, Vito Fragnelli, Joaquín Sánchez-Soriano. Boca Raton [i in.] : CRC Press, Taylor & Francis Group, cop. 2020. s. 483-513. (Series in Operations Research)

Multi-criteria optimization methods for shelf space allocation processes in retail information systems

Prezentujący: mgr inż. Kateryna Czerniachowska, Uniwersystet Ekonomiczny we Wrocławiu

20 listopada 2020, godz. 13:15 - 15:00
Zoom Meeting ID: 432 244 9010, Password: SBD

Security in Forensics and Blockchain

Prezentujący: dr inż. Michał Kędziora, Politechnika Wrocławska

12 czerwca 2020, godz. 13:15 - 15:00
Zoom Meeting ID: 432 244 9010, Password: SBD

Mining Frequent Closed Inter-Transaction Patterns

Prezentujący: mgr Thanh Ngo Nguyen, Politechnika Wrocławska

16 kwietnia 2020, godz. 17:00 - 18:00
Zoom Meeting ID: 132 279 364, Password: 476621

Premium on Stock Exchanges in Vietnam

Prezentujący: mgr Pham Quoc Khang ^{ORCID: 0000-0002-4010-5187}
Politechnika Wrocławska

16 kwietnia 2020, godz. 18:00 - 19:00
Zoom Meeting ID: 132 279 364, Password: 476621

Abstract: The research investigates the relationship between liquidity and stock returns on a stock exchange in an emerging market. Applying the three-factor model derived by Fama-French to portfolio analysis in a sample of 179 non-financial companies on Ho Chi Minh Stock Exchange (HOSE) in Vietnam. The research documents that liquidity is an important source of effect on stock returns. The result shows that the five-factor model is the best model to capture the impact of liquidity on stock returns on HOSE, momentum factor does not exist on HOSE during the period from 2011 to 2018.

Augmentacja i transformacja danych w modelach prognostycznego podejmowania decyzji z wykorzystaniem głębokiego uczenia

Prezentujący: mgr Agata Kozina, Uniwersystet Ekonomiczny we Wrocławiu

6 grudnia 2019, godz. 14:00 - 15:00
Politechnika Wrocławska bud. D1 sala 311C

Methods for exploring and controlling cognitive load in human computer interaction

Prezentujący: mgr Patient Muke Zihisire, Politechnika Wrocławska

27 lutego 2020, godz. 13:15
Politechnika Wrocławska bud. C3 sala 22

Abstract: This presentation will be given in order to initate the procedure for granting a doctoral degree within the discipline of information and communication and technology at the Wroclaw University of Science and Technology. The proposed topic of my doctoral dissertation is: "Methods for exploring and controlling cognitive load in human computer interaction". The main goals of my study are to find answers to the following research questions: How to explore, measure and control cognitive load in the area of human-computer interactions? How to assess the impact of cognitive load on the usability of web and mobile applications? How to design web and mobile applications to achieve an acceptable level of cognitive load? How to build machine learning models to predict cognitive load when using user interfaces in web and mobile applications? During the seminar I will present: definitions of the concept of cognitive load, factors influencing cognitive load in HCI, impact of cognitive load on user behavior, methods for measuring and controlling cognitive load, approaches to construct machine learning models to predict cognitive load. I will also propose research tasks to complete when preparing the doctoral dissertation.

An attempt to generate PCM performance models from PSM platform-specific models

Prezentujący: mgr Dariusz Gall, Politechnika Wrocławska

27 lutego 2020, godz. 14:15
Politechnika Wrocławska bud. C3 sala 22

Abstract: We discuss the refinement of the MDA (Model-Driven Architecture) approach, which considers software performance engineering (SPE). We focus on a mandatory step in SPE, i.e. finding a software system performance characteristics. In particular, we present an attempt towards the transformation of PSM models defining the software system at platform-specific level, enhanced by performance annotation, to the PCM (Palladio Component Model), a performance model that allows determining performance characteristics of the system using a dedicated tool. The PSM model is composed of UML class diagram, UML sequence diagrams and UML deployment diagram. The performance annotation is given using UML MARTE (Modeling and. Analysis of Real-Time Embedded Systems) profile. The PCM is a domain-specific language, used by performance resolvers of the Palladio Simulator project. The PCM consists of the Component Repository and the Service Effect Specification, which correspond to structural and behavioural aspects, respectively. Moreover, it defines the System and the Resource Environment, which are assembly and deployment specifications, and the PCM has the Usage Model of the system. In the presented approach, the structural view of the system, i.e. PSM’s class diagram is mapped to the Component Repository. The behaviour of the system, i.e. sequence diagrams, are transformed into the Service Effect Specifications. System assembly, i.e. the PCM System model, is generated from both, i.e. class diagram and sequences diagram. Finally, the PCM Resource Environment is generated from PSM’s deployment diagram.

Rekomendacje marketingowe w handlu elektronicznym. Perspektywa mikrosegmentów

Prezentujący: dr inż. Maciej Pondel, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

4 lutego 2020, godz. 13:00 - 14:00
Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu bud. E, sala 101

Decentralizacja, różnorodność oraz niezależność jako cechy inteligentnego kolektywu

Prezentujący: mgr inż. Rafał Palak, Politechnika Wrocławska

4 lutego 2020, godz. 14:00 - 15:00
Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu bud. E, sala 101

Knowledge Management in Strategic Sustainable Development

Prezentujący: prof. Eunika Mercier-Laurent, University of Reims Champagne Ardennes and Professor of Knowledge & Innovation Management at EPITA International Masters and Skema Business School, Paris.

12 grudnia 2019, godz. 13:15 - 15:00
Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu sala P1

Mining Sequence and Inter-Sequence Patterns in Large Databases

Prezentujący: mgr Anh Nguyen, Politechnika Wrocławska

6 grudnia 2019, godz. 13:00 - 14:00
Politechnika Wrocławska bud. D1 sala 311C

Augmentacja i transformacja danych w modelach prognostycznego podejmowania decyzji z wykorzystaniem głębokiego uczenia

Prezentujący: mgr Agata Kozina, Uniwersystet Ekonomiczny we Wrocławiu

6 grudnia 2019, godz. 14:00 - 15:00
Politechnika Wrocławska bud. D1 sala 311C

Bazy wiedzy budowane w oparciu o serwisy społecznościowe oraz ich możliwe zastosowania

Prezentujący: mgr inż. Dariusz Dacko, Politechnika Poznańska

5 lipca 2019, godz. 13:00
Politechnika Wrocławska bud. C3 sala 22

Rekomendacja głęboka na podstawie kolektywnej wiedzy

Prezentujący: Denis Martins and Leschek Homann, University of Münster

19 czerwca 2019, godz. 12:00
Politechnika Wrocławska bud. B4 sala 448

Abstract: The use of Recommender Systems has improved online markets in several aspects by promoting individual personalization of offers and contents, helping customers to find desired products, enhancing discovery of novel or unexpected items, and improving customer loyalty. For providing such a personalization, it is essential to gather information about the individual or user community such as their interests, goals, behaviors, and preferences. Capitalizing on that, in the last two years, the Technical University of Wroclaw and the University of Münster collaborated in the project “Deep Recommendation based on Collective Knowledge”, which aims to investigate whether the collective knowledge of user communities could extend personalization in Recommender Systems. As a result of this collaboration, a series of papers have been produced and presented in international conferences and journals. Some of the ideas covered in the project involve the enhancement of traditional recommendation systems with social network-based information, personalized recommendations for data purchase, and automatic web interface design recommendation. The findings obtained in the context of the project will be presented in this talk. The collaborators will also introduce further ideas involving the task of designing a novel Recommender System that integrates heterogeneous data from different sources to support researchers in finding and exploring scientific resources.

Prediction of Frailty in Elderly People: Machine Learning Approaches

Prezentujący: Adane Nega Tarekegn, Uniwersytet w Turynie

7 czerwca 2019, godz. 13:00
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, sala 4AW

Optimization for prevention of spreading of threats in networks

Prezentujący: dr Krzysztof Michalak, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

15 marca 2019, godz. 13:15 - 14:00
Politechnika Wrocławska bud. C3 sala 22

Narzędzia uczenia maszynowego w predykcji pakietów w satelitarnym systemie AIS

Prezentujący: mgr Marcin Waraksa, Uniwersytet Morski w Gdyni

15 marca 2019, godz. 14:00 - 15:00
Politechnika Wrocławska bud. C3 sala 22

Zapewnienie jakości systemu informatycznego CRM w branży finansowej. Perspektywa dostawcy oprogramowania

Prezentujący: mgr Ewelina Wróbel, Uniwersystet Ekonomiczny we Wrocławiu

8 marca 2019, godz. 13:15 - 14:00
Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu bud. E, sala 1

Crowdsourcing jako metoda pozyskiwania wiedzy w inicjatywach smart city

Prezentujący: mgr Lukasz Przysucha, Uniwersystet Ekonomiczny we Wrocławiu

8 marca 2019, godz. 14:00 - 15:00
Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu bud. E, sala 1

Efektywne algorytmy wyznaczania tematów tekstów na podstawie analizy częstych sekwencji.

Prezentujący: mgr inż. Piotr Ożdżyński, Politechnika Łódzka

18 stycznia 2019, godz. 13:15 - 15:00
Politechnika Wrocławska bud. C3 sala 22

What Cloud and IoT will do to Prices and Pricing

Prezentujący: prof. Gottfried Vossen, University of Münster, Germany

26 września 2018, godz. 10:30 - 12:00
Politechnika Wrocławska bud. C3 sala 22

Abstract: Due to the pervasiveness of the cloud today, due to the fact that data is becoming a commodity similar to electricity, that personal data is frequently exchanged for a “free” service, and as data plays a fundamental role in Internet of Things contexts and applications, the question arises of whether a price tag should be attached to data and, if so, what it should say. More fundamentally, the question is whether “price” as a single piece of information on the value or quality of an object or a service is outdated and should be replaced by relevant data. In this talk, these questions are studied from various angles and areas. Special attention is paid to marketplaces where everybody can trade data, or which are at least data-rich.

Short bio: Gottfried Vossen is a Professor of Computer Science in the Department of Information Systems at the University of Muenster in Germany. He is a Fellow of the German Computer Science Society and an Honorary Professor at the University of Waikato Management School in Hamilton, New Zealand. He received his master’s and Ph.D. degrees as well as the German Habilitation from RWTH Aachen University in Germany, and is an Editor-in-Chief of Elsevier's Information Systems - An International Journal. His current research interests include conceptual as well as application-oriented challenges concerning databases, information systems, business process modelling, Smart Web applications, cloud computing, and big data.

Reverse Engineering SQL Queries from Examples

Prezentujący: Denis Martins (doktorant), University of Münster, Germany

26 września 2018, godz. 12:00 - 13:00
Politechnika Wrocławska bud. C3 sala 22

Abstract: Formulating database queries in terms of SQL is often a challenge for journalists, business administrators, biologists, healthcare professionals, and the growing number of non-database experts that are required to access and explore data. Moreover, writing accurate SQL queries is especially problematic when users lack sufficient knowledge about either the query language or the data domain. In these situations, query formulation becomes a highly interactive, time-consuming process and yields results that frequently do not meet user preferences and information needs. These problems have motivated the development of Query By Example (QBE) systems in which users are not required to possess any database-specific knowledge nor programming skills. Instead, users are asked to provide a set of data examples that satisfy their mental query and the QBE system tries to (semi-)automatically construct (i.e., search for) an accurate query, if one exists. In this talk, we review state-of-the-art QBE approaches and describe their advantages and limitations. We also demonstrate how machine learning algorithms can be applied in the context of QBE and show the effectiveness of three specific algorithms, namely, Greedy Search, Genetic Programming, and CART decision trees in learning queries in two distinct databases. Finally, we provide a research agenda describing future research development on QBE in the context of the democratization of data retrieval and exploration.

Short bio: Denis Martins is a Ph.D. candidate at the Databases and Information Systems group of the University of Münster, Germany. His research interests focus on the application of Computational Intelligence and Computational Semiotics for improving the democratization of data retrieval in Big Data scenarios. He holds a Master’s degree in Computer Engineering from the University of Pernambuco, Brazil, where he researched hybrid computational approaches for intelligent decision-making support.

Deskryptory niskopoziomowe w analizie i rozpoznawaniu obiektów na obrazach cyfrowych

Prezentujący: dr hab. Dariusz Frejlichowski, Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

29 czerwca 2018, godz. 15:00
Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu bud. E, sala 100

Integrated models and metrics for efficiency evaluation

Prezentujący: prof. Dalia Kriksciuniene, Vilnius University, Lithuania

13 czerwca 2018, godz. 15:15
Politechnika Wrocławska bud. C3 sala 118

Dalia Kriksciuniene is a professor at the Institute of Applied informatics at Vilnius University in Lithuania. Her research interests include application of computational intelligence, soft computing, anomaly detection methods and models in various business domains, such as marketing, customer behavior, e-commerce, financial markets. She is member of Program committees at the scientific conferences, co-chairs the annual scientific conferences, has published over 70 articles, the ISI Wos publications among them. Dalia Kriksciuniene is the Associate editor of the journal Electronic Commerce Research and Applications (Elsevier) and is an expert of the H2020 project calls.

During the seminar the recent research results in the area of evaluating efficiency of the medical systems will be presented. The research addresses challenges of quality and performance evalution based on periodically repeated surveys of the health institutions and country statistics. The proposed method entails development of integrated quality evaluation, data enevelopment analysis (DEA), and application of analytical hierarchical process (AHP).

Metody projektowania systemów z użyciem kolaboratywnej inżynierii wiedzy

Prezentujący: mgr inż. Krzysztofa Kutta, Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

9 maja 2018, godz. 15:15
Politechnika Wrocławska bud. C3 sala 118

Prezentacja
Logic-based Wiki

Collective Intelligence - Case studies in Finance and Marketing

Prezentujący: prof. dr hab. Jerzy Korczak, dr inż. Marcin Hernes, mgr inż. Maciej Bac, dr inż. Maciej Pondel, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

20 kwietnia 2018, godz. 15:00
Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu bud. E sala 101

Automatyczna kategoryzacja wiadomości elektronicznych z zastosowaniem sieci społecznych oraz algorytmów mrowiskowych

Prezentujący: mgr Barbara Probierz, Uniwersytet Śląski w Katowicach

7 marca 2018, godz. 15:15
Politechnika Wrocławska bud. C3 sala 118

Konsultacje tematyczne - rekomendacja głęboka na podstawie kolektywnej wiedzy

15 lutego 2018, godz. 10:30-16:30
Politechnika Wrocławska bud. C3 sala 22

• 10.30 - Efektywna metoda filtrowania kolaboratywnego oparta na społecznej kolektywnej rekomendacji.
  Koordynator: dr inż. Bernadetta Maleszka
• 11:30 - Metoda rekomendacji webowego interfejsu użytkownika opartego na sieci WWW z wykorzystaniem kolektywnej wiedzy i struktur wielowartościowych.
  Koordynator: dr inż. Marek Krótkiewicz
• 14:30 - Stan wiedzy kolektywnej podczas procesu integracyjnego.
  Koordynator: dr inż. Marcin Maleszka
• 15:30 - Rekomendacja video wykorzystująca adaptacyjny regulator neuronowo-rozmyty dla telewizji publicznej.
  Koordynator: dr hab. inż. Kazimierz Choroś, prof. PWr

Rekomendacja głęboka na podstawie kolektywnej wiedzy

Prezentujący: Leschek Homann i Denis Martins, Databases and Information Systems Group, University of Münster, Germany

14 lutego 2018, godz. 13:15
Politechnika Wrocławska bud. C3 sala 22

CBNU Database/Bioinformatics Laboratory Researches: Biomedical Text Mining and Pratical Approach in Realworld

Prezentujący: prof. Keun Ho Ryu, Chungbuk National University, South Korea

27 lipca 2017, godz. 11:00
Politechnika Wrocławska bud. C3 sala 22

Integracja wiedzy kolektywnej agentów kognitywnych w systemach informatycznych zarządzania

Prezentujący: dr inż. Marcin Hernes
Slajdy do pobrania

9 czerwca 2017, godz. 15:00
Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu bud. E sala 103

Wielowymiarowa metoda podobieństwa dla ontologii semantycznych

Prezentujący: mgr Paweł Szmeja, Instytut Badań Systemowych PAN

12 maja 2017, godz. 15:00
Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu bud. E sala 103

Agentowe obliczenia memetyczne w ciągłej optymalizacji

Prezentujący: mgr inż. Wojciech Korczyński, Akademia Górniczo-Hutnicza im. St. Staszica w Krakowie

10 maja 2017, godz. 15:00
Politechnika Wrocławska bud. C3 sala 118

Efekt synergiczny współpracy agentów optymalizacyjnych poszukujących rozwiązań dla problemu Multi-mode Resource-Constrained Project Scheduling

Prezentujący: dr inż. Ewa Ratajczak-Ropel, Katedra Systemów Informacyjnych, Akademia Morska w Gdyni

24 kwietnia 2017, godz. 13:15
Politechnika Wrocławska bud. C3 sala 22

Inteligencja kolektywna - reprezentacja wiedzy

Prezentujący:
- prof. dr hab. Jerzy Korczak: "Reprezentacja wiedzy kolektywnej w systemach wspomagania decyzji"
- dr hab. inż. Mieczysław Owoc, prof. UE: "Weryfikacja i walidacja wiedzy kolektywnej"

10 marca 2017, godz. 15:00
Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu bud. E sala 103

---

Inteligencja Kolektywna w Systemach Informacyjnych

Prezentujący: prof. dr hab. inż. Ngoc Thanh Nguyen, dr inż. Adrianna Kozierkiewicz, dr. inż. Marcin Maleszka

30 stycznia 2017, godz. 13:00
Politechnika Wrocławska bud. C3 sala 22

---

Integracja wiedzy kolektywnej agentów kognitywnych w systemach informatycznych zarządzania

Prezentujący: dr inż. Marcin Hernes

9 listopada 2016, godz. 9:00
Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu bud. E sala 100

---