Zobrazeno 1 - 10
of 101
pro vyhledávání: '"P. Hachaj"'
Autor:
Alvarez-Castillo, David, Homola, Piotr, Sushchov, Oleksandr, Stasielak, Jarosław, Stuglik, Sławomir, Góra, Dariusz, Nazari, Vahab, Oancea, Cristina, Granja, Carlos, Beznosko, Dmitriy, Zabari, Noemi, Gupta, Alok C., Hnatyk, Bohdan, Mozgova, Alona, Kasztelan, Marcin, Bielewicz, Marcin, Kovacs, Peter, Łozowski, Bartosz, Medvedev, Mikhail V., Miszczyk, Justyna, Bibrzycki, Łukasz, Niedźwiecki, Michał, Smelcerz, Katarzyna, Piekarczyk, Tomasz Hachaj Marcin, Pawlik, Maciej, Rzecki, Krzysztof, Rosas, Matías, Smolek, Karel, Svanidze, Manana, Beradze, Revaz, Tursunov, Arman, Wibig, Tadeusz, Zamora-Saa, Jilberto, Poncyljusz, Bożena, Mędrala, Justyna, Opiła, Gabriela, Pryga, Jerzy, Ruimi, Ophir, Cahuantzi, Mario Rodriguez
Publikováno v:
Rev. Mex. Fis. 4(2) 021123 1-8 (2023)
This contribution presents the recent research developments within the Cosmic Ray Extremely Distributed Observatory (CREDO) in the search for resolution of various scientific puzzles, ranging from fundamental physical questions to applications like t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.03916
Autor:
Alvarez-Castillo, David, Homola, Piotr, Poncyljusz, Bożena, Gora, Dariusz, Dhital, Niraj, Sushchov, Oleksandr, Stasielak, Jarosław, Stuglik, Sławomir, Nazari, Vahab, Oancea, Cristina, Beznosko, Dmitriy, Zabari, Noemi, Gupta, Alok C., Hnatyk, Bohdan, Mozgova, Alona, Kasztelan, Marcin, Bielewicz, Marcin, Kovacs, Peter, Łozowski, Bartosz, Medvedev, Mikhail V., Miszczyk, Justyna, Bibrzycki, Łukasz, Niedźwiecki, Michał, Smelcerz, Katarzyna, Hachaj, Tomasz, Piekarczyk, Marcin, Pawlik, Maciej, Rzecki, Krzysztof, Rosas, Matías, Smolek, Karel, Svanidze, Manana, Beradze, Revaz, Tursunov, Arman, Wibig, Tadeusz, Zamora-Saa, Jilberto, Mędrala, Justyna, Opiła, Gabriela, Pryga, Jerzy, Ruimi, Ophir, Cahuantzi, Mario Rodriguez
Publikováno v:
PoS(ICRC2023)446
In this contribution we study the possibility of the formation of cosmic ray ensembles (CRE) created by the interaction of ultra-high energy (UHE) photons with the magnetic field of the Sun. The lack of observation of those UHE and the difficulties f
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2309.15256
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 11, Pp 7410-7419 (2023)
Applying Machine Learning (ML) methods for the analysis of muon lateral distributions in Extensive Air Showers detected by citizen science projects, while taking into account the spatial distribution of detectors requires enormous training data sets.
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a63a60f715fb48a0aae887256371923d
Autor:
Marcin Piekarczyk, Tomasz Hachaj
Publikováno v:
Sensors, Vol 24, Iss 6, p 1835 (2024)
In this paper we propose the method for detecting potential anomalous cosmic ray particle tracks in big data image dataset acquired by Complementary Metal-Oxide-Semiconductors (CMOS). Those sensors are part of scientific infrastructure of Cosmic Ray
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5baf432094674a4d8c327d3d3641c300
Autor:
Tomasz Hachaj
Publikováno v:
Entropy, Vol 25, Iss 8, p 1212 (2023)
Algorithms for converting 2D to 3D are gaining importance following the hiatus brought about by the discontinuation of 3D TV production; this is due to the high availability and popularity of virtual reality systems that use stereo vision. In this pa
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f175bdb74b9f4de5959537185ead2b07
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Tomasz Hachaj, Marcin Piekarczyk
Publikováno v:
Sensors, Vol 23, Iss 10, p 4858 (2023)
In this paper, we discuss a practice of potential cosmic ray detection using off-the-shelves CMOS cameras. We discuss and presents the limitations of up-to-date hardware and software approaches to this task. We also present a hardware solution that w
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/54e0f01f477045c9907efd4249b94fc7
Autor:
Frontczak Michał, Hachaj Tomasz
Publikováno v:
Technical Transactions, Vol 119, Iss 1 (2022)
The goal of our work was to select a neural network architecture that would give the best prediction of the Bitcoin exchange rate using historical data. Our work fits into the very important topic of predicting the value of the cryptocurrency exchang
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/36ef21bd448849e18eb4626be0047496
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.