Email: stanislaw.saganowski@pwr.edu.pl

Jednostka: Wydział Informatyki i Telekomunikacji » Katedra Sztucznej Inteligencji

Office hours (summer '24)

• Tuesday 10.00-11.00
• Friday 13:00-16:00

building D-21, office 229

---

Research interests

• affective computing, emotion recognition from physiological data, wearable and mobile technologies, artificial intelligence

---

Wybrane publikacje
1	Referat konferencyjny 2021 Stanisław Saganowski, Przemysław Kazienko, Maciej Dzieżyc, Patrycja Jakimów, Joanna Komoszyńska, Weronika Michalska, Anna Dutkowiak, Adam Polak, Adam Dziadek, Michał Ujma, Consumer wearables and affective computing for wellbeing support. W: Proceedings of the 17th EAI International Conference on Mobile and Ubiquitous Systems: Computing, Networking and Services, 7-9 December 2020, Darmstadt, Germany, MobiQuitous 2020 / eds. Max Mühlhäuser [i in.]. [B.m.] : ACM, cop. 2021. s. 482-487. ISBN: 978-1-4503-8840-5 Zasoby:DOI
2	Referat konferencyjny 2021 Maciej Dzieżyc, Joanna Komoszyńska, Stanisław Saganowski, Magda Boruch, Jakub Dziwiński, Dominika Kunc, Przemysław Kazienko, How to catch them all? Enhanced data collection for emotion recognition in the field. W: 2021 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops) : 22-26 March 2021, Kassel, Germany. Piscataway, NJ : IEEE, cop. 2021. s. 348-351. ISBN: 978-1-6654-0424-2 Zasoby:DOI
3	Referat konferencyjny 2021 Stanisław Saganowski, A three-stage machine learning network security solution for public entities. W: 2020 IEEE 19th International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications : 29 December 2020 - 1 January 2021, Guangzhou, China : proceedings / eds. Guojun Wang [i in.]. Danvers, MA : IEEE, 2021. s. 1097-1104. ISBN: 978-0-7381-4380-4 Zasoby:DOIURL
4	Artykuł 2020 Maciej Dzieżyc, Martin Gjoreski, Przemysław Kazienko, Stanisław Saganowski, Matjaž Gams, Can we ditch feature engineering? End-to-end deep learning for affect recognition from physiological sensor data. Sensors. 2020, vol. 20, nr 22, art. 6535, s. 1-21. ISSN: 1424-8220 Zasoby:DOISFX
5	Referat konferencyjny 2020 Stanisław Saganowski, Anna Dutkowiak, Adam Dziadek, Maciej Dzieżyc, Joanna Komoszyńska, Weronika Michalska, Adam Polak, Michał Ujma, Przemysław Kazienko, Emotion recognition using wearables: a systematic literature review - work-in-progress. W: 2020 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops) : took place 23-27 March 2020 in Austin, TX, USA. Piscataway, NJ : IEEE, cop. 2020. s. 1-6. ISBN: 978-1-7281-4717-8; 978-1-7281-4716-1 Zasoby:DOIURL
6	Artykuł 2020 Hubert Jegierski, Stanisław Saganowski, An "outside the box" solution for imbalanced data classification. IEEE Access. 2020, vol. 8, s. 125191-125209. ISSN: 2169-3536 Zasoby:DOIURLSFX
7	Artykuł 2019 Wenyuan Liu, Stanisław Saganowski, Przemysław Kazienko, Siew Ann Cheong, Predicting the evolution of physics research from a complex network perspective. Entropy. 2019, vol. 21, nr 12, art. 1152, s. 1-22. ISSN: 1099-4300 Zasoby:DOISFX
8	Artykuł 2019 Stanisław Saganowski, Piotr Bródka, Michał M Koziarski, Przemysław Kazienko, Analysis of group evolution prediction in complex networks. PLoS ONE. 2019, vol. 14, nr 10, art. 0224194, s. 1-18. ISSN: 1932-6203 Zasoby:DOIURLSFX
9	Rozdział w monografii 2018 Stanisław Saganowski, Piotr Bródka, Przemysław Kazienko, Community evolution. W: Encyclopedia of Social Network Analysis and Mining / eds. Reda Alhajj, Jon Rokne. 2nd ed. New York : Springer, cop. 2018. s. 357-370. ISBN: 978-1-4939-7131-2 Zasoby:DOI
10	Artykuł 2015 Stanisław Saganowski, Bogdan Gliwa, Piotr Bródka, Anna Zygmunt, Przemysław Kazienko, Jarosław Koźlak, Predicting community evolution in social networks. Entropy. 2015, vol. 17, nr 5, s. 3053-3096. ISSN: 1099-4300 Zasoby:DOISFX

Wszystkie publikacje pracownika