Podklady pro hodnocení kateder na základě článků v impaktovaných časopisech ohodnocených podle pozice časopisu v oborovém žebříčku dle JCR a konferenčních příspěvků ohodnocených dle interních pravidel. Jde o výsledky vykázané za FI nebo s deklarovaným podílem FI (konkrétní výše podílu není nijak zohledněna).
Hodnoty výsledků dělím rovným dílem mezi domácí autory s vazbou k jedné z kateder. Základem pro rozřazení autorů ke katedrám je seznam zaměstnanců kateder. Doktorandi jsou řazeni na katedru svého školitele, ze zbylých domácích autorů jsou ti, kteří mají spoluautory pouze z jedné katedry, zařazeni na tuto katedru, z ostatních jsou ti s významnějším přínosem zařazeni ručně (např. magisterští studenti dle vedoucího DP), podíl těch s marginálním přínosem je rozdělen mezi jejich spoluautory, zbývající jsou podbarveni červeně.
Bc. Filip Široký (IS), bez vazby na některou z kateder
Články ve sbornících dle IS MU 2016–2020 (celkem D: 3) Popis rankingu viz zde.| rank | rok | title | započítaní | ostatní | nakladatel | sborník |
|---|---|---|---|---|---|---|
| D CHEP | 2019 | Anomaly detection using Deep Autoencoders for the assessment of the quality of the data acquired by the CMS experiment (DOI) | Široký, Pol, Azzolini, Cerminara, De Guio, Franzoni, Pierini, Vlimant | EDP Sciences | 23rd International Conference on Computing in High Energy and Nuclear Physics (CHEP 2019) | |
| D ACAT | 2018 | Machine Learning in High Energy Physics Community White Paper (DOI) | Široký, Albertsson, Altoe, Anderson, Andrews, Espinosa, Aurisano, Basara, Bevan, Bhimji, Bonacorsi, Calafiura, Campanelli, Capps, Carminati, Carrazza, Childers, Coniavitis, Cranmer, David, Davis, Duarte, Erdmann, Eschle, Farbin, Feickert, Castro, Fitzpatrick, Floris, Forti, Garra-Tico, Gemmler, Girone, Glaysher, Gleyzer, Gligorov, Golling, Graw, Gray, Greenwood, Hacker, Harvey, Hegner, Heinrich, Hooberman, Junggeburth, Kagan, Kane, Kanishchev, ski, Kassabov, Kaul, Kcira, Keck, Klimentov, Kowalkowski, Kreczko, Kurepin, Kutschke, Kuznetsov, Köhler, Lakomov, Lannon, Lassnig, Limosani, Louppe, Mangu, Mato, Meinhard, Menasce, Moneta, Moortgat, Narain, Neubauer, Newman, Pabst, Paganini, Paulini, Perdue, Perez, Picazio, Pivarski, Prosper, Psihas, Radovic, Reece, Rinkevicius, Rodrigues, Rorie, Rousseau, Sauers, Schramm, Schwartzman, Severini, Seyfert, Skazytkin, Sokoloff, Stewart, Stienen, Stockdale, Strong, Thais, Tomko, Upfal, Usai, Ustyuzhanin, Vala, Vallecorsa, Vasel, Verzetti, Vilasis-Cardona, Vlimant, Vukotic, Wang, Watts, Williams, Wu, Wunsch, Zapata | Institute of Physics Publishing | Journal of Physics: Conference Series Volume 1085, Issue 4, 18th International Workshop on Advanced Computing and Analysis Techniques in Physics Research, ACAT 2017 | |
| D ACAT | 2018 | Deep learning for inferring cause of data anomalies (DOI) | Široký, Azzolini, Borisyak, Cerminara, Derkach, Franzoni, De Guio, Guio, Koval, Pierini, Pol, Ratnikov, Ustyuzhanin, Vlimant | Institute of Physics Publishing | Journal of Physics: Conference Series Volume 1085, Issue 4, 18th International Workshop on Advanced Computing and Analysis Techniques in Physics Research, ACAT 2017 |