Kwantyfikacja amerykanizacji w różnych wersjach językowych Wikipedii

Artykuł naukowy pt. „Quantifying Americanization: Coverage of American Topics in Different Wikipedias” został opublikowany w czasopiśmie „Social Science Computer Review”. Praca stanowi pierwsze globalne, ilościowe potwierdzenie zagadnień często stawianych lub zakładanych w literaturze dotyczącej amerykanizacji oraz zjawisk z nią związanych.

Seminarium na Uniwersytecie Tufts

Początek roku akademickiego w Stanach Zjednoczonych zbiegł się z wystąpieniem dra Włodzimierza Lewoniewskiego na Uniwersytecie Tufts. W ramach seminarium dyskusyjnego omówione zostały kwestie związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji oraz wielkich zbiorów otwartych danych do automatyzacji procesu oceny jakości artykułów Wikipedii oraz jej źródeł informacji w różnych wersjach językowych.

BSCT 2020 – trzeci międzynarodowy warsztat na temat blockchain oraz inteligentnych kontraktów

Celem warsztatu BSCT (Blockchain and Smart Contract Technologies) jest dokładne zbadanie pojawiających się wyzwań i możliwości w dziedzinie technologii blockchain. W szczególności w ramach tego wydarzenia zostały omówione kwestie związane z architekturami blockchain, nowymi modelami biznesowymi, a także innowacyjnymi aplikacjami oraz przypadkami użycia.

QOD 2020 – trzeci międzynarodowy warsztat na temat jakości otwartych danych

Celem warsztatu QOD (Quality of Open Data) jest łączenie różnych społeczności pracujących nad jakością danych w Wikipedii, DBpedii, Wikidanych, OpenStreetMap, Wikimapii oraz wielu innych otwartych bazach wiedzy. Warsztat wspiera wymianę doświadczeń naukowych i wiedzy praktycznej związanej z oceną jakości w otwartych danych.

Nagroda za najlepszy artykuł na konferencji ISWC 2018

W dniach 8-12 października 2018 r. w Monterey (Kalifornia, USA) odbyła się siedemnasta edycja konferencji International Semantic Web Conference (ISWC 2018), w której uczestniczył Szymon Wieczorek, student współpracujący z Katedrą Informatyki Ekonomicznej. Podczas konferencji została przedstawiona praca pt. „Semantic Image-Based Profiling of Users’ Interests with Neural Networks”, która została wyróżniona jako najlepsza w ramach warsztatów Semantic Deep Learning. Autorami pracy są Szymon Wieczorek, mgr inż. Dominik Filipiak oraz dr Agata … Więcej informacji