Mirosław Kordos

Mission

Bereitstellung der besten Lösungen im Bereich der künstlichen Intelligenz - Forschung und Implementierung in der Industrie

Berufliches Interesse

Künstliche Intelligenz - Forschung im Bereich der neuronalen Netze, der Bilderkennung und der evolutionären Optimierung
Intelligente Softwareentwicklung - Erstellung von Systemen zur Datenanalyse und Optimierung technologischer Prozesse unter Verwendung von künstlicher Intelligenz

Ausbildung und Karriereverlauf

04.2019: Habilitation in der Informatik
07.2011: MBA (Master of Business Administration)
06.2005: Doktor in der Informatik
06.1994: Dipl.-Ing. Elektriker
seit 1994: Berufszertifikate (auf der rechten Seite einzusehen)
09.1999-present: Selbstständigkeit im IT-Bereich
seit 10.2009: Wissenschaftler am Lehrstühl für Informatik und Automatisierungstechnik, Universität Bielsko-Biała
10.2007-09.2009: Wissenschaftler am Lehrstuhl für Informatik und Elektrotechnik, Schlesische Technische Universität
01.2006-09.2007: Research Fellow, CCHMC
11.1999-12.2005: Systemingenieur, Techmex
08.1994-09.1999: Programmierer, Bielbit
seit 1994: Weitere berufliche Aktivitäten sind weiter unten auf der Seite aufgelistet

Ausgewählte Publikationen

Wissenschaftlicher Support: 10 Jahre für Konferenzartikel, 20 Jahre für Zeitschriftenartikel, 30 Jahre für Bücher und Dissertation. Die Publikationen sind nicht chronologisch, sondern nach Themen sortiert.

Datenauswahl und Evolutionäre Optimierung

M. Kordos, R. Kulka, T. Steblik, R. Scherer, Local Search in Selected Crossover Operators, LNCS, vol. 13352, pp. 369–382, ICCS, June 2022
M. Kordos, M. Blachnik, R. Scherer, Fuzzy Clustering Decomposition of Genetic Algorithm-based Instance Selection for Regression Problems, Information Sciences, vol. 587, pp. 23-40, March 2022
Marcin Blachnik, M. Kordos, Comparison of Instance Selection and Construction Methods with Various Classifiers, Applied Sciences, 10(11), 3933, June 2020
M. Kordos, J. Boryczko, M. Blachnik, S. Golak Optimization of Warehouse Operations with Genetic Algorithms, Applied Sciences, 10(14), 4817, June 2020
M. Kordos, Á. Arnaiz-González, C. García-Osorio, Evolutionary prototype selection for multi-output regression, Neurocomputing, Vol. 358, pp. 309-320, May 2019
M. Kordos, Instance Selection in Machine Learning. New Directions in Similarity-based, Evolutionary and Embedded Methods, ATH, January, 2019
M. Kordos, Krystian Łapa, Multi-Objective Evolutionary Instance Selection for Regression Tasks, Entropy, 20(10), 746, September 2018
M. Blachnik, M. Kordos, S. Golak, Data Compression Measures for Meta-Learning Systems, Annals of Computer Science and Information Systems, vol. 15, p.25–28, FedCSIS, September 2018
M. Kordos, M. Wydrzyński, K.Łapa, Obtaining Pareto Front in Instance Selection with Ensembles and Populations, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 10841, pp. 438-448, ICAISC, June 2018
M. Kordos, A. Kłos-Witkowska, Increasing Speed of Genetic Algorithm-based Instance Selection, vol. 2, pp. 590-595, IDAACS, September 2017
M. Kordos, Optimization of Evolutionary Instance Selection, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 10245, pp. 359-369, ICAISC, June 2017
M. Kordos, Data Selection for Neural Networks, Schedae Informaticae, vol. 25, pp. 153–164, February 2017
Á. Arnaiz-González, M. Blachnik, M. Kordos, C. García-Osorio, Fusion of Instance Selection Methods in Regression Tasks, Information Fusion, vol. 30, Pages 69–79, July 2016
M. Kordos, A. Rusiecki, Reducing Noise Impact on MLP Training, Soft Computing, vol. 20, issue 1, pp. 49-65, January 2016
M. Blachnik, M. Kordos, Information Selection and Data Compression RapidMiner Library, in: Machine Intelligence and Big Data in Industry, Springer, June 2016
M. Kordos, Instance Selection Optimization for Neural Network Training, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 9692, pp. 610-620, ICAISC, June 2016
M. Kordos, A. Rusiecki, M. Blachnik, Noise Reduction in Regression Tasks with Distance, Instance, Attribute and Density Weighting, CYBCONF, June 2015
A. Rusiecki, M. Kordos, T. Kamiński, K. Greń, Training Neural Networks on Noisy Data, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 8467, pp. 131–142, ICAISC, June 2014
M. Blachnik, M. Kordos, Bagging of Instance Selection Algorithms, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 8468, pp. 40–51, ICAISC, June 2014
M. Kordos, A. Rusiecki, Improving MLP Neural Network Performance by Noise Reduction. Lecture Notes in Computer Science, vol. 8273, pp. 133-144, TPNC, December 2013
M. Kordos, M. Blachnik, S. Białka, Instance Selection in Logical Rule Extraction for Regression Problems, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 7895, pp.167-175, ICAISC, June 2013
M. Kordos, M. Blachnik, S. Białka, Instance Selection for Prediction and Rule Extraction with Regression Trees, 4th Chilean Workshop on Pattern Recognition, pp. 20-23, November 2012
M. Kordos, M. Blachnik, Instance Selection with Neural Networks for Regression Problems, Lecture Notes in Computer Science, vol. 7553, pp. 263-270, ICANN, September 2012

Neuronale Netze

M. Kordos, A. Rusiecki,Effectiveness of Pretraining in Deep Neural Networks, TMFL, Schedae Informaticae, vol. 24, pp. 84-93, 2015
M. Kordos, A. Rusiecki, T. Kamiński, K. Greń, Weight Update Sequence in MLP Networks, IDEAL 2014
M. Kordos, P. Kania, P. Budzyna, M. Blachnik, T. Wieczorek, S. Golak, Combining the advantages of neural networks and decision trees for regression problems in a steel temperature prediction system, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 7209, pp. 36-45, HAIS, March 2012
M. Kordos, A. Ćwiok, A New Approach to Neural Network based Stock Trading Strategy, Lecture Notes in Computer Science, vol. 6936, pp. 429-436, IDEAL, September 2011
M. Kordos, W. Duch, Variable Step Search Algorithm for Feedforward Networks, Neurocomputing, vol. 71, issue 13-15, pp. 2470-2480, August 2008
M. Kordos, W. Duch, Variable Step Search MLP Training Method, Int. Conf. on Artificial Intelligence and Soft Computing, Zakopane, June 2006
Mirosław Kordos, Search-based Algorithms for Multilayer Perceptrons, PhD Thesis, The Silesian University of Technology, Gliwice, June 2005
Mirosław Kordos, Algorytmy przeszukiwania w zastosowaniu do perceptrona wielowarstwowego, autoreferat rozprawy doktorskiej, Politechnika Śląska, Gliwice, Czerwiec 2005
Miroslaw Kordos, Search-based Approach to Multilayer Perceptron Training, Studia Informatica, vol. 26, no. 1(62), 2005
Miroslaw Kordos, Directions in Multilayer Perceptron Weight Space, 4th Warsaw International Seminar on Soft Computing, Warsaw, October 2004
M. Kordos, W. Duch, A Survey of Factors Influencing MLP Error Surface, Control and Cybernetics, vol. 33, no. 4, pp. 611-631, 2004
M. Kordos, W. Duch, Variable Step Search Algorithm for MLP Training, IASTED, pp. 215-220, Marbella, Spain, September 2004
M. Kordos, W. Duch, On Some Factors Influencing MLP Error Surface, Int. Conf. on Artificial Intelligence and Soft Computing, pp. 217-222, Zakopane, June 2004
M. Kordos, W. Duch, Search-based Training for Logical Rule Extraction by Multilayer Perceptron, Int. Conf. On Artificial Neural Networks, pp. 86-89, Istanbul, June 2003
M. Kordos, W. Duch, Multilayer Perceptron Trained with Numerical Gradient, Int. Conf. On Artificial Neural Networks, pp. 106-109, Istanbul, June 2003

Bilderkennung und Sonstiges

Eine kollektive Arbeit in der ich bin einer der Autoren, Fotoalbum "Pojezierze Drawskie - piękne i bezpieczne" (Seegebiet Drawsko - schön und sicher), February 2021
R. Grycuk, P. Najgebauer, M. Kordos, M.M. Scherer, A. Marchlewska Fast Image Index for Database Management Engines, Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research, vol. 10, No.2, pp. 113-123, 2020
M. Korytkowski, R. Senkerik, M. M. Scherer, R. A. Angryk, M. Kordos. A. Siwocha, Efficient Image Retrieval by Fuzzy Rules from Boosting and Metaheuristic, Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research, vol. 10, No. 1, pp. 57-69, 2020
Sławomir Golak, Mirosław Kordos, Shaping inductor geometry for casting functionally graded composites, COMPEL: The International Journal for Computation and Mathematics in Electrical and Electronic Engineering, Vol. 35 Iss: 1, pp.16 - 26, 2016, 10.1108/COMPEL-10-2014-0288
M. Blachnik, M. Kordos, W. Duch, Extraction of Prototype-based Threshold Rules with Neural Training Procedure, Lecture Notes in Computer Science, vol. 7553, pp. 255-262, ICANN, September 2012
M. Blachnik, M. Kordos, T. Wieczorek, S. Golak, Selecting Representative Prototypes for Prediction of the Oxygen Activity in Electric Arc Furnace, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 7267, ICAISC, April 2012
M. Blachnik, M. Kordos, Computational Complexity Reduction and Interpretability Improvement of Distance-based Decision Trees, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 7208, pp. 288-297, HAIS, March 2012
M. Kordos, M. Blachnik, T. Wieczorek, S. Golak, S. Białka, J. Piotrowski, Evolutionary Optimized Forest of Regression Trees. Application in Metallurgy, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 7208, pp. 409-420, HAIS, March 2012
E. Bosco, S. Kumar, F. Marchioni, J. Biesiada, M. Kordos, Rational Design of Small Molecule Inhibitors Targeting the Rac GTPase-p67phox Signaling Axis in Inflammation, Chemistry & Biology, Vol. 19, Issue 2, pp. 228-242, February 2012
M. Blachnik, M. Kordos, Simplifying SVM with Weighted LVQ Algorithm, Lecture Notes in Computer Science, vol. 6936, pp. 212-219, IDEAL, September 2011
M. Kordos, M. Blachnik, T. Wieczorek, Evolutionary Optimization of Regression Model Ensembles in Steel-making Process, Lecture Notes in Computer Science, vol. 6936, pp. 369-376, IDEAL, September 2011
M. Kordos, M. Blachnik, T. Wieczorek, S. Golak, Neural Network Committees Optimized with Evolutionary Methods for Steel Temperature Control, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 6922, pp. 42-51, ICCCI, August 2011
M. Kordos, M. Blachnik, T. Wieczorek, Temperature Prediction in Electric Arc Furnace with Neural Network Tree, Lecture Notes in Computer Science, vol. 6792, pp. 71-78, ICANN, June 2011
M. Kordos, M. Blachnik, J. Kozłowski, M. Perzyk, O. Bystrzycki, M. Gródek, A. Byrdziak, Z. Motyka A Hybrid System with Regression Trees in Steelmaking Process, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 6678, pp. 222-229, HAIS, June 2011
M. Kordos, IT Project Management with System Thinking, KSW, September 2010
T. Wieczorek, M. Kordos, Neural Network-based Prediction of Additives in the Steel Refinement Process, Computer Methods in Materials Science, vol. 10, No. 1, pp. 16-24, March 2010
M. Blachnik, A. Bukowiec, M. Kordos, J. Biesiada Information Theory vs Correlation-based Feature Ranking Methods in Application to Metallurgical Problems, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 6113, pp. 289-298, ICAISC, June 2010
M. Kordos, D. Strzempa, M. Blachnik, Do We Need Whatever More than k-NN?, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 6113, pp. 414-421, ICAISC, June 2010
M. Kordos, Prediction of Additives in the Steelmaking Process, Symposium On Methods in Artificial Intelligence, Gliwice, November 2009
M. Kordos, Neural Network Regression for LHF Process Optimization, Lecture Notes in Computer Science, vol. 5506, pp. 453-460, ICONIP, April 2009
M. Kordos, A New Method Hybrid of Tag SNP Selection, Int. Conf. on Artificial Intelligence and Soft Computing, Zakopane, June 2008

Wissenschaftliche Tätigkeit

Wissenschaftliche Projekte:

Ein mehrstufiges Automatisierungssystem unter Anwendung fortschrittlicher Methoden der künstlichen Intelligenz, project NCBIR/EU, 2020-2022
Adaptives Produktionsplanungs- und -ablaufsystem, das Werkzeuge der künstlichen Intelligenz nutzt, project NCBIR/EU No. POIR.01.01.01-00-0861/17, 2017-2019
Evolutionäre Methoden der Datenauswahl, project NCN No. 2017/01/X/ST6/00202, 2017-2018
Plattform für den Wissenstransfer, projekt NCBIR/EU No. POIG.02.03.03-00-091/10, 2014-2015
Analyse und Modellierung der Zuverlässigkeit von Wechselrichtern mithilfe von Data-Mining-Methoden, project ABB No. PLCRC/50002993/02/2643/2012, 2012-2013
Extraktion logischer Regeln in Regressionssystemen, grant ATH nr 2/IV/GW/2011, 2012
System kontinuierlicher Prädiktion von Temperaturen und Sauerstoffaktivitäten im Elektrolichtbogenofen, project MNiSW No. 4866/B/T02/2010/38, 2010-2011
Prototypenbasierte Systeme und ihre Anwendung bei der Analyse experimenteller Daten, project MNiSW No. 4421/B/T02/2010/38, 2010-2012
Virtuelle Akademie für Bioinformatik, project EU No. POIG.02.03.02-00-044/09, 2009-2011
Anwendung von Data-Mining-Methoden zur Verbesserung der Qualität und Wirtschaftlichkeit der Gießereiproduktion, project MNiSW No. R07/001504 2008-2010
Aufbau und Einführung eines intelligenten Expertensystems zur Kontrolle der Stahlproduktionsprozesses bei Ferrostal Łabędy Steelworks, project MNiSW No. ZR9 2006 C/06742, 2006-2008
Zwei weitere Projekte, die hier aufgrund von Vertragsbedingungen nicht aufgelistet werden können.

Rezensionen für wissenschaftliche Zeitschriften:

Neural Networks
Neural Network World
IEEE Transaction on Industrial Electronic
IEEE Transactions on Cybernetics
Computational Statistics
Computer Methods and Programs in Biomedicine
LNCS Transactions on Computational Collective Intelligence
Knowledge-Based Systems
Entropy
Energies
Applied Sciences
LNCS and LNAI

Vorträge und Präsentationen auf wissenschaftlichen Konferenzen:

Int. Conf. on Computer Science (ICCS), London, UK, June 2022
Congress of the Polish Agreement for the Development of Artificial Intelligence (PP-RAI), Wrocław, Poland, October 2019
Int. Conf. on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL), Madrid, Spain, November 2018
Congress of the Polish Agreement for the Development of Artificial Intelligence (PP-RAI), Poznań, Poland, October 2018
Int. Conf. on Artificial Intelligence and Soft Computing (ICAISC), Zakopane, Poland, June 2018
Int. Conf. on Artificial Intelligence and Soft Computing (ICAISC), Zakopane, Poland, June 2017
Int. Conf. on Theoretical Foundations of Machine Learning (TFML), Kraków, Poland, February 2017
Int. Conf. on Artificial Intelligence and Soft Computing (ICAISC), Zakopane, Poland, June 2016
Int. Conf. on Cybernetics (CYBCONF), Gdynia, Poland, June 2015
Int. Conf. on Theoretical Foundationr on Machine Learning (TFML), Będlewo, Poland, February 2015
Int. Conf. on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL), Salamanca, Spain, September 2014
Int. Conf. on Artificial Intelligence and Soft Computing (ICAISC), Zakopane, Poland, June 2014
Int. Conf. on Theory and Practice of Natural Computing (TPNC), Cáceres, Spain, December 2013
Int. Conf. on Trends in Interdisciplinary Studies, Toruń, Poland, November 2013
Int. Conf. on Artificial Intelligence and Soft Computing (ICAISC), Zakopane, Poland, June 2013
Int. Conf. on Artificial Neural Networks (ICANN), Lousanne, Switzerland, September 2012
Int. Conf. on Artificial Intelligence and Soft Computing (ICAISC), Zakopane, Poland, April 2012
Int. Conf. on Hybrid Intelligent Systems (HAIS), Salamanca, Spain, March 2012
Int. Conf. on Computational Collective Intelligence (ICCCI), Gdynia, Poland, September 2011
Int. Conf. on Intelligent Data Engineering and Automated Learning, Norwich, UK, September 2011
Int. Conf. on Artificial Neural Networks (ICANN), Helsinki, Finland, April 2011
Int. Conf. on Hybrid Intelligent Systems(HAIS), Wrocław, Poland, June 2011
Int. Conf. on Artificial Intelligence and Soft Computing (ICAISC), Zakopane, Poland, June 2010
Symposium On Methods in Artificial Intelligence, Gliwice, Poland, November 2009
Int. Conf. on Neural Information Processing, Auckland, New Zealand, November 2008
und einige andere vor 2008

Wissenschaftliche Zusammenarbeit

Politechnika Śląska, Wydz. Inżynierii Materiałowej i Metalurgii
Politechnika Wrocławska, Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki
Politechnika Warszawska, Wydz. Technologii Procesowych
Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu, Wydz. Fizyki, Astronomii i Informatyki
Częstochowa University of Technology, Faculty of Mechanical Engineering and Computer Science
Universidad de Burgos, Area de Lenguajes y Sistemas Informaticos
University of Cincinnati, Department of Biomedical Informatics
und Implementierung wissenschaftlicher Erkenntnisse in der Industrie

Erfolge in der intelligenten Softwareentwicklung

.NET, SQL, TensorFlow, OpenCV, RapidMiner, Python und andere verschiedene Technologien, meistens mehrere in jedem System

Ein mehrstufiges Automatisierungssystem unter Anwendung fortschrittlicher Methoden der künstlichen Intelligenz (2020-2022).
Produktionsplanungs- und -ablaufsystem mithilfe künstlicher Intelligenz (2017-2020).
Audio-Player und Editor - zur Zeit ein Hobbyprojekt, das nur von einigen Bekannten aus der Musik- und Unterhaltungsbranche genutzt wird, jedoch mit Wachstumspotenzial (2015-).
Datenauswahlsystem (2013-2017).
System zur Optimierung metallurgischer und Gießereiprozesse (2007-2013), verschiedene Module wurden in mehreren Werken in Polen eingeführt.
Transaktionssystem an der Börse mit einem Modul zur automatischen Verbindung technischer Analysen mit Modulen der künstlichen Intelligenz (2004-2008).
Biomedizinisches Datenanalysesystem (2007-2009).
Informationsauswahlsystem (2012-2014). Marcin Blachnik was the principal ivestigator and did most of the work. download
System für Zuverlässigkeitsanalysen elektronischer Schaltungen (2012-2014).

Matlab

Einige kleine Projekte:
Neuronale Netze (2003-2007)
Biomedizinische Datenanalys (2007-2009)
Testmodelle für industrielle Implementierungen (2007-2010), Produktionsmodelle wurden in C# oder C++ programmiert

Delphi

Neuronale Netze - die gesamte Doktorarbeit (2000-2005). Details hier und hier.
Expertensystem in der Automobilbranche (1996-2000).

Verbindung von Pascal, dBase, Clipper

Programmmodule für die polnische Sozialversicherungsanstalt ZUS (1994-1995).
Applikationen für die Ärztekammer (1995-1997).
Applikationen für die Textilindustrie (1994-1997).

Zusätzliche Tätigkeit: Spezialist für Server und Computernetzwerke

Die in diesem Bereich gesammelten Erfahrungen haben mir ein umfassendes Bild der IT-Umgebung in Unternehmen gegeben, sowohl von der technologischen als auch der Managementseite. Dadurch fällt es mir leicht, meine Arbeit an die Zusammenarbeit mit der erweiterten Umgebung, sowohl technologisch als auch organisatorisch, anzupassen.

Microsoft

Projekte, Service und technischer Support der folgenden Netzwerke: Microsoft, SQL Server, Exchange für verschiedene Unternehmen (FIAT, Phillips, Befama, Apena, Weldoro und andere; 1996-2005)

Novell

- Projekte, Service und technischer Support des Novell-Netzwerkes für verschiedene Unternehmen (FIAT, Phillips, Befama, Apena, Weldoro und andere; 1996-2003)

HP

Projekte, Service und technischer Support für HP-Servertechnologien (die auch mit den beiden oben genannten Punkten verbunden waren) für verschiedene Unternehmen (FIAT, Phillips, CityBank, BRE Bank, Kredyt Bank, Fortis Bank, Zywiec Trade, Makro und andere; 1998-2005)

Zusätzliche Tätigkeit: Hochschullehrer und Kursleiter

Vorlesungen und Labore für Studierende

Methoden der künstlichen Intelligenz
Programmierung in C#
Programmierung von Datenbank-Applikationen
Fortgeschrittene Programmierungstechniken
In den vergangenen Jahren auch andere Fächer im Bereich der Programmierung

Andere Unterrichtsformen

Leitung verschiedener IT-Seminare und -Schulungen (seit 1996)
Betreuung von Dutzenden Ingenieur- und Masterarbeiten im Bereich Applikationsentwicklung und künstlicher Intelligenz (seit 2008)
Einführung von Studenten in die Arbeit während ihrer Praktika und Probezeiten in Unternehmen (1998-2005)
Vorträge im Rahmen des Erasmus-Programms in Polen und im Ausland (seit 2013)
Vorbereitung der Teilnehmer auf den „Känguru der Mathematik“ und Programmierkurs an der Kinderuniversität Unikids (2009-2011)
Gelegentlich verschiedene Vorlesungen zur Wissensverbreitung
Durchführung von Tanzveranstaltungen (Zeremonienmeisterdiplom)

Erziehung die nächste Generation

Mein Sohn Witold studiert derzeit Elektronik und Telekommunikation an der AGH Wissenschaftlich-Technischen Universität
Mein Sohn Szczepan ist derzeit Schüler einer Oberschule

Andere Interessen

Steigerung der Effektivität der Forschungs- und wissenschaftlichen Arbeit durch Erforschung und Anwendung von Wissen über die Funktionsweise des Gehirns und dessen effektiver Einsetzung

Computermodelle des Gehirns.
Techniken des Lernens, Erinnerns, der Schlussfolgerung, Problemlösung und des Zeitmanagements.
Teilnahme an ausgewählten Veranstaltungen der Polnischen Kognitivistischen Gesellschaft.
Vermeidung von kontraproduktiven Lösungen. Ein Beispiel hierfür ist das Trinken von Alkohol, der die Verbindungen zwischen den Neuronen im Gehirn beschädigt. Einige Schäden sind irreversibel. Infolgedessen funktioniert das menschliche Gehirn mit jeder weiteren Flasche Bier immer schlechter. Alkoholkonsum ist gegen jede Logik nicht nur wegen der Schädigung der Gesundheit und des Verstandes, sondern auch wegen der Anrichtung von Chaos im sozialen und wissenschaftlichen Bereich. Deshalb trinke ich als Mensch, der versucht, logisch zu handeln, kein Bier, keinen Champagner an Silvester oder sonstigen Alkohol.

Steigerung der Effektivität von Forschungs- und wissenschaftlicher Arbeit durch Bewegung, die das Gehirn mit Sauerstoff versorgt

Zahlreiche Studien haben gezeigt, dass Bewegungsübungen die kognitiven Funktionen verbessern - insbesondere die Geschwindigkeit mentaler Prozesse und die Fähigkeit des kreativen Denkens.
Fotos von einer Fahrradtour Eurovelo 5
Fotos von einer Fahrradtour nach der Schweiz
Fotos von einer Fahrradtour nach Österreich (mit meinen Söhnen Witold und Szczepan)
Fotos von einer Fahrradtour nach Tschechien (mit Witold)
Fotos von einer Fahrradtour nach Italien und Slowenien
Fotos von einer Fahrradtour nach Greenways (mit meinen Söhnen Witold und Szczepan)
Fotos von einer Fahrradtour nach Alpen
Teilnahme an Lauf- und Skiwettbewerben sowie an Gesellschaftstanzturnieren (Sammelfoto anderer Methoden meiner Steigerung der Effektivität von Forschungs- und wissenschaftlicher Arbeit)

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Ausgewählte Zertifikate