Squirrel-Cage Induction Motor Malfunction Detection Using Computational Intelligence Methods. - Krzysztof Rzecki; Bartosz Wójcik; Mateusz Baran; Maciej Sulowicz (ICAISC (1), 2019)

LOSSGRAD: automatic learning rate in gradient descent. - Bartosz Wójcik; Lukasz Maziarka; Jacek Tabor (CoRR, 2019)

One-element Batch Training by Moving Window. - Przemyslaw Spurek; Szymon Knop; Jacek Tabor; Igor T. Podolak; Bartosz Wójcik (CoRR, 2019)

Finding the Optimal Network Depth in Classification Tasks. - Bartosz Wójcik; Maciej Wolczyk; Klaudia Balazy; Jacek Tabor (ECML/PKDD (3), 2020)

Transfer learning for leveraging computer vision in infrastructure maintenance. - Mateusz Zarski; Bartosz Wójcik; Jaroslaw Adam Miszczak (CoRR, 2020)

Adversarial Examples Detection and Analysis with Layer-wise Autoencoders. - Bartosz Wójcik; Pawel Morawiecki; Marek Smieja; Tomasz Krzyzek; Przemyslaw Spurek; Jacek Tabor (ICTAI, 2021)

Zero Time Waste: Recycling Predictions in Early Exit Neural Networks. - Maciej Wolczyk; Bartosz Wójcik; Klaudia Balazy; Igor T. Podolak; Jacek Tabor; Marek Smieja; Tomasz Trzcinski (NeurIPS, 2021)

Hard hat wearing detection based on head keypoint localization. - Bartosz Wójcik; Mateusz Zarski; Kamil Ksiazek; Jaroslaw Adam Miszczak; Miroslaw J. Skibniewski (CoRR, 2021)

KrakN: Transfer Learning framework and dataset for infrastructure thin crack detection. - Mateusz Zarski; Bartosz Wójcik; Jaroslaw Adam Miszczak (SoftwareX, 2021)

Continual Learning with Guarantees via Weight Interval Constraints. - Maciej Wolczyk; Karol J. Piczak; Bartosz Wójcik; Lukasz Pustelnik; Pawel Morawiecki; Jacek Tabor; Tomasz Trzcinski; Przemyslaw Spurek (ICML, 2022)

Computer Vision Based Inspection on Post-Earthquake With UAV Synthetic Dataset. - Mateusz Zarski; Bartosz Wójcik; Jaroslaw Adam Miszczak; Bartlomiej Blachowski; Mariusz Ostrowski (IEEE Access, 2022)

SLOVA: Uncertainty estimation using single label one-vs-all classifier. - Bartosz Wójcik; Jacek Grela; Marek Smieja; Krzysztof Misztal; Jacek Tabor (Appl. Soft Comput., 2022)

Finicky transfer learning - A method of pruning convolutional neural networks for cracks classification on edge devices. - Mateusz Zarski; Bartosz Wójcik; Kamil Ksiazek; Jaroslaw Adam Miszczak (Comput. Aided Civ. Infrastructure Eng., 2022)

Exploiting Transformer Activation Sparsity with Dynamic Inference. - Mikolaj Piórczynski; Filip Szatkowski; Klaudia Balazy; Bartosz Wójcik (CoRR, 2023)

Zero time waste in pre-trained early exit neural networks. - Bartosz Wójcik; Marcin Przewiezlikowski; Filip Szatkowski; Maciej Wolczyk; Klaudia Balazy; Bartlomiej Krzepkowski; Igor T. Podolak; Jacek Tabor; Marek Smieja; Tomasz Trzcinski (Neural Networks, 2023)

Zero-Waste Machine Learning. - Tomasz Trzcinski; Bartlomiej Twardowski; Bartosz Zielinski 001; Kamil Adamczewski; Bartosz Wójcik (ECAI, 2024)

Exploiting Activation Sparsity with Dense to Dynamic-k Mixture-of-Experts Conversion. - Filip Szatkowski; Bartosz Wójcik; Mikolaj Piórczynski; Simone Scardapane (NeurIPS, 2024)

Face Identity-Aware Disentanglement in StyleGAN. - Adrian Suwala; Bartosz Wójcik; Magdalena Proszewska; Jacek Tabor; Przemyslaw Spurek; Marek Smieja (WACV, 2024)

Joint or Disjoint: Mixing Training Regimes for Early-Exit Models. - Bartlomiej Krzepkowski; Monika Michaluk; Franciszek Szarwacki; Piotr Kubaty; Jary Pomponi; Tomasz Trzcinski; Bartosz Wójcik; Kamil Adamczewski (CoRR, 2024)

Adaptive Computation Modules: Granular Conditional Computation for Efficient Inference. - Bartosz Wójcik; Alessio Devoto; Karol Pustelnik; Pasquale Minervini; Simone Scardapane (AAAI, 2025)

Maybe I Should Not Answer That, but... Do LLMs Understand The Safety of Their Inputs? - Maciej Chrabaszcz; Filip Szatkowski; Bartosz Wójcik; Jan Dubinski; Tomasz Trzcinski (CoRR, 2025)