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    MAE-NIR: A masked autoencoder that enhances near-infrared spectral data to predict soil properties.
    Wan, Midi ; Yan, Taiyu ; et al.
    In: Comput. Electron. Agric., Jg. 215 (2023), S. 108427-108427
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
  2. Detailansicht für Treffer 62 öffnen
    Swin MAE: Masked autoencoders for small datasets.
    Xu, Zi'an ; Dai, Yin ; et al.
    In: Comput. Biol. Medicine, Jg. 161 (2023), S. 107037-107037
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
  3. Detailansicht für Treffer 63 öffnen
    MAE-Based Self-Supervised Pretraining Algorithm for Heart Rate Estimation of Radar Signals.
    Xiang, Yashan ; Jian Guo 0006 ; et al.
    In: Sensors, Jg. 23 (2023), Heft 18, S. 7869-7869
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
    Siehe Detailanzeige für Volltext
    Wie komme ich dran?
  4. Detailansicht für Treffer 64 öffnen
    MAE-AST: Masked Autoencoding Audio Spectrogram Transformer.
    Baade, Alan ; Peng, Puyuan ; et al.
    In: CoRR, Jg. abs/2203.16691 (2022)
    academicJournal
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  5. Detailansicht für Treffer 65 öffnen
    Scale-MAE: A Scale-Aware Masked Autoencoder for Multiscale Geospatial Representation Learning.
    Reed, Colorado J. ; Gupta, Ritwik ; et al.
    In: CoRR, Jg. abs/2212.14532 (2022)
    academicJournal
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  6. Detailansicht für Treffer 66 öffnen
    Voxel-MAE: Masked Autoencoders for Pre-training Large-scale Point Clouds.
    Min, Chen ; Zhao, Dawei ; et al.
    In: CoRR, Jg. abs/2206.09900 (2022)
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
  7. Detailansicht für Treffer 67 öffnen
    Uniform Masking: Enabling MAE Pre-training for Pyramid-based Vision Transformers with Locality.
    Xiang Li 0041 ; Wang, Wenhai ; et al.
    In: CoRR, Jg. abs/2205.10063 (2022)
    academicJournal
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  8. Detailansicht für Treffer 68 öffnen
    Label Mask AutoEncoder(L-MAE): A Pure Transformer Method to Augment Semantic Segmentation Datasets.
    Jia, Jiaru ; Liu, Mingzhe ; et al.
    In: CoRR, Jg. abs/2211.11242 (2022)
    academicJournal
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  9. Detailansicht für Treffer 69 öffnen
    MAEDAY: MAE for few and zero shot AnomalY-Detection.
    Schwartz, Eli ; Arbelle, Assaf ; et al.
    In: CoRR, Jg. abs/2211.14307 (2022)
    academicJournal
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  10. Detailansicht für Treffer 70 öffnen
    Automatic segmentation of meniscus based on MAE self-supervision and point-line weak supervision paradigm.
    Xie, Yuhan ; Jiang, Kexin ; et al.
    In: CoRR, Jg. abs/2205.03525 (2022)
    academicJournal
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  11. Detailansicht für Treffer 71 öffnen
    i-MAE: Are Latent Representations in Masked Autoencoders Linearly Separable?
    Zhang, Kevin ; Shen, Zhiqiang
    In: CoRR, Jg. abs/2210.11470 (2022)
    academicJournal
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  12. Detailansicht für Treffer 72 öffnen
    BEV-MAE: Bird's Eye View Masked Autoencoders for Outdoor Point Cloud Pre-training.
    Lin, Zhiwei ; Wang, Yongtao
    In: CoRR, Jg. abs/2212.05758 (2022)
    academicJournal
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  13. Detailansicht für Treffer 73 öffnen
    Facial Expression Recognition using Vanilla ViT backbones with MAE Pretraining.
    Li, Jia ; Zhang, Ziyang
    In: CoRR, Jg. abs/2207.11081 (2022)
    academicJournal
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  14. Detailansicht für Treffer 74 öffnen
    Swin MAE: Masked Autoencoders for Small Datasets.
    Xu, Zi'an ; Dai, Yin ; et al.
    In: CoRR, Jg. abs/2212.13805 (2022)
    academicJournal
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  15. Detailansicht für Treffer 75 öffnen
    MAES: Modified advanced encryption standard for resource constraint environments.
    Arnab Rahman Chowdhury ; Mahmud, Junayed ; et al.
    In: SAS, 2018, S. 1-6
    Konferenz
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  16. Detailansicht für Treffer 76 öffnen
    Comparing Deep Recurrent Networks Based on the MAE Random Sampling, a First Approach.
    Camero, Andrés ; Toutouh, Jamal ; et al.
    In: CAEPIA, 2018, S. 24-33
    Konferenz
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  17. Detailansicht für Treffer 77 öffnen
    Non-Contact Life Signal Extraction and Reconstruction Technique Based on MAE.
    Wei, Jiaqi ; Lei Zhang 0019 ; et al.
    In: IEEE Access, Jg. 7 (2019), S. 110826-110834
    academicJournal
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  18. Detailansicht für Treffer 78 öffnen
    An integrated system of applying the use of Internet of Things, RFID and cloud computing: A case study of logistic management of Electricity Generation Authority of Thailand (EGAT) Mae Mao Lignite Coal Mining, Lampang, Thailand.
    Chieochan, Oran ; Saokaew, Anukit ; et al.
    In: KST, 2017, S. 156-161
    Konferenz
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  19. Detailansicht für Treffer 79 öffnen
    An MAE-aware ROI Sampling Model for LiDAR.
    Pham, Quan-Dung ; Xuan Truong Nguyen ; et al.
    In: ISOCC, 2020, S. 276-277
    Konferenz
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  20. Detailansicht für Treffer 80 öffnen
    MaE!: a service for supporting people meeting at events.
    Wender Zacarias Xavier ; Silveira, Mateus P. ; et al.
    In: SAC, 2018, S. 967-969
    Konferenz
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