Neuste Artikel für Graph Neural Networks

Neue neuronale Netze verbessern die Analyse von komplexen, gerichteten Datenbeziehungen.

Neue Methode verbessert die Erkennung von Parkinson durch Sprachanalyse mit moderner Technologie.

CrossGR verbessert Produktempfehlungen in verschiedenen Märkten mit innovativer Graphtechnologie.

Ein neues Framework verbessert Atomdarstellungen und steigert die Vorhersagen in der Materialwissenschaft.

Neue Machine-Learning-Techniken verbessern die Vorhersagen in der Polykrystallplastizität.

Neue Methoden verbessern GNNs für herausfordernde Grapharten.

GenMS verwandelt die Materialforschung, indem es aus einfachen Spracheingaben neue Kristallstrukturen erzeugt.

Neue KI-Techniken verbessern die Genauigkeit und Effizienz von Fluiddynamik-Modellen.

Wir stellen einen Pooling-Operator vor, der die Datenintegrität wahrt und gleichzeitig die Rechengeschwindigkeit verbessert.

Ein Blick darauf, wie Genmodelle die medizinischen Behandlungen für einzelne Patienten verändern.

Neue Methoden verbessern die Hochsprachen-Synthese durch effiziente Erkundung des Entwurfsraums.

GIFFLAR verbessert die Vorhersagen von Glykaneigenschaften mit Hilfe von Graph-Neuronalen-Netzwerken.

Neue Techniken verbessern die frühzeitige Vorhersage von chronischen Gesundheitsproblemen mithilfe von Patientendaten.

Eine neue Methode verbessert die Widerstandsfähigkeit von GNNs gegen angreifende Attacken.

Studie über Maschinenlernmodelle, die Eigenschaften in festen Materialien vorhersagen, mit Fokus auf Defekte.

Neue Methoden verbessern die Objektverfolgung in dicht besiedelten städtischen Gebieten.

Die Kombination von optimalem Transport und strukturellen Modellen verbessert die Interpretation von Einzelzell-Daten.

Die Kombination aus graphbasierten neuronalen Netzwerken und variationalen Autoencodern verbessert die Genauigkeit der Bilderkennung.

Eine neue Methode integriert graphbasierte neuronale Netze für verbesserte molekulare Simulationen.

Forschung nutzt Graph Neural Networks, um Kraftketten in dichten Suspensionen vorherzusagen.

TITAN verbessert die Verkehrsvorhersagen mit Expertenmodellen für mehr Genauigkeit.

Ein neues Framework verbessert die Genauigkeit in atomistischen Simulationen durch optimierte Kraftfeldanpassung.

GraphLoRA verbessert die Übertragbarkeit von Graph Neural Networks über verschiedene Graphen hinweg.

Neue Ansätze verbessern die Modellierung physikalischer Verhaltensweisen in unterschiedlichen Geometrien.

TwinCL verbessert die Empfehlungsleistung mit innovativen Graph-Techniken.

Ein neues Verfahren vereinfacht die Merkmalsauswahl in molekularen Simulationen mit Hilfe von graphbasierten neuronalen Netzen.

Dieses Papier verbessert das föderierte Lernen für GNNs und schützt dabei die Privatsphäre der Nutzer.

AUGUR macht's einfacher, die besten Plätze für molekulare Verbindungen zu finden, mit coolen Techniken.

Ein neuer Ansatz, um Verbrechen in Städten durch Orte und Sehenswürdigkeiten besser zu verstehen.

Erfahre, wie GNNs die Vorhersagen zur verbleibenden Nutzungsdauer von Industrieausrüstung verbessern.

Lerne, wie SMPNNs komplexe Datenverbindungen effektiv verwalten.

Forscher nutzen Simulationen, um Galaxieninteraktionen und intrinsische Ausrichtungen zu untersuchen.

Die Verschmelzung von Kommunikation und Sensorik für fortschrittliche drahtlose Netzwerke erkunden.

Neue Methoden werfen Licht auf GNNs und ihre Eigenschaften.

Forschung zeigt die Risiken von Property-Inference-Angriffen auf GNNs und die Notwendigkeit von Datenschutz.

GNNs verändern, wie wir Erddaten analysieren und verstehen.

Neue Wege finden, um Geldwäsche durch Datenaustausch und maschinelles Lernen zu bekämpfen.

TIMBRE bietet eine neue Möglichkeit, Kandidaten effektiv mit Jobs zu matchen.

Dieser Artikel behandelt Fairness-Probleme in Graph Neural Networks und stellt eine neue Methode vor.

Lerne, wie Tenside und GNNs die Entwicklung von Reinigungsprodukten verbessern.