Antonio G. Marques

Un nuevo enfoque para entender las estructuras de grafos a partir de señales de nodos.

Un nuevo algoritmo aborda los desafíos en la optimización bilevel con restricciones acopladas.

Un nuevo enfoque predice el riesgo de resistencia a múltiples medicamentos en pacientes de UCI usando datos de los pacientes.

Una mirada al algoritmo D-PGPD para la toma de decisiones en espacios continuos.

Un método para rastrear conexiones en evolución en redes para tomar mejores decisiones.

AAGCN mejora la forma en que las GNNs aprenden de estructuras de datos complejas.

Un enfoque novedoso para entender redes a pesar de la información faltante.

XST-GCNN ayuda a predecir la resistencia a múltiples fármacos en pacientes de UCI utilizando análisis de datos avanzado.

Aprende cómo los enfoques de gráficos duales mejoran el análisis de datos y las predicciones.

Descubre cómo los tensores de rango bajo facilitan las predicciones en sistemas complejos.

Los investigadores mejoran las GNNs para mejorar las predicciones en relaciones complejas de datos.