Truong Son Hy

Nuevo modelo mejora la predicción del diseño de circuitos a través de hipergrafos dirigidos.

Explorando métodos avanzados para un análisis efectivo de datos en grafos.

ESGNN mejora la generación de grafos de escena a partir de nubes de puntos 3D al preservar la simetría.

SAMSA mejora la eficiencia de la auto-atención para varios tipos de datos.

Un modelo de transformador mejorado diseñado para manejar de manera eficiente múltiples tipos de datos.

Un nuevo autoencoder mejora el aprendizaje de representación gráfica en diversas aplicaciones.

TESGNN mejora la comprensión de escenas en máquinas mediante el procesamiento de datos temporales y espaciales.

GROOT mejora la eficiencia del diseño de proteínas usando información mínima.

ConxGNN busca mejorar cómo los robots entienden las emociones durante el diálogo.