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Un nuevo método mejora la precisión para predecir las readmisiones en hospitales usando una variedad de datos de pacientes.

Explorando simetrías locales para mejorar métodos de aprendizaje automático basados en grafos.

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TG-PhyNN combina redes neuronales y leyes físicas para hacer predicciones más precisas.

GRLinQ mejora la comunicación directa entre dispositivos usando técnicas de machine learning.

Usando GNNs para mejorar la precisión en la predicción del consumo de electricidad.

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Mejorando la ciberseguridad mediante la detección de anomalías mejorada usando GNNs.

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Nuevo método mejora el análisis de sistemas complejos a través de Redes Neuronales Gráficas Simplecticas.

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Meta Flow Matching mejora nuestra comprensión del comportamiento celular y las respuestas al tratamiento.

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