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Mejorando la seguridad del software al detectar vulnerabilidades antes de que sean explotadas.

Un nuevo enfoque usando RGCNs mejora la clasificación de sentimientos a partir de datos de texto.

Presentamos TrainlessGNN para etiquetar nodos más rápido en TAGs sin métodos de entrenamiento tradicionales.

Examinando estrategias de escalado para mejorar el rendimiento de GNN en tareas de gráficos moleculares.

Un nuevo enfoque mejora el rendimiento de los filtros de grafos en varios tipos de datos.

Graph4GUI mejora el diseño de interfaces de usuario a través de una mejor representación y gestión.

VN-EGNN mejora el desarrollo de medicamentos al mejorar la identificación de sitios de unión en proteínas.

Este documento presenta un método basado en grafos para mejorar las predicciones de aprobación de reclamaciones de patentes.

Nuevos métodos mejoran la ubicación de imágenes de aplicaciones en la computación en la nube para un acceso más rápido de los usuarios.

NeuraChip mejora la eficiencia en el procesamiento de datos de gráficos para varias aplicaciones.

MiniMol ofrece un enfoque eficiente para predecir propiedades moleculares con menos parámetros.

NuGraph2 mejora el estudio de interacciones de neutrinos usando redes neuronales gráficas avanzadas.

Crystalformer predice eficientemente las propiedades de los materiales usando mecanismos de atención avanzados.

El razonamiento contrafactual mejora la comprensión de las vulnerabilidades en el código.

Nuevo método combina árbol filogenético y red para una mejor análisis.

FROND utiliza cálculo fraccionario para mejorar las Redes Neuronales Gráficas en datos complejos.

Nuevas técnicas mejoran nuestra comprensión del comportamiento de las dislocaciones en los materiales.

Un nuevo enfoque revela cómo la IA predice las propiedades de los materiales de forma transparente.

Nuevo método mejora las explicaciones para redes neuronales gráficas con testigos contrafactuales robustos.

Un nuevo modelo redefine el análisis de gráficos usando conjuntos de puntos para mejorar las predicciones.

Nuevos métodos en aprendizaje profundo para predecir con precisión las secciones de choque nucleares.

Un nuevo modelo mejora la recuperación de imágenes para el diagnóstico de histopatología mamaria.

Aprende cómo el análisis de grafos ayuda a detectar patrones inusuales en los datos.

Usar GNNs para identificar proteínas multifuncionales mejora la investigación biológica.

Nuevos métodos mejoran el comportamiento realista de la ropa en animaciones.

Un nuevo modelo mejora el manejo de datos faltantes en el análisis de series temporales.

Un estudio sobre las fortalezas y debilidades de dos modelos de procesamiento de grafos.

GNN-Diff mejora la eficiencia y el rendimiento del entrenamiento de GNN al optimizar los hiperparámetros.

Presentando un enfoque nuevo para aprender sobre áreas geográficas y sus conexiones.

Los nodos virtuales ayudan a mejorar el rendimiento en redes neuronales de grafos al potenciar el flujo de información.

Un nuevo método mejora la comprensión de las predicciones de las Redes Neuronales Gráficas.

Un método que personaliza la esparcimiento de grafos para mejorar el rendimiento de las redes neuronales.

Un nuevo método para mejorar el análisis y la comunicación de datos gráficos.

Los ETNNs mejoran el análisis de datos complejos a través de la integración topológica y geométrica.

drGAT usa aprendizaje automático para predecir cómo responden las células a los medicamentos.

Un nuevo marco mejora las GNNs usando agrupamiento para potenciar el aprendizaje.

La extracción automática de características transforma el análisis de datos en colisionadores de partículas.

Explorando el papel de las GNN en el crecimiento de las tecnologías IoT.

DSAM ofrece una nueva perspectiva sobre la conectividad cerebral utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje profundo.

DeepHGNN mejora la precisión de la previsión jerárquica usando redes neuronales gráficas.