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Nuevos métodos mejoran la velocidad de entrenamiento y la precisión de las GNNs usando cuantización.

Los FGNNs mejoran el aprendizaje de relaciones complejas en datos de grafos.

La investigación aborda el problema de la partición de digrafos ponderados máximos para una división óptima del grafo.

GACN combina GCL y GAN para mejorar el aprendizaje de representación de grafos.

Una exploración de la interacción entre grafos aleatorios y sus álgebras asociadas.

Descubre cómo los polígonos convexos en 3D representan conexiones gráficas de manera efectiva.

Una mirada a cómo los intercambios de letras crean configuraciones de palabras únicas.

Aprende cómo los grafos dirigidos usan árboles de expansión y distribuciones para aplicaciones del mundo real.

Presentamos una red neuronal que aproxima eficientemente la distancia de Wasserstein para conjuntos de puntos complejos.

Una mirada al problema de eliminación de vértices sin bicliclo y sus implicaciones.

Explorando la interacción entre la homología de enlaces, espumas y redes en matemáticas.

Una mirada a las curvas hiperelípticas y su papel en la geometría algebraica.

Explorando métodos eficientes para conectar nodos en redes con Árboles de Steiner Universales.

Analizar la transferencia de genes en la evolución con gráficos de Fitch ayuda a obtener conocimientos científicos.

Este artículo examina el ancho de gemelos y el ancho de árboles como medidas importantes de grafos.

Un nuevo esquema de codificación mejora la representación de gráficos y la eficiencia de acceso usando múltiples clases.

Un nuevo enfoque para aplicar redes neuronales a estructuras de grafos.

Un nuevo modelo mejora el análisis de gráficos cambiantes usando técnicas de incrustación de gráficos.

Un nuevo método mejora el análisis de redes complejas sin etiquetas previas.

Explorando métodos eficientes para enfrentar desafíos complejos de grafos en situaciones en tiempo real.

Explorando las complejidades del coloreado de bordes en teoría de grafos y redes inalámbricas.

Este artículo detalla un método paralelo poderoso para resolver programas lineales positivos en grafos.

Un método en matemáticas para analizar movimientos de fichas en gráficos.

Simplificando problemas de conteo en grafos con nuevos enfoques para mejor eficiencia.

Descubre conexiones entre los caminos de Dyck y ciertas permutaciones específicas en matemáticas.

Un estudio sobre la comúnidad en grafos con aplicaciones en teoría de grafos.

Este estudio examina cómo las conexiones en triangulaciones causales forman grandes grupos.

Un nuevo método combina la clasificación de imágenes con desafíos de optimización de grafos.

Explora el concepto de árboles y su importancia en matemáticas y combinatoria.

Una mirada a los conjuntos de bordes de golpe superficial y su importancia en los hipergráfos.

TeraHAC agrupa de forma eficiente grandes grafos, mejorando el análisis de datos para varios campos.

Entendiendo cómo las formas afectan el reconocimiento de motivos en gráficos complejos.

Un estudio revela dinámicas masivas en potencial aleatorio en árboles regulares.

Descubre métodos para probar de manera eficiente las propiedades de los grafos.

Este artículo explora los problemas de LCL y sus complejidades en estructuras de árbol.

Explora la importancia de los índices de grafos en diferentes campos.

Una visión general de determinantes y programas de ramificación algebraica en teoría de la complejidad.

El estudio de gráficos firmados revela nuevos métodos y propiedades de coloreado.

Una visión general de las funciones simétricas de Redei-Berge y su importancia en los grafos dirigidos.

Un estudio sobre conexiones en hipergrafos y el papel de los árboles y arbustos.