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Este estudio examina las preocupaciones sobre la privacidad en el aprendizaje de representación de gráficos y los ataques de reconstrucción de bordes.

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Un nuevo método mejora la deconvolución ciega en señales gráficas a pesar de la información imperfecta.

Nuevos métodos mejoran el aprendizaje de grafos a través de técnicas de enmascaramiento de ancho de banda no discreto.

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Un método para predecir información faltante en nodos de grafo usando estructuras locales.

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Una mirada directa al Teorema de los Cuatro Colores y su importancia.

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Una visión general de emparejamientos perfectos en teoría de grafos y su importancia.

Explorando cómo se pueden distinguir los grafos a través de sus propiedades espectrales.

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Un nuevo marco mejora el análisis dinámico de grafos, abordando desafíos clave en la representación.

Un nuevo marco mejora la claridad y escalabilidad de las visualizaciones de gráficos.

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HPLC mejora la predicción de enlaces en gráficos a través de la selección de hitos y el clustering.

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Presentando un nuevo modelo para predecir conexiones en varios tipos de grafos.

Nuevos métodos utilizan la teoría de grafos para mejorar la controlabilidad estructural en sistemas conmutados.

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Una mirada al Teorema de los Cuatro Colores y su importancia en matemáticas.

Presentando un enfoque dinámico para manejar la finalización dividida en gráficos de manera efectiva.

Explorando las propiedades únicas de los grafos Praeger-Xu en teoría de grafos.

Un nuevo enfoque mejora la precisión de la predicción de enlaces usando una mezcla de modelos de expertos.

Una guía para usar formas SHACL con SPARQL para una validación de datos efectiva.

Subgraphormer combina GNNs de subgrafos y Transformadores de Grafos para mejorar el aprendizaje de grafos.

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