Una visión general de los números de Ramsey y su importancia en grafos dirigidos.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Una visión general de los números de Ramsey y su importancia en grafos dirigidos.
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Explora el concepto de dicoloreado y su importancia en grafos dirigidos.
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Una visión general de los conceptos, desafíos y algoritmos de coincidencia máxima en grafos.
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Nueva arquitectura GNN mejora las predicciones a través de una mayor expresividad y la integración de fragmentos.
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Esta investigación aborda el sobrealisado en las convoluciones de grafos para mejorar la precisión en la clasificación de nodos.
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Este estudio revela conexiones entre los grafos, sus subgrafos y los números de independencia.
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Un nuevo método mejora el procesamiento de gráficos ricos en texto para obtener mejores ideas.
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Este estudio evalúa GNNs espectrales para su efectividad y eficiencia en varias tareas.
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Explora la importancia de los polinomios de grafos en matemáticas y ciencias de la computación.
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Una mirada a los hipergrafos saturados y su importancia en redes aleatorias.
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Un nuevo método mejora la eficiencia y flexibilidad en el procesamiento de GNNs de subgráficas.
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OLGA clasifica efectivamente los nodos del grafo para tareas de aprendizaje de una sola clase usando técnicas innovadoras.
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Un nuevo método mejora la clasificación de grafos usando motivos y subgrafos.
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Este estudio resalta la necesidad de mejorar los conjuntos de datos de KGC inductivo.
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Aprende cómo actualizar componentes fuertemente conectados en grafos planos dinámicos.
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Explora la estructura y las aplicaciones de los gráficos IOD en varios campos.
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Explorando dígrafos, su homología y estructuras algebraicas clave.
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Un nuevo enfoque para mejorar las redes neuronales a través de capas basadas en reglas para una mejor integración de datos.
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IGL-Bench ofrece herramientas esenciales para analizar mejor gráficos desbalanceados.
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Un nuevo estándar aborda los sesgos en las evaluaciones de predicción de enlaces para mejorar las aplicaciones en el mundo real.
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El marco HiFGL aborda los desafíos en el aprendizaje colaborativo enfocado en la privacidad.
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Una nueva medida, GGD, mejora la manera en que evaluamos similitudes y diferencias en gráficos.
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Este estudio revela las propiedades y aplicaciones de matrices normales y grafos balanceados.
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Explorando la importancia de los radios espectrales en gráficos y sus aplicaciones.
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Una guía sobre métodos de control en redes acopladas difusivamente para mejores resultados.
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Un nuevo estándar para evaluar gráficos dinámicos con atributos de texto en varios campos.
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Este artículo explora el ancho-DAG y sus aplicaciones en grafos dirigidos.
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Un nuevo enfoque para mejorar la clasificación de bordes utilizando aspectos topológicos.
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Explicar las decisiones de GNN usando reglas de activación mejora la confianza y la comprensión.
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Este artículo examina cómo los modelos preentrenados aprenden sobre relaciones a través de hipergrafos.
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Examinando el papel del p-Laplaciano en el análisis de datos y sistemas complejos.
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Explora la importancia y aplicaciones del coloreo de grafos en varios campos.
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Una mirada al papel de la aproximación de Bethe en la predicción de resultados en sistemas complejos.
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Una mirada a la estructura y la importancia de los ciclos cortos en los grafos planos.
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Una nueva perspectiva sobre cómo mejorar las GNNs para estructuras de grafos complejas.
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Este artículo explora la dinámica del rowmotion y el whirling en conjuntos parcialmente ordenados.
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Examinando la resiliencia de sistemas cuánticos k-local ante perturbaciones externas.
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Una mirada a las técnicas para estimar cortes en grafos dirigidos.
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Una mirada al papel de los paseos por árboles en la comprensión de grafos aleatorios.
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Un nuevo modelo mejora la clasificación de nodos aprovechando el conocimiento relacionado.
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