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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.

IGL-Bench ofrece herramientas esenciales para analizar mejor gráficos desbalanceados.

Un nuevo estándar aborda los sesgos en las evaluaciones de predicción de enlaces para mejorar las aplicaciones en el mundo real.

El marco HiFGL aborda los desafíos en el aprendizaje colaborativo enfocado en la privacidad.

Una nueva medida, GGD, mejora la manera en que evaluamos similitudes y diferencias en gráficos.

Este estudio revela las propiedades y aplicaciones de matrices normales y grafos balanceados.

Explorando la importancia de los radios espectrales en gráficos y sus aplicaciones.

Una guía sobre métodos de control en redes acopladas difusivamente para mejores resultados.

Un nuevo estándar para evaluar gráficos dinámicos con atributos de texto en varios campos.

Este artículo explora el ancho-DAG y sus aplicaciones en grafos dirigidos.

Un nuevo enfoque para mejorar la clasificación de bordes utilizando aspectos topológicos.

Explicar las decisiones de GNN usando reglas de activación mejora la confianza y la comprensión.

Este artículo examina cómo los modelos preentrenados aprenden sobre relaciones a través de hipergrafos.

Examinando el papel del p-Laplaciano en el análisis de datos y sistemas complejos.

Explora la importancia y aplicaciones del coloreo de grafos en varios campos.

Una mirada al papel de la aproximación de Bethe en la predicción de resultados en sistemas complejos.

Una mirada a la estructura y la importancia de los ciclos cortos en los grafos planos.

Una nueva perspectiva sobre cómo mejorar las GNNs para estructuras de grafos complejas.

Este artículo explora la dinámica del rowmotion y el whirling en conjuntos parcialmente ordenados.

Examinando la resiliencia de sistemas cuánticos k-local ante perturbaciones externas.

Una mirada a las técnicas para estimar cortes en grafos dirigidos.

Una mirada al papel de los paseos por árboles en la comprensión de grafos aleatorios.

Un nuevo modelo mejora la clasificación de nodos aprovechando el conocimiento relacionado.

Descubre el fascinante mundo de los posets y sus aplicaciones en la vida real.

Un nuevo método usa caminatas aleatorias para una agrupación eficiente de grafos.

Un nuevo método mejora el acceso a la memoria para aplicaciones de gráficos dinámicos, aumentando el rendimiento y la eficiencia.

Una mirada a la estructura y propiedades de las álgebra de hipergrafos.

Una inmersión profunda en ideales toricos y su relación con estructuras de grafos.

Un estudio sobre cortes de Steiner y sus aplicaciones en cambios dinámicos de grafos.

Nuevos métodos mejoran el aprendizaje del modelo usando muestras negativas efectivas en datos de grafo.

ERIC ofrece una forma eficiente de medir similitudes entre gráficos con mejor precisión.

Este trabajo mejora la privacidad en la difusión de gráficos mientras mantiene la utilidad de los datos.

Un estudio examina qué tan bien los LLMs razonan con datos de grafos.

Una mirada a los cliques máximos y los transversales mínimos en grafos.

Explora la naturaleza y la importancia de las secuencias automáticas en matemáticas.

Este estudio investiga configuraciones estables en autómatas celulares totalmente externos en grafos regulares aleatorios.

Un nuevo conjunto de datos evalúa el rendimiento de los LLM en resolver desafíos relacionados con grafos.

Aprende sobre los drags y su proceso de reescritura en gráficos.

Este estudio investiga la rigidez de los eigenvalores en grafos regulares aleatorios en medio de cambios estructurales.

Explorando nuevos métodos en el aprendizaje de grafos sin datos etiquetados.