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Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer l'interprétabilité des simulations moléculaires.

Une nouvelle méthode améliore la performance des GNN avec des données bruyantes.

Établir un standard pour évaluer l’équité dans les méthodes d’apprentissage graphique.

De nouvelles méthodes améliorent les estimations d'incertitude dans les GNN pour modéliser les énergies des matériaux.

Une nouvelle méthode améliore les capacités de raisonnement des GNN pour des tâches de relations complexes.

Le cadre scTransNet améliore la compréhension des interactions géniques à l'aide de données RNA de cellules uniques.

Wav2graph crée des graphes de connaissances à partir de la langue parlée pour améliorer la compréhension de l'IA.

Une nouvelle méthode vise à améliorer les recommandations dans des environnements de données en constante évolution.

De nouveaux modèles GNN améliorent la représentation moléculaire pour de meilleures prédictions en science.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour classer des graphes en utilisant des caractéristiques structurelles de base.

Les méthodes d'IA changent la façon dont les scientifiques prédisent les propriétés moléculaires pour différentes applications.

Une nouvelle méthode améliore la prédiction de liens dans les réseaux de neurones graphiques en utilisant LLwLC.

Une nouvelle méthode pour améliorer la découverte et l'analyse des données pour de meilleures prédictions.

Explorer les symétries locales pour améliorer les méthodes d'apprentissage machine basées sur des graphes.

Examiner comment l'apprentissage profond améliore la précision des prévisions de séismes.

Une nouvelle méthode améliore la construction des arbres évolutifs en utilisant l'apprentissage profond.

Une méthode pour nettoyer les graphes bruyants et améliorer les performances des GNN.

Une nouvelle méthode pour transmettre des données de graphes efficacement en se concentrant sur l'essentiel.

Exploration des techniques d'apprentissage automatique pour un partitionnement efficace de la conception VLSI.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des systèmes complexes grâce aux réseaux de neurones graphiques symplectiques.

Cet article explore l'impact des Activations Massives dans les GNNs basés sur l'attention.

De nouvelles méthodes aident à détecter les cyberattaques dans des systèmes électriques complexes.

Explorer le rôle des réseaux non-autorégressifs dans la résolution de problèmes d'optimisation complexes.

Présentation de GSSC, un cadre pour améliorer l'apprentissage des graphes sans passer par le message traditionnel.

Cette recherche améliore la fiabilité des prévisions dans les GNN grâce à une quantification intégrée de l'incertitude.

CrossGR améliore les recommandations de produits sur différents marchés en utilisant une technologie de graphes innovante.

Une nouvelle méthode pour identifier les faux comptes sur les réseaux sociaux.

De nouvelles techniques d'apprentissage automatique améliorent les prévisions en plasticité des polycristaux.

PropEnc transforme les métriques de graphe en caractéristiques de nœuds utiles, améliorant la performance des GNN.

De nouvelles méthodes améliorent la cartographie robotique des espaces intérieurs en utilisant des graphes facteurs et l'apprentissage automatique.

De nouvelles techniques améliorent la prévision précoce des problèmes de santé chroniques en utilisant les données des patients.

De nouvelles méthodes améliorent le suivi de la localisation des objets dans les zones urbaines denses.

Une nouvelle méthode pour améliorer les GNN dans l'analyse moléculaire.

DuoGNN améliore l'analyse des graphes en séparant les interactions entre les nœuds pour de meilleures performances.

Cet article parle de techniques pour communiquer discrètement avec des drones afin d'éviter d'être détecté.

Explorer de nouvelles façons de lutter contre le blanchiment d'argent grâce au partage de données et à l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions des propriétés des matériaux en utilisant des techniques avancées.

Découvrez comment les approches de graphes doubles améliorent l'analyse de données et les prédictions.

Un aperçu des GNN et des GT et le rôle des encodages positionnels.

Un nouveau modèle analyse les réseaux sociaux pour identifier le stress des minorités LGBTQ+.