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De nouvelles méthodes améliorent la rapidité et l'efficacité dans l'analyse des données de collision de particules.

Nouveau système matériel booste la vitesse et l'efficacité des inférences GNN pour les applis en temps réel.

Cet article parle des méthodes pour améliorer la complétion des graphes de connaissances en utilisant des GNN et des approches basées sur des règles.

Cette méthode améliore la classification des images médicales en utilisant des réseaux de neurones graphiques.

Cette étude utilise des GNN pour analyser les données de partage de vélos afin de mieux prédire les habitudes d'utilisation.

HQ-GNN améliore les recommandations tout en réduisant la mémoire et en augmentant la vitesse.

Cette étude évalue des GNNs avancés pour générer des graphes moléculaires de manière plus efficace.

Cette étude examine des modèles d'apprentissage profond pour prévoir le nombre de visiteurs dans le tourisme.

Une nouvelle approche GNN améliore la précision en réduisant le sur-lissage.

Explore comment les GNN et les Graphes de Connaissances améliorent les prédictions de liens en santé.

Une nouvelle méthode pour classifier les articles de recherche en utilisant des techniques de graphes avancées.

Une nouvelle méthode d'évaluation améliore la compréhension des prédictions des GNN.

Un nouveau modèle améliore les prédictions de la densité électronique dans la recherche en catalyse.

Un nouveau modèle s'attaque aux défis des réseaux de neurones graphiques en utilisant des séries de puissances.

Un nouveau modèle transforme les recettes de cuisine en graphiques pour une meilleure compréhension.

Examen des défis d'équité dans les GNNs face à des distributions de données en changeant.

ARGO améliore la vitesse et l'efficacité de l'entraînement des GNN sur des systèmes multicœurs.

RC-GNN améliore l'interprétabilité des GNN et la précision prédictive grâce à des méthodes innovantes.

Une nouvelle méthode améliore la découverte de matériaux cristallins pour la technologie et la durabilité.

BuffGraph améliore la classification pour les classes moins courantes dans les données de graphes déséquilibrées.

L'augmentation de l'hyperarête améliore les GNN en capturant des relations complexes dans les données.

PhenoLinker améliore la prédiction des associations gène-phénotype en utilisant des techniques avancées d'IA.

Les mises en page à bords distributionnels améliorent la performance des GNN en échantillonnant des structures de graphe variées.

Examiner comment les réseaux de neurones graphiques prédisent efficacement des données invisibles.

K-Link améliore l'analyse des données MTS grâce à une meilleure compréhension des interactions des capteurs.

Une méthode rapide et efficace pour le traitement de graphes sans modèles complexes.

Un aperçu de comment les GNN analysent les graphes et s'adaptent aux changements.

Une nouvelle méthode améliore les performances des GNN en utilisant des sous-graphes d'explication.

Une méthode pour évaluer l'impact de la suppression d'un utilisateur sur les opinions du réseau.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'entraînement des modèles à partir de données graphiques bruyantes.

Présentation de couches GNN innovantes pour analyser des données complexes sur des variétés.

Une nouvelle méthode améliore les simulations de dynamique des fluides en utilisant des réseaux de neurones.

PowerGraph améliore l'analyse des pannes du réseau électrique grâce à des techniques d'apprentissage avancées.

La recherche explore comment la structure du réseau est liée à la stabilité en utilisant des méthodes avancées.

Une nouvelle méthode, DepGraph, améliore la précision de la détection des bugs logiciels.

Une nouvelle méthode accélère les comparaisons d'arbres de fusion dans l'analyse de données scientifiques.

Un nouveau modèle améliore les prévisions sur la performance des tensioactifs en fonction de la température.

Une nouvelle approche utilisant des réseaux de neurones graphiques pour des simulations de matériaux multiscalaires efficaces.

Une nouvelle approche utilisant des RGCNs améliore la classification des sentiments à partir des données textuelles.

Présentation de TrainlessGNN pour un étiquetage de nœuds plus rapide dans les TAGs sans méthodes de formation traditionnelles.