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Nouvelles méthodes en deep learning pour des prédictions précises des sections efficaces nucléaires.

Un nouveau modèle améliore la gestion des données manquantes dans l'analyse des séries temporelles.

GNN-Diff améliore l'efficacité et la performance de l'entraînement GNN en optimisant les hyperparamètres.

Link2Doc améliore la prédiction de lien en fusionnant le texte et la structure du graphe.

DSAM offre une nouvelle perspective sur la connectivité du cerveau en utilisant des techniques avancées d'apprentissage profond.

Cette approche améliore la comparaison de fonctions dans les logiciels grâce à des graphes d'appels.

Ce papier présente une nouvelle approche pour améliorer les performances de KGQA en utilisant des GNN et des LLM.

Une nouvelle approche pour renforcer les GNN face au bruit et aux attaques.

Explorer les défis des explicateurs de GNN sous des attaques adversariales dans des applications critiques.

Une approche novatrice pour intégrer des transformateurs avec des structures de graphes pour de meilleurs résultats.

Un nouveau benchmark aide à améliorer la performance des GNN face aux problèmes de bruit d'étiquettes.

Cet article examine les défis de la prédiction de liens à cause des changements dans la distribution des données.

Une nouvelle mesure, GGD, améliore comment on évalue les similitudes et les différences dans les graphiques.

Un nouveau modèle à double transformateur améliore les prévisions de temps d'exécution à partir de l'analyse du code source.

Une nouvelle perspective pour améliorer les GNNs pour des structures de graphes complexes.

AMBER utilise l'apprentissage automatique pour automatiser la génération de maillage pour les simulations d'ingénierie.

Une nouvelle technique améliore les performances des réseaux de neurones graphiques sur de grands ensembles de données.

Les Graphes de Réseaux Neuronaux de Commute améliorent la compréhension des graphes dirigés grâce à des insights relationnels renforcés.

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La techno GNN et RL boostent l'efficacité et l'adaptabilité des opérations du réseau électrique.

Multi-Peptide combine des modèles de données pour améliorer les prévisions du comportement des peptides.

GraphMuse simplifie l'analyse des données musicales symboliques avec des techniques avancées de machine learning.

Découvre les graph transformers et leurs applications dans différents domaines.

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DeepGate3 améliore la compréhension et l'évolutivité de la conception de circuits grâce à une architecture de modèle innovante.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions pour les nouveaux articles en utilisant des motifs d'interaction uniques.

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.