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GFN-ROM améliore la réduction de l'ordre du modèle en utilisant des réseaux de neurones graphiques pour des simulations efficaces.

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

Une nouvelle méthode basée sur des graphes améliore la précision et l'efficacité du suivi multi-objets.

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

EQuAD améliore la performance des modèles sur des graphes avec des distributions de données qui changent.

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

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L'apprentissage automatique améliore la prédiction des coefficients d'activité dans les mélanges chimiques.

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Nouveaux cadres pour modéliser efficacement des systèmes complexes en réseau dans les véhicules électrifiés.

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