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Le raisonnement contrefactuel améliore la compréhension des vulnérabilités dans le code.

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FROND utilise le calcul fractionnaire pour améliorer les réseaux de neurones graphiques pour des données complexes.

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Une nouvelle approche révèle comment l'IA prédit les propriétés des matériaux de manière transparente.

Une nouvelle méthode améliore les explications pour les réseaux de neurones graphiques avec des témoins contrefactuels robustes.

Un nouveau modèle redéfinit l'analyse des graphes en utilisant des ensembles de points pour des prédictions améliorées.

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

Un nouveau modèle améliore la recherche d'images pour le diagnostic d'histopathologie du sein.

Apprends comment l'analyse de graphe aide à détecter des motifs inhabituels dans les données.

Utiliser des GNN pour identifier des protéines multifunctionnelles booste la recherche biologique.

De nouvelles méthodes améliorent le comportement réaliste des vêtements dans les animations.

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

Une étude sur les points forts et les faiblesses de deux modèles de traitement de graphes.

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

Présentation d'une nouvelle approche pour apprendre sur les zones géographiques et leurs connexions.

Les nœuds virtuels aident à améliorer les performances des réseaux de neurones graphiques en renforçant le flux d'informations.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des prédictions des réseaux de neurones graphiques.

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Les ETNN améliorent l'analyse de données complexes grâce à l'intégration topologique et géométrique.

drGAT utilise l'apprentissage automatique pour prédire comment les cellules réagissent aux médicaments.

Un nouveau cadre améliore les GNN en utilisant le clustering pour renforcer l'apprentissage.

L'extraction automatique de caractéristiques transforme l'analyse des données dans les collisions de particules.

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

DeepHGNN améliore la précision des prévisions hiérarchiques en utilisant des réseaux de neurones graphiques.

Un cadre améliore les GNN en utilisant des attributs textuels dans des structures de graphes.

Explorer comment les transformers s'attaquent efficacement à divers tâches de raisonnement sur les graphes.

Présentation de MAGE : une approche innovante pour expliquer les Graph Neural Networks en chimie.

Nouveau cadre améliore les prédictions en analysant des séries de données interconnectées.

Une nouvelle approche améliore les systèmes de recommandation en utilisant du texte et des images.

Une nouvelle méthode améliore la communication dans le traitement des données graphiques.

Un nouveau cadre combine les GNN et les LLM pour des réponses améliorées à partir des graphes de connaissances.

Présentation de GEM, une solution rapide et précise pour les équations de Maxwell utilisant des réseaux de neurones graphiques.

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GNAN combine l'interprétabilité et la précision pour des modèles d'IA basés sur des graphes.

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HOGE améliore les explications des Réseaux de Neurones Graphiques en utilisant des complexes cellulaires.