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Des chercheurs améliorent les prévisions de liaison des médicaments aux cibles avec des graphs de connaissances multimodaux.

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Une approche d'apprentissage automatique améliore les prédictions de la dynamique des particules dans des fluides complexes.

Ce document présente un nouveau modèle pour analyser des données d'événements sur des structures de graphes.

Les réseaux de neurones graphiques changent la façon dont on analyse les données de séries temporelles pour de meilleures prédictions.

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Une nouvelle approche utilise des réseaux de neurones graphiques pour prédire les propriétés élastiques de manière efficace.

Les méthodes basées sur la curiosité améliorent les stratégies d'exploration en intelligence artificielle.

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Un nouveau cadre équilibre la vie privée et l'utilité dans l'apprentissage par graphe.

Améliorer les prédictions moléculaires en utilisant des techniques de modèle efficaces.

GPSE améliore la performance des modèles de graphes grâce à des encodages améliorés et un transfert de connaissances.

Examiner les problèmes et le potentiel des méthodes d'IA explicable.

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Une nouvelle méthode améliore la compréhension des prédictions dans les tâches de régression par graphique.

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De nouvelles techniques améliorent l'analyse d'images du cancer du sein et la précision des diagnostics.

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Cet article passe en revue des méthodes pour prédire les tendances en capacités d'IA et de non-prolifération nucléaire.

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Une nouvelle approche pour une détection précise des repères dans les images cardiaques en utilisant des structures de graphe.

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Un aperçu détaillé des graphes à attributs topologiques pour une classification de formes efficace.

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Les chercheurs utilisent des GNN pour améliorer l'efficacité et la précision des simulations d'écoulement de fluides.

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