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GraphTP améliore l'apprentissage des graphes grâce à de meilleures stratégies de données.

Un nouveau modèle améliore le traitement des graphes en s'attaquant à des défis clés des GNN.

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Un nouveau pipeline améliore le suivi des particules au LHC grâce aux GNN.

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Utiliser des méthodes d'attribution de données pour améliorer l'analyse de la physique des particules au LHC.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage à partir de graphes malgré le bruit des données.

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Une nouvelle méthode améliore l'analyse EEG pour une meilleure détection de la maladie de Parkinson.

Une nouvelle méthode vise à améliorer les recommandations dans des environnements de données en constante évolution.

Un nouveau cadre améliore les prévisions de vitesse de circulation en utilisant des données contextuelles.

Une nouvelle méthode utilise des réseaux de neurones graphiques pour améliorer l'efficacité du coloriage de graphes.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des nanodispositifs corporels basés sur les caractéristiques individuelles.

De nouveaux modèles GNN améliorent la représentation moléculaire pour de meilleures prédictions en science.

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GATH améliore la complétion des graphes de connaissances en utilisant des mécanismes d'attention avancés pour plus de précision.

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Un nouveau cadre améliore les GNN pour de meilleures solutions d'optimisation combinatoire.

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Swarm-Net améliore la sécurité de l'IoT en utilisant SRAM et des réseaux de neurones graphiques.

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