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De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et la précision de l'entraînement des GNN grâce à la quantification.

Espaloma utilise l'apprentissage automatique pour améliorer les simulations moléculaires et la découverte de médicaments.

De nouvelles méthodes améliorent la rapidité et l'efficacité dans l'analyse des données de collision de particules.

Une nouvelle méthode révèle des vulnérabilités dans les systèmes d'apprentissage fédéré vertical en utilisant des réseaux de neurones graphiques.

Nouveau système matériel booste la vitesse et l'efficacité des inférences GNN pour les applis en temps réel.

Examiner l'impact des GNN sur les algos traditionnels et leurs défis de performance.

GraphCC améliore le contrôle de la congestion grâce à des techniques d'optimisation en temps réel et d'apprentissage automatique.

Un modèle relie l'activité cérébrale aux difficultés de marche chez les patients atteints de Parkinson.

Une nouvelle méthode pour prédire les fonctions des protéines en utilisant du texte descriptif au lieu d'étiquettes.

Une nouvelle technologie améliore la précision de la mesure de la graisse corporelle en utilisant des données 3D.

S2PGNN améliore l'adaptation des GNN aux données étiquetées.

Une étude qui dévoile les défis auxquels font face les GNN pour compter les motifs de sous-graphes.

Une nouvelle approche prédit les mesures manquantes du cerveau en utilisant un apprentissage machine avancé.

Un cadre pour évaluer l'efficacité des GNN dans les systèmes de recommandation.

MolGrapher simplifie l'extraction de structures chimiques à partir d'images en utilisant une approche basée sur des graphes.

Une nouvelle méthode pour partager des infos efficacement dans les réseaux en utilisant des agents d'apprentissage coopératif.

Examen des méthodes pour identifier les affiliations politiques à partir des activités sur Twitter.

Cette méthode améliore la classification des images médicales en utilisant des réseaux de neurones graphiques.

Le nouveau modèle GravNetNorm améliore l'analyse des nuages de points en apprentissage automatique.

Les caméras événementielles transforment la capture et le traitement des données visuelles, améliorant l'efficacité et la performance.

Un cadre pour identifier des structures de matrice creuse en utilisant des données limitées.

ExGNAS améliore l'efficacité et la clarté dans la conception de réseaux de neurones graphiques.

Cette étude utilise des GNN pour analyser les données de partage de vélos afin de mieux prédire les habitudes d'utilisation.

Cette recherche développe un modèle pour prédire des profils de gènes à partir d'images de tissus.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer la prédiction de liens dans l'analyse de graphes.

Une nouvelle méthode pour entraîner les GNNs efficacement un niveau à la fois.

ReOnto combine apprentissage automatique et ontologies pour améliorer l'extraction de relations dans les textes biomédicaux.

Une nouvelle approche équilibre la vie privée et la performance dans l'entraînement des GNN.

Une nouvelle méthode dans les GNN utilise plusieurs vecteurs pour améliorer les prédictions.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage de la représentation des graphes en utilisant des espaces non euclidiens.

Examiner comment les GNN peuvent s'améliorer en modifiant des structures de graphes inutiles.

Exploiter les LLM pour rendre l'analyse des données graphiques accessible à tout le monde.

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Un nouveau modèle améliore efficacement la diffusion d'influence dans les réseaux sociaux.

Présentation d'une nouvelle méthode pour un clustering de graphes efficace en utilisant des infos relationnelles.

Un modèle combine des réseaux de neurones graphiques et des stratégies de suréchantillonnage pour de meilleures prévisions de trafic.

Présentation d'une nouvelle méthode pour analyser des données de capteurs complexes dans le temps.

Les modèles génératifs transforment la façon dont les formes sont conçues et optimisées dans plein d'industries.

Un aperçu de la relation entre les Réseaux de Neurones Graphiques et le Noyau Tangent Graphique.