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Améliorer la sécurité des logiciels en détectant les vulnérabilités avant qu'elles ne soient exploitées.

Une nouvelle approche utilisant des RGCNs améliore la classification des sentiments à partir des données textuelles.

Présentation de TrainlessGNN pour un étiquetage de nœuds plus rapide dans les TAGs sans méthodes de formation traditionnelles.

Examiner les stratégies d'échelle pour améliorer la performance des GNN dans les tâches de graphes moléculaires.

Une nouvelle approche améliore la performance des filtres graphiques sur différents types de données.

Graph4GUI améliore le design de l'interface utilisateur grâce à une représentation et une gestion améliorées.

VN-EGNN améliore le développement de médicaments en renforçant l'identification des sites de liaison sur les protéines.

Cet article présente une méthode basée sur des graphes pour améliorer les prédictions d'approbation des revendications de brevets.

De nouvelles méthodes améliorent le placement des images d'application dans l'informatique en périphérie pour un accès utilisateur plus rapide.

NeuraChip améliore l'efficacité dans le traitement des données graphiques pour diverses applications.

MiniMol propose une approche efficace pour prédire les propriétés moléculaires avec moins de paramètres.

NuGraph2 améliore l'étude des interactions des neutrinos en utilisant des réseaux de neurones graphiques avancés.

Crystalformer prédit efficacement les propriétés des matériaux en utilisant des mécanismes d'attention avancés.

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

Nouvelle méthode qui combine l'arbre phylogénétique et le réseau pour une meilleure analyse.

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

De nouvelles techniques améliorent notre compréhension du comportement des dislocations dans les matériaux.

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.

Une méthode qui personnalise la sparsification des graphes pour améliorer la performance des réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'analyse et la communication des données graphiques.

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.

Explorer le rôle des GNN dans la croissance des technologies IoT.

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.