ARROW-Diff génère efficacement de grands graphes réalistes en utilisant des marches aléatoires.
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La science de pointe expliquée simplement
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Un aperçu des algèbres d'incidence et de leurs représentations dans les ensembles partiellement ordonnés.
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Path-LLM propose de nouvelles façons de créer des embeddings de graphes significatifs pour diverses applications.
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EggNet améliore la précision du suivi des particules en utilisant des techniques évolutives basées sur des graphes.
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Une nouvelle méthode améliore la conception d'architectures GNN en s'inspirant des modèles de langage.
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Ce cadre améliore les prévisions en se concentrant sur de véritables relations de cause à effet dans les données d'événements.
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Cet article examine les méthodes de test pour garantir l'exactitude dans les bases de données graphiques.
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Explore la signification et la complexité de la dimension d'orthogonalité en théorie des graphes.
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GrassNet utilise des modèles d'état pour le filtrage adaptatif dans les réseaux de neurones graphiques.
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Explorer les relations entre les graphes theta et les classes de mapping difféomorphes.
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Cet article examine la performance des LLM sur des tâches de raisonnement liées aux graphes.
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Une nouvelle méthode s'attaque aux défis des réseaux de neurones graphiques avec des données hétérophiles.
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De nouvelles méthodes polynomiales simplifient la vérification de l'isomorphisme des arbres.
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Cet article examine comment la symétrisation lie les polytopes et les posets en mathématiques.
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