Les graphes d'arbres montrent des connexions et de la stabilité dans les structures, influençant la science et la médecine.
Waqar Ali, Mohamad Nazri Bin Husin, Muhammad Faisal Nadeem
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La science de pointe expliquée simplement
Les graphes d'arbres montrent des connexions et de la stabilité dans les structures, influençant la science et la médecine.
Waqar Ali, Mohamad Nazri Bin Husin, Muhammad Faisal Nadeem
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Explore l'importance des graphes de Cayley entiers en mathématiques.
Tung T. Nguyen, Nguyen Duy Tân
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Découvre comment les matrices laplaciennes révèlent des trucs sur les amitiés et la dynamique sociale.
Shaun Fallat, Himanshu Gupta, Jephian C. -H. Lin
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Explore la structure et l'importance des graphes ordinaux en mathématiques.
Benjamin Jones
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Découvre comment les graphes de De Bruijn relient des chaînes de manière unique.
Jonathan Garbe
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Découvre les liens entre les graphes bipartis et l'algèbre de manière sympa.
Karin M. Jacobsen, Mads Hustad Sandøy, Laertis Vaso
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Un aperçu de la structure fascinante et des propriétés des matroïdes.
Kristóf Bérczi, Áron Jánosik, Bence Mátravölgyi
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Une plongée dans l'opérateur de Dirac et ses valeurs propres à travers des perturbations.
Pablo Miranda, Daniel Parra
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Un aperçu des métriques d'étirement dans le stockage de données graphiques sans redondance.
Yun-Han Li, Jin Sima, Ilan Shomorony
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Fernanda Couto, Diego Amaro Ferraz, Sulamita Klein
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Découvre les relations fascinantes entre les chiffres grâce aux graphes GCD.
Ján Mináč, Tung T. Nguyen, Nguyen Duy Tân
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Découvrez la nature décalée des graphes antiréguliers et leurs propriétés fascinantes.
Martin Knor, Riste Škrekovski, Slobodan Filipovski
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Apprends à optimiser l'espace des caractéristiques à partir des données de graphes.
Wangyang Ying, Haoyue Bai, Kunpeng Liu
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Explorer les liens entre les graphes d'isogénie et leurs structures de niveau.
Derek Perrin, José Felipe Voloch
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Utiliser l'apprentissage automatique pour étudier les quivers acycliques de mutation avec quatre points.
Kymani T. K. Armstrong-Williams, Edward Hirst, Blake Jackson
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Un aperçu des nombres d'indépendance dans des structures de graphes uniques.
Therese Biedl, Prosenjit Bose, Babak Miraftab
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Jędrzej Hodor, Hoang La, Piotr Micek
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Explore comment les rumeurs se propagent dans les réseaux sociaux en utilisant le concept de nombres brûlants.
C. B. Jacobs, M. E. Messinger, A. N. Trenk
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Mecoin aide à garder des souvenirs tout en apprenant de nouvelles infos efficacement.
Dong Li, Aijia Zhang, Junqi Gao
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Un aperçu des complexités pour trouver des chemins efficaces dans les graphes.
Sunny Atalig, Alexander Hickerson, Arrdya Srivastav
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Un aperçu des treillis d'ordre supérieur et de leur importance dans l'analyse de réseaux complexes.
Chen Chen, Jingya Qian, Hui Luo
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La granularité des classes aide à organiser les graphes de connaissances pour améliorer la recherche d'infos.
Sumin Seo, Heeseon Cheon, Hyunho Kim
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Explorer le zero forcing et sa variante leaky forcing en théorie des graphes.
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Explore comment les épissures simplifient les connexions dans des graphes complexes.
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Explore les dynamiques des graphes aléatoires et leurs connexions surprenantes.
Hamin Jung
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Fais des recherches sur les avancées en coloriage de graphes en utilisant des diagrammes de décision et des nombres chromatiques fractionnaires.
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Découvrez les complexités de colorier les arêtes dans les graphes sans que ça se heurte.
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Découvre le monde fascinant des nombres de Motzkin généralisés et leurs chemins colorés.
Nadav Kohen
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Un aperçu de comment les Graph Neural Networks s'attaquent à des problèmes complexes d'optimisation.
Chenchuhui Hu
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Les graphiques montrent les relations et les connexions dans différents systèmes.
Songnian Xu, Wenhao Zhen, Dein Wong
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Un aperçu des graphes dirigés, des complexes de drapeaux et de leurs relations.
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ScaleNet améliore l'analyse de graphes avec des techniques innovantes pour une meilleure classification des nœuds.
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Un guide simple sur les graphiques et leur rôle dans les connexions.
Zoltán L. Blázsik, Leila Vivien Nagy
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Découvrez comment la régularisation renforce la stabilité des réseaux de neurones graphiques.
Maya Bechler-Speicher, Moshe Eliasof
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G-SPARC propose des solutions pour les nœuds à démarrage à froid dans l'apprentissage par graphe.
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Les réseaux de neurones graphiques aident à dénicher des motifs dans la mutation de quivers pour des perspectives mathématiques plus profondes.
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De nouvelles méthodes améliorent les GNN en utilisant des identifiants uniques pour mieux distinguer les graphes.
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