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Un nuovo modello migliora l'elaborazione dei grafi affrontando le sfide chiave delle GNN.

La ricerca si concentra sul miglioramento dei materiali NCM nelle batterie agli ioni di litio tramite tecniche di doping avanzate.

Nuovo pipeline migliora il tracciamento delle particelle al LHC usando GNN.

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Un nuovo modo per migliorare le previsioni nei grafi dinamici usando i Transformers.

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Utilizzando metodi di attribuzione dei dati per migliorare l'analisi della fisica delle particelle al LHC.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dai grafi nonostante il rumore nei dati.

Un nuovo modello migliora le previsioni su dove si legano le proteine, aiutando la scoperta di farmaci.

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Nuovo metodo migliora l'efficienza e la precisione dell'addestramento delle reti neurali grafiche.

Un nuovo metodo migliora l'analisi EEG per una migliore rilevazione del morbo di Parkinson.

Un nuovo metodo punta a migliorare le raccomandazioni in ambienti dati in cambiamento.

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Un nuovo metodo utilizza reti neurali grafiche per migliorare l'efficienza del coloraggio dei grafi.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza dei nanodispositivi interni basati su caratteristiche individuali.

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GATH migliora il completamento dei grafi di conoscenza usando meccanismi di attenzione avanzati per una maggiore accuratezza.

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Un nuovo framework migliora le GNN per ottenere soluzioni di ottimizzazione combinatoria migliori.

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Un nuovo approccio che usa le reti neurali grafiche migliora i metodi di colorazione dei grafi.

Swarm-Net migliora la sicurezza dell'IoT usando SRAM e reti neurali grafiche.

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EggNet migliora l'accuratezza del tracciamento delle particelle usando tecniche basate su grafi in evoluzione.

Un nuovo metodo GNN offre una valutazione più veloce delle politiche del traffico per le città.

Un nuovo metodo migliora la progettazione dell'architettura GNN usando idee dai modelli di linguaggio.

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