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Nuovo metodo migliora l'interpretabilità delle GNN usando grafi proxy.

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Un nuovo metodo migliora la generazione di grafi considerando insieme gli attributi dei nodi e degli archi.

Un nuovo framework combina DDD e machine learning per studiare meglio la deformazione dei metalli.

Questo studio migliora le prestazioni delle GNN attraverso spiegazioni grafiche efficaci.

Moco usa il machine learning per migliorare le soluzioni ai problemi di ottimizzazione combinatoria.

RC-GNN migliora l'interpretabilità e la precisione predittiva dei GNN grazie a metodi innovativi.

Un nuovo metodo offre intuizioni più chiare sulle previsioni delle GNN senza dover fare ulteriore addestramento.

Il modello A2GNN migliora le prestazioni nell'adattare la conoscenza dei grafi tra diversi domini.

Un nuovo framework migliora la chiarezza e la scalabilità delle visualizzazioni grafiche.

Nuovi metodi migliorano il tracciamento delle particelle cariche negli esperimenti di fisica delle alte energie.

Le reti neurali grafiche aiutano a prevedere il comportamento dei cuscinetti a rulli, migliorando il monitoraggio e la manutenzione.

Introducendo un nuovo modello per prevedere le connessioni in vari tipi di grafi.

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Graph Mamba Networks offrono un nuovo approccio per un'analisi dei grafi efficiente.

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Presentando un nuovo approccio per identificare la disinformazione nell'era digitale.

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BuffGraph migliora la classificazione per classi meno comuni nei dati di grafi sbilanciati.

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Valutare l'efficacia delle GNN contro i rischi di sicurezza nei circuiti integrati.

PhenoLinker migliora la previsione delle associazioni gene-fenotipo usando tecniche avanzate di intelligenza artificiale.

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Uno sguardo ai metodi di deep learning nella scoperta di farmaci.

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Nuovo metodo migliora l'analisi dei dati grafici attraverso la diffusione non lineare dei fasci.

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Esaminando come le reti neurali grafiche prevedono efficacemente dati non visti.