Pietro Liò

新しいモデルは、グラフベースのアプローチでタンパク質配列生成を改善する。

ネットワークトラフィックデータを効率的に圧縮する革新的なアプローチ。

グラフニューラルSDEは、データ分析にランダム性を取り入れることでモデルの精度を高める。

この研究は、分子グラフをより効果的に生成するための高度なGNNを評価してるよ。

SFAVELは自動ファクトチェックのための自己監督型アプローチを提供しているよ。

ハイパエッジ拡張は、データ内の複雑な関係を捉えることでGNNを強化するよ。

新しいアプローチが、さまざまなデータタイプでグラフフィルターの性能を向上させる。

新しいモデルは、生成技術と物理を組み合わせて抗体デザインを強化する。

xAI-Dropは、説明可能性を活用してグラフニューラルネットワークのパフォーマンスと明瞭性を向上させるんだよ。

ニューラルネットワークを使ってCMB偏光と重力波を研究する新しいアプローチ。

新しいモデルがさまざまな用途のためのタンパク質工学を簡素化してるよ。

LLMが医療の未来をどう変えてるか探ってるよ。

新しい方法がNARの問題解決能力を強化するよ。

HetSheafは異種グラフでのデータ表現を改善して、モデルのパフォーマンスを向上させるよ。

研究がSERSと深層学習を組み合わせて、尿サンプルを使ったより良い健康診断を実現する。