つながり に関する最新の記事

幾何的不均一ランダムグラフとその実用的な応用を見てみよう。

新しいデータセットが、気を散らす要素がある中でのAIのクリエイティブなタスクでのパフォーマンスを示してるよ。

ランダムねじれハイパーキューブのユニークな特徴と、それが数学において重要な理由を探る。

新しい方法で、柔軟な接続作成を使って神経細胞のシミュレーションがもっと速くできるようになったよ。

強正則グラフの概要と、それらと可分設計グラフとの関係について。

マイナーは戦略的なつながりとレイテンシの短縮で報酬を増やす。

この記事では、人間が神経活動を通じて言語を学ぶ方法に触発されたモデルを紹介しているよ。

GNNがどうやって予測するかをモーダルロジックで明らかにする新しい方法。

人間関係における非対称性の役割を考察する。

新しい研究で、脳の活動と構造がどう相互作用するかが明らかになったよ。

ノードインジェクションリンク盗み攻撃とGNNのプライバシー問題を探ろう。

構造的可塑性が学習や記憶の形成にどう影響するか探ってみよう。

AIとニューラルネットワークを使って、私たちの思考と脳の構造の関係を調べてるんだ。

研究が明らかにしたのは、共有されたアイデンティティがTwitterのやり取りにどう影響するかってこと。

グラフ構造のデータやノード関係を理解するための新しいアプローチ。

この研究は、LinkedInのつながりや仕事の結果における性別の違いを調べてるよ。

前頭前野の成長とそれが認知能力に与える影響を調べる。

オンラインで多様な意見をバランスさせ、対立を解消する方法。

信頼できて手ごろなインフラネットワークのための効果的なデザイン。

新しいモデルが複雑なネットワークでの一体的グループの検出を強化する。

基底前脳がそのつながりを通じて記憶や注意にどう影響するかを調べてる。

このモデルは、ニューロンが感覚情報の変化にどう適応するかを改善する。

研究によると、エミー賞の写真に写っている人たちのつながりが明らかになっている。

2つの革新的なDNSレコードが、オンラインサービスのセキュリティとスピードを改善するよ。

水から病気の広がりまで、いろんなシステムで浸透が流れにどう影響するかを探る。

このアプローチは、複雑なネットワーク内の関連するメタパスを特定することでGNNのパフォーマンスを向上させるんだ。

制御可能性バックボーンがネットワークエージェントをうまく管理するのにどう役立つか学ぼう。

アインシュタイン構造とその物理学や幾何学における重要性を見てみよう。

バーチャルWANがビジネスの接続性をどう向上させるか学ぼう。

この記事では、つながりの変化がネットワーク内の情報の広がりにどう影響するかについて話してるよ。

フィリッポフ代数体の数学における重要性と応用を探る。

量子力学と重力理論を統合しようとする苦闘の概要。

ラインバンドルの概要と、幾何学や代数におけるその重要性。

研究によると、睡眠が脳の機能や創造的な考えに影響を与えるらしいよ。

この記事では、複雑なネットワークのコミュニティ構造における隠れたフラクタルのような特性について話してるよ。

最近の方法で生物サンプルの細胞の組織観察が改善されたよ。

局所構造を使ってグラフノードの欠損情報を予測する方法。

リーマン・カータン幾何学における捩じれの役割とその物理的影響を調査する。

この研究では、ランダムハイパーグラフにおける緩いハミルトンサイクルの条件を調べてるよ。

新しい方法で脳のコネクティビティの隠れたパターンが明らかになる。