幾何学的な形を使って効率的に点をカバーする方法に関する研究。
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グラフ表現における交差数の重要性について学ぼう。
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新しいアルゴリズムが素数に対するマルコフグラフの接続性をテストする。
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戦略的なつながりを通じてハイパーグラフ内の点のダイナミクスを探ろう。
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クオータツリーが有向グラフを構造化する役割とその応用について探ってみよう。
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この記事では、フリップグラフを使って、自己補完理想とポセット内の関係について話してるよ。
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リスト彩色パッキングに関する新しい発見がグラフ理論の応用を改善したよ。
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この記事では、Max-Cut問題の解決策を向上させるために予測を利用することについて話してるよ。
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グラフの関係とそのホモロジー特性を調べる。
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量子ウォークは量子力学とグラフ理論を融合させて、新たな視点や応用を提供するんだ。
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接続されたパーティションは、いろんな分野でリソースの割り当てを最適化するのに役立つよ。
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この研究は、分割再構成が単語で表現できるグラフにどんな影響を与えるかを調べているよ。
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この研究は、限られた距離情報に基づいて点を再構築する方法を調べているよ。
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新しい研究がグラフタスクにおける表現学習の役割を調べてるよ。
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グラフにおける相互可視性の概念とその応用について探ってみよう。
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多様でリアルなグラフを生成する革新的な方法を紹介するよ。
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ガウスツリーとポリツリー構造を学ぶ方法の概要。
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グラフ理論とその課題について詳しく見てみよう。
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新しい方法が非線形シーフ拡散によってグラフデータ分析を改善した。
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変化するグラフデータ環境で予測を向上させる方法を紹介します。
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見えないデータをグラフニューラルネットワークがどうやってうまく予測するかを調べる。
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研究は、有向グラフを使って順序付きアイテムを効率的にカバーする際の課題を明らかにしている。
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方向性グラフアテンションネットワークを紹介して、複雑なグラフでのノード学習を改善するよ。
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時系列グラフを効率的に比較する新しい方法。
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新しいフレームワークは、タスクを効果的に選んで重み付けすることでグラフの事前トレーニングを強化するよ。
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適切なヘリー円弧グラフにグラフを修正する新しい方法を見つけよう。
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リーヴィットパス代数の概要、分類方法、そして他の数学分野との関係について。
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効率的な多基準意思決定のためのバイナリ決定図の利用。
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確率ブロックモデルにおけるマッチングアルゴリズムとその性能の検討。
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タイルグラフと成熟段階を追跡する役割についての視点。
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カナダの旅行者問題におけるブロックがあるグラフの戦略を探る。
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ネットワークのポイントが変わるときにスパナを効率的に保つ方法を学ぼう。
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ネットワーク内の三角形がつながりを明らかにし、分析を強化する方法を学ぼう。
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高次元エクスパンダーの概要と、いろんな分野での重要性について。
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新しいモデルは、最小限の変更でGNNのノードを効率的にターゲットにするよ。
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新しいフレームワークが永続メモリを使って動的グラフのリアルタイム分析を改善する。
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さまざまな文脈における二重音字の複雑さと重要性を探る。
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グループのアクションが集合の成長や行動にどう影響するかを探る。
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