決定図と分数彩色数を使ったグラフ彩色の研究の進展について。
Timo Brand, Stephan Held
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Simona Boyadzhiyska, Richard Lang, Allan Lo
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一般化モツキン数とそのカラフルな道の魅力的な世界を発見しよう。
Nadav Kohen
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グラフニューラルネットワークが最適化の複雑な問題にどう立ち向かうかを見てみよう。
Chenchuhui Hu
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グラフは、いろんなシステムの関係やつながりを示すんだ。
Songnian Xu, Wenhao Zhen, Dein Wong
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有向グラフ、フラグ複体、そしてそれらの関係について見てみよう。
Thomas Chaplin, Heather A. Harrington, Ulrike Tillmann
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ScaleNetは、革新的な技術を使ってグラフ分析を改善し、より良いノード分類を実現するよ。
Qin Jiang, Chengjia Wang, Michael Lones
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グラフとそのつながりにおける役割についての簡単なガイド。
Zoltán L. Blázsik, Leila Vivien Nagy
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正則化がグラフニューラルネットワークの安定性をどう高めるかを学ぼう。
Maya Bechler-Speicher, Moshe Eliasof
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G-SPARCはグラフ学習におけるコールドスタートノードのためのソリューションを提供してるよ。
Yahel Jacobs, Reut Dayan, Uri Shaham
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グラフニューラルネットワークは、クイバーミューテーションのパターンを見つけ出して、より深い数学的洞察を得るのに役立つよ。
Jesse He, Helen Jenne, Herman Chau
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グループ内の関係をパワーグラフの概念を使って探ってるよ。
Marco Barbieri, Kamilla Rekvényi
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ブラッテリ図のユニークな構造や数学的研究における重要性を探ってみてください。
Sergey Bezuglyi, Artem Dudko, Olena Karpel
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間隔順序についてと、関係がどう整理されるかを見てみよう。
Maurice Pouzet, Imed Zaguia
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新しい手法がユニークな識別子を使ってGNNを強化し、グラフの区別をよりよくする。
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この記事では、グラフにおける接続重みが時間と共にどのように変化するかを探ります。
Jicheng Ma, Yunyan Yang
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多スピンシステムの相互作用を探ることとその意味。
Kuikui Liu, Nitya Mani, Francisco Pernice
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DuSEGOは、オーバースムージングや勾配の問題に取り組むことでGNNを改善する。
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無限環とそのユニークな交換グラフの関係を探る。
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革新的な行列表現技術を使って複雑なネットワークの分析を向上させる。
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動的な変化の中でネットワークの移動グループを追跡する研究。
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擬似有限構造の概要とそれらが数学研究で持つ重要性。
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ボレルグラフの魅力的な世界とその複雑さを発見しよう。
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革新的な方法が複雑なグラフやノード関係の分析における課題に取り組んでる。
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GNNとGTの概要と位置エンコーディングの役割について。
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プリズムグラフの楽しいダイナミクスと完璧マッチングを発見しよう！
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カルタン行列とクィバーの関係を面白い文脈で探ってみよう。
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