標準ラベリングの深堀りと、そのランダムグラフ理論における重要性。
Oleg Verbitsky, Maksim Zhukovskii
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最先端の科学をわかりやすく解説
標準ラベリングの深堀りと、そのランダムグラフ理論における重要性。
Oleg Verbitsky, Maksim Zhukovskii
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この記事では、有向グラフにおけるエッジの変化が関連する形状にどのように影響するかを調べているよ。
Tamás Kálmán, Lilla Tóthmérész
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革新的なグラフデザインがロボットのコミュニケーションとレジリエンスを向上させる。
Haejoon Lee, Dimitra Panagou
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この研究は、GNNのパフォーマンスを向上させるための新しい集約方法を明らかにしている。
Mitchell Keren Taraday, Almog David, Chaim Baskin
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MEGセットは、グラフのエッジステータスを追跡することでネットワークの信頼性を監視するのに役立ちます。
Florent Foucaud, Clara Marcille, R. B. Sandeep
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コミュニティ検出アルゴリズムで新しい手法がメモリ使用量を減らす方法を学ぼう。
Subhajit Sahu
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新しい方法がGNNとその特性を明らかにしてるよ。
Tom Pelletreau-Duris, Ruud van Bakel, Michael Cochez
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グラフ理論とその変換についての考察。
Paige Hillen
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ユニークなゲームプロセスを通じてハイパーグラフを構築するための戦略を見てみよう。
Natalie Behague, Pawel Pralat, Andrzej Rucinski
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FedGPLがどのように組織のコラボレーションを助けつつ、データプライバシーを守るのかを学ぼう。
Zhuoning Guo, Ruiqian Han, Hao Liu
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ランダムなダイナミカルシステムと決定論的ダイナミカルシステムの中でカウントすることのユニークな課題を探る。
Hamid Naderiyan
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置換とグリッド変換の遊び心満載の世界を探ってみよう。
Denis Bashkirov
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TxGraffitiは、データ駆動型の方法を使って数学者が仮説を生成し検証するのを手助けするよ。
Randy Davila
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量子ウォークにおける脈動とその探索アルゴリズムへの影響を見てみよう。
Taisuke Hosaka, Etsuo Segawa
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DA-MoEは、異なるグラフサイズに合わせてGNNを適応させ、さまざまなタスクでのパフォーマンスを向上させるよ。
Zelin Yao, Chuang Liu, Xianke Meng
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フィードバック頂点集合がトーナメントで果たす役割とその重要性を探ってみよう。
Mithilesh Kumar, Daniel Lokshtanov
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動的な環境での機械学習を強化するためのグラフベースのアプローチ。
Han Wang, Yixuan Li
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数学における木のつながりと構造、そしてそれらの実世界での応用を探ろう。
Waqar Ali, Mohamad Nazri Bin Husin, Muhammad Faisal Nadeem
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木のグラフは構造におけるつながりや安定性を明らかにし、科学や医学に影響を与える。
Waqar Ali, Mohamad Nazri Bin Husin, Muhammad Faisal Nadeem
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積分ケイリーグラフの数学における重要性を探る。
Tung T. Nguyen, Nguyen Duy Tân
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ラプラス行列が友情や社会的ダイナミクスについての洞察をどのように明らかにするかを学ぼう。
Shaun Fallat, Himanshu Gupta, Jephian C. -H. Lin
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順序グラフの構造と重要性を数学で探ろう。
Benjamin Jones
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デ・ブリュイングラフが文字列をユニークな方法でつなぐ仕組みを学ぼう。
Jonathan Garbe
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バイパートグラフと代数のつながりをフレンドリーに発見しよう。
Karin M. Jacobsen, Mads Hustad Sandøy, Laertis Vaso
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マトロイドの魅力的な構造と特性を探る。
Kristóf Bérczi, Áron Jánosik, Bence Mátravölgyi
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ディラック演算子とその固有値を摂動を通じて探る。
Pablo Miranda, Daniel Parra
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冗長性なしのグラフデータストレージにおけるストレッチメトリクスの概要。
Yun-Han Li, Jin Sima, Ilan Shomorony
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スプリットグラフのエッジ彩色技法とそのユニークな特性を探る。
Fernanda Couto, Diego Amaro Ferraz, Sulamita Klein
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GCDグラフを通じて、数の面白い関係を発見しよう。
Ján Mináč, Tung T. Nguyen, Nguyen Duy Tân
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反正則グラフの独特な性質とその面白い特性を発見しよう。
Martin Knor, Riste Škrekovski, Slobodan Filipovski
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グラフデータから特徴空間を最適化する方法を学ぼう。
Wangyang Ying, Haoyue Bai, Kunpeng Liu
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イソジェニーグラフとそのレベル構造の関係を探る。
Derek Perrin, José Felipe Voloch
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4つの点を持つ変異非巡回クイバを研究するための機械学習の活用。
Kymani T. K. Armstrong-Williams, Edward Hirst, Blake Jackson
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ユニークなグラフ構造における独立数の考察。
Therese Biedl, Prosenjit Bose, Babak Miraftab
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特定のグラフ構造における効率的な頂点彩色技術に関する研究。
Jędrzej Hodor, Hoang La, Piotr Micek
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ソーシャルネットワークで噂がどう広がるかを、バーニングナンバーの概念を使って探ってみよう。
C. B. Jacobs, M. E. Messinger, A. N. Trenk
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Mecoinは新しい情報を効率的に学びながら記憶を保持するのに役立つよ。
Dong Li, Aijia Zhang, Junqi Gao
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グラフの中で効率的な経路を見つける複雑さを探る。
Sunny Atalig, Alexander Hickerson, Arrdya Srivastav
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高次トラスの概要と複雑なネットワーク分析における重要性。
Chen Chen, Jingya Qian, Hui Luo
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クラスの粒度は、情報の検索を良くするためにナレッジグラフを整理するのに役立つよ。
Sumin Seo, Heeseon Cheon, Hyunho Kim
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