ヘノン写像の謎とその周期点を解明しよう。
Hyeonggeun Kim, Holly Krieger, Mara-Ioana Postolache
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ダイグラフの魅力的な世界とその無限の道を探ってみよう。
Matthias Hamann, Karl Heuer
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可算ボレル同値関係の背後にある魅力的な構造を発見しよう。
Balázs Bursics, Zoltán Vidnyánszky
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CNA手法は、オーバースムージングに対処してGNNのパフォーマンスを向上させるんだ。
Arseny Skryagin, Felix Divo, Mohammad Amin Ali
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ランダム平面地図の中の測地線の世界に飛び込もう。
Emmanuel Kammerer
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新しい方法が、専門家モデルを使ってグラフ分析を簡素化するよ。
Jingzhe Liu, Haitao Mao, Zhikai Chen
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新しいモデルが複雑なネットワークとその相互作用を理解するのを改善してくれる。
Riccardo Milocco, Fabian Jansen, Diego Garlaschelli
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順列とピンクラスの魅力的な世界に飛び込もう。
Robert Brignall, Ben Jarvis
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三部グラフとザランキエウィッツ問題における関係と構造を明らかにする。
Francesco Di Braccio, Freddie Illingworth
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二重辺グラフが数学のつながりや構造をどう作るかを発見しよう。
Matthias Hamann, Karl Heuer
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REGEは、不確実性に対処し、モデルの信頼性を高めることで、グラフの理解の仕方を変革します。
Zohair Shafi, Germans Savcisens, Tina Eliassi-Rad
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ハイパーグラフが複雑なデータの中にある珍しいパターンを見つける方法を学ぼう。
Md. Tanvir Alam, Chowdhury Farhan Ahmed, Carson K. Leung
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GL-Fusionがグラフニューラルネットワークと大規模言語モデルを組み合わせて、先進的なAIソリューションを提供する方法を発見しよう。
Haotong Yang, Xiyuan Wang, Qian Tao
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バンド行列のユニークな特性と数学における応用を探ろう。
S. Pratihar, K. C. Sivakumar
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GNNを敵対的攻撃から守って信頼性を高める方法を学ぼう。
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アーティン群の魅力的な世界とその興味深い特性に飛び込もう。
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グラフや関係を理解するためのエッジカラーリングの役割を探ってみて。
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次元削減とグラフ描画が複雑なデータをどう簡単にするかを学ぼう。
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二部グラフにおける影響力のあるコミュニティを発見し、その実世界での応用。
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最大平面グラフの魅力的な世界とその飽和特性を発見しよう。
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GHGRLは、言語モデルを使って複雑な異種グラフの分析を簡単にしてくれる。
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新しい手法がグラフニューラルネットワークを強化して、効率的な部分グラフをすぐに見つけるんだ。
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トライアングルアーティン群とその構造の魅力的な世界を発見しよう。
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トロピカルアーベル-プリムマップを通じて、代数曲線とメトリックグラフの関連を発見しよう。
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Haonan Yuan, Qingyun Sun, Zhaonan Wang
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