グラフ理論における最小次数と連結性の関係を探ってみて。
Sahar Diskin, Anna Geisler
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新しい方法が有向グラフの形状カウントを強化し、スピードと精度が向上した。
Keren Censor-Hillel, Tomer Even, Virginia Vassilevska Williams
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この記事では、局所的に線形なグラフのユニークな特性とそれらの関係について考察するよ。
Reimbay Reimbayev
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最小流分解の課題と進展を探る。
Andreas Grigorjew, Wanchote Jiamjitrak, Brendan Mumey
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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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グラフ理論とその変換についての考察。
Paige Hillen
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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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GephiForRは、Rでのネットワーク分析をより良い可視化機能で強化するよ。
Julia Manso
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ホップフィールドネットワークとその量子強化モデルについての考察。
Takeshi Kimura, Kohtaro Kato
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統一行列を通して、ハイパーグラフの複雑な世界とその特性を発見しよう。
R. Vishnupriya, R. Rajkumar
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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。
Yi-Jun Chang, Lyuting Chen, Yanyu Chen
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コミュニティ検出がネットワークをどう形成し、いろんな分野をどんなふうに向上させるかを学ぼう。
Subhajit Sahu
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新しい戦略がマルチラベルノード分類タスクにおけるGNNのパフォーマンスを向上させる。
Tianqi Zhao, Megha Khosla
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グラフ理論を使って信号のサンプリングの革新的な方法を発見しよう。
Akram Aldroubi, Victor Bailey, Ilya Krishtal
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グラフォンとそのユニークな特徴の関係を探る。
Jan Hladký, Daniel Iľkovič, Jared León
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変動するデータ環境での予測を良くする方法。
Sejun Park, Joo Young Park, Hyunwoo Park
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POGATが複雑なグラフ構造の分析をどうやって向上させるかを探ってみて。
Yichen Wang, Jie Wang, Fulin Wang
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グラフ理論におけるホール比と分数色数の検討。
Raphael Steiner
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グラフ距離メトリックと形状の関係を探る。
Feodor F. Dragan, Guillaume Ducoffe, Michel Habib
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因果推論を使って、異なる接続がネットワークをどう形作るか探ってみよう。
Botao Wang, Jia Li, Heng Chang
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ネットワーク内のコミュニティ検出とその応用を簡潔に見てみる。
Julien Chevallier, Guilherme Ost
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主要なインフルエンサーを特定することが、マーケティングや公衆衛生にどんな影響を与えるかを発見しよう。
Mateusz Stolarski, Adam Piróg, Piotr Bródka
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二重辺グラフが複雑なシステムを分析するのにどう役立つかを見てみよう。
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この記事では、距離正則グラフのクロネッカー積における距離について調べてるよ。
Priti Prasanna Mondal, Fouzul Atik
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新しいGCNモデルがグラフデータの複雑な関係を分析するのに役立つ。
Yangkai Xue, Jindou Dai, Zhipeng Lu
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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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研究者たちは、複雑なデータ関係の予測を改善するためにGNNを強化している。
Victor M. Tenorio, Madeline Navarro, Samuel Rey
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コミュニティの回復が複数のネットワークでのグループダイナミクスにどう影響するかを探ってみて。
Miklós Z. Rácz, Jifan Zhang
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数学が友情や社会的なやり取りを理解するのにどう役立つかを発見しよう。
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インセプティブグラフニューラルネットワークは、データ表現を良くするために、ホモフィリーとヘテロフィリーのギャップを埋める。
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ソーシャルネットワークでアイデアを広めるための戦略的な影響力の使い方を学ぼう。
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ネットワークにおける半教師あり手法を使ったコミュニティ検出の新しいアプローチ。
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ランダムグラフが私たちのつながりや剛性の理解にどんな影響を与えるかを発見しよう。
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グラフにおけるランダムウォークの仕組みとその実生活での応用について知ってみよう。
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加重グラフが数学における関係や行動をどう反映するか探ってみて。
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国際貿易関係やその隠れた構造を分析するために、先進的なモデルを使ってるよ。
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時間と戦略で形作られた魅力的なゲームの世界を探検してみよう。
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グラフアテンションネットワークがキラッと輝く時と、シンプルな手法が勝る時を見つけよう。
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サイレンサー・フレームワークは、ノイズの中でコミュニティ検出を強化して、正確なネットワーク分析を実現する。
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