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Novos métodos aumentam a velocidade e a eficiência na análise de dados de colisão de partículas.

Novo sistema de hardware melhora a velocidade e eficiência da inferência em GNN para aplicações em tempo real.

Esse artigo fala sobre métodos pra melhorar a conclusão de grafos de conhecimento usando GNNs e abordagens baseadas em regras.

Esse método melhora a classificação de imagens médicas usando redes neurais gráficas.

Esse estudo usa GNNs pra analisar dados de compartilhamento de bicicletas e fazer previsões melhores sobre os padrões de uso.

HQ-GNN melhora as recomendações enquanto reduz a memória e aumenta a velocidade.

Este estudo avalia GNNs avançadas para gerar gráficos moleculares de forma mais eficaz.

Este estudo analisa modelos de aprendizado profundo para prever o número de visitantes no turismo.

Uma nova abordagem de GNN melhora a precisão reduzindo o over-smoothing.

Explore como GNNs e Grafos de Conhecimento melhoram as previsões de links na saúde.

Uma abordagem nova pra classificar artigos de pesquisa usando técnicas avançadas de grafos.

Um novo método de avaliação melhora a compreensão das previsões de GNN.

Um novo modelo melhora as previsões para a densidade eletrônica na pesquisa de catálise.

Um novo modelo enfrenta desafios em redes neurais de grafos usando séries de potências.

Um novo modelo transforma receitas de cozinha em gráficos pra facilitar a compreensão.

Analisando os desafios de公平dade em GNNs no meio de mudanças nas distribuições de dados.

ARGO melhora a velocidade e a eficiência do treinamento de GNN em sistemas multi-core.

RC-GNN melhora a interpretabilidade e a precisão preditiva do GNN com métodos inovadores.

Novo método melhora a descoberta de materiais cristalinos para tecnologia e sustentabilidade.

O BuffGraph melhora a classificação para classes menos comuns em dados de gráfico desbalanceados.

Aumentação de hiperaresta melhora as GNNs ao captar relações complexas nos dados.

PhenoLinker melhora a previsão de associações entre genes e fenótipos usando técnicas avançadas de IA.

Distribuição de Layouts de Bordas melhora o desempenho de GNNs ao amostrar estruturas de grafos diversas.

Analisando como redes neurais gráficas preveem dados não vistos de forma eficaz.

A K-Link melhora a análise de dados MTS através de uma melhor compreensão da interação com os sensores.

Um método rápido e eficiente pra processamento de grafos sem modelos complexos.

Um olhar sobre como as GNNs analisam grafos e se adaptam a mudanças.

Um novo método melhora o desempenho de GNN usando subgrafos de explicação.

Um método pra avaliar o impacto da remoção de usuários nas opiniões da rede.

Um novo método pra melhorar o treino de modelos a partir de dados de grafo ruidosos.

Apresentando camadas GNN inovadoras pra analisar dados complexos em variedades.

Um novo método melhora simulações de dinâmica de fluidos usando redes neurais.

O PowerGraph melhora a análise de falhas na rede elétrica com técnicas avançadas de aprendizado.

A pesquisa investiga como a estrutura da rede se relaciona com a estabilidade usando métodos avançados.

Um novo método, DepGraph, melhora a precisão na detecção de bugs em software.

Um novo método acelera comparações de árvores de mesclagem na análise de dados científicos.

Um novo modelo melhora as previsões para o desempenho de surfactantes com base na temperatura.

Uma nova abordagem usando redes neurais de grafos para simulações de materiais multiescala de forma eficiente.

Uma nova abordagem usando RGCNs melhora a classificação de sentimentos a partir de dados de texto.

Apresentando o TrainlessGNN pra rotulagem de nós mais rápida em TAGs sem os métodos tradicionais de treinamento.