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Novos métodos melhoram a detecção de anomalias em Sistemas de Detecção de Intrusões em Rede.

Melhorando a segurança do software ao detectar vulnerabilidades antes que sejam exploradas.

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.

Analisando estratégias de escalonamento pra melhorar o desempenho de GNN em tarefas de grafos moleculares.

Uma nova abordagem melhora o desempenho de filtros de grafo em diferentes tipos de dados.

O Graph4GUI melhora o design da interface do usuário através de uma representação e gestão aprimoradas.

VN-EGNN melhora o desenvolvimento de medicamentos, aumentando a identificação de locais de ligação em proteínas.

Este artigo apresenta um método baseado em grafos para melhorar as previsões de aprovação de reivindicações de patentes.

Novos métodos melhoram o posicionamento de imagens de aplicações na computação de borda para um acesso mais rápido dos usuários.

O NeuraChip melhora a eficiência no processamento de dados de grafo pra várias aplicações.

A MiniMol oferece uma abordagem eficiente pra prever propriedades moleculares com menos parâmetros.

NuGraph2 melhora o estudo das interações de neutrinos usando redes neurais de grafos avançadas.

O Crystalformer prevê as propriedades dos materiais de forma eficiente usando mecanismos de atenção avançados.

Raciocínio contrafactual ajuda a entender as vulnerabilidades no código.

Novo método combina árvore filogenética e rede pra uma análise melhorada.

A FROND usa cálculo fracionário pra melhorar Redes Neurais Gráficas em dados complexos.

Novas técnicas melhoram nossa compreensão do comportamento de deslocamento em materiais.

Nova abordagem revela como a IA prevê propriedades de materiais de forma transparente.

Novo método melhora explicações para redes neurais gráficas com testemunhas contrafactuais robustas.

Um novo modelo redefine a análise de gráficos usando conjuntos de pontos pra melhorar as previsões.

Novos métodos em deep learning para previsões precisas de seções transversais nucleares.

Um novo modelo melhora a recuperação de imagens para diagnóstico de histopatologia mamária.

Aprenda como a análise de grafos ajuda a detectar padrões incomuns nos dados.

Usar GNNs pra identificar proteínas multifuncionais ajuda a melhorar a pesquisa biológica.

Novos métodos melhoram o comportamento realista das roupas em animações.

Um novo modelo melhora o tratamento de dados faltantes na análise de séries temporais.

Um estudo sobre os pontos fortes e fracos de dois modelos de processamento de grafos.

O GNN-Diff melhora a eficiência e o desempenho do treinamento de GNN otimizando os hiperparâmetros.

Apresentando uma nova forma de aprender sobre áreas geográficas e suas conexões.

Nós virtuais ajudam a melhorar o desempenho em redes neurais de grafos, aumentando o fluxo de informações.

Um novo método melhora a compreensão das previsões de Redes Neurais Gráficas.

Um método que personaliza a esparsificação de grafos pra melhorar o desempenho de redes neurais.

Um novo método pra melhorar a análise e comunicação de dados em gráficos.

ETNNs melhoram a análise de dados complexos por meio da integração topológica e geométrica.

drGAT usa aprendizado de máquina pra prever como as células respondem a remédios.

Um novo esquema melhora os GNNs usando agrupamento pra potencializar o aprendizado.

A extração automática de recursos transforma a análise de dados em colisores de partículas.

Explorando o papel das GNNs no crescimento das tecnologias de IoT.

A DSAM traz uma nova visão sobre a conectividade cerebral usando técnicas avançadas de deep learning.