Redes Neurais Gráficas melhoram a análise de imagens histopatológicas, tornando o diagnóstico de doenças mais preciso.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Graphcodes melhoram a análise topológica de dados pra dar insights melhores em conjuntos de dados complexos.
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Como explicações contrafactuais ajudam na previsão do comportamento molecular e suas implicações.
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Pesquisadores aprimoram GNNs para melhor compreensão de estruturas de grafos complexas.
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Uma nova abordagem pra estudar as relações do microbioma intestinal pra prever condições de saúde.
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Uma nova estrutura que melhora o desempenho de MLP na classificação de gráficos usando conhecimento de GNN.
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Uma nova abordagem pra melhorar Redes Neurais Gráficas através da representação complexa de vértices.
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HydraGNN usa aprendizado de máquina pra acelerar a descoberta e a modelagem de materiais.
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Pesquisadores melhoram a precisão na previsão das propriedades de materiais usando técnicas de aprendizado por transferência e aprendizado de máquina.
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GFN-ROM melhora a redução de ordem do modelo usando redes neurais gráficas para simulações eficientes.
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Abordagem inovadora melhora a detecção de falhas em satélites sem precisar de muitos dados rotulados.
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Um novo operador de pooling usando curvatura de Ricci melhora o aprendizado de gráficos.
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A tecnologia GNN e RL melhora a eficiência e a adaptabilidade nas operações da rede elétrica.
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Um novo método baseado em gráfico melhora a precisão e eficiência do rastreamento de múltiplos objetos.
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A estrutura T-Hop usa informações de caminhos pra fazer previsões melhores na descoberta de medicamentos.
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Um novo método melhora a avaliação da precisão na geração de código SQL.
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Um novo método usa aprendizado de máquina pra melhorar o monitoramento de estruturas.
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O GRASS melhora redes neurais de grafos com mecanismos inovadores de reencaminhamento e atenção.
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Uma olhada nos desafios e inovações nos métodos de adaptação de domínio em grafos.
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Descubra como o aprendizado de máquina ajuda na análise do quark topo.
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Método inovador melhora a clareza nas partituras de piano.
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Pesquisadores simplificam métodos para processar texto e gráficos usando modelos de linguagem.
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Integrar conhecimento causal melhora o desempenho das Redes Neurais Gráficas em diversas tarefas.
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Esse artigo explora métodos para explicar as semelhanças entre nós em dados de grafos.
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Um método novo melhora as previsões de peso das arestas usando Redes Neurais Gráficas.
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Uma olhada nos avanços das GNNs e na sua interpretabilidade.
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GraphMuse facilita a análise de dados musicais simbólicos com técnicas avançadas de aprendizado de máquina.
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EQuAD melhora o desempenho do modelo em gráficos que enfrentam distribuições de dados que mudam.
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Aprenda sobre transformadores de grafo e suas aplicações em várias áreas.
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Uma nova abordagem melhora as previsões para novos itens usando padrões de interação únicos.
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Esse artigo fala sobre como proteger GNNs de envenenamento de dados e ataques de backdoor.
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Novas técnicas melhoram as previsões das energias de formação de defeitos em materiais.
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O aprendizado de máquina melhora a previsão dos coeficientes de atividade em misturas químicas.
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Estabelecendo um parâmetro pra avaliar a justiça em métodos de aprendizado de grafos.
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Um estudo sobre a resiliência dos Graph Transformers contra ataques adversariais.
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Descubra como o GDAN melhora a análise de risco de crédito usando técnicas avançadas de grafos.
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Novas estruturas para modelagem eficiente de sistemas complexos em veículos eletrificados.
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SafePowerGraph melhora o desempenho de GNN em operações de rede elétrica priorizando a segurança.
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Uma nova abordagem melhora redes neurais gráficas usando grandes modelos de linguagem.
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Um novo método prevê as vendas de produtos durante eventos movimentados usando dados proxy.
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