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Um estudo sobre a eficácia das GNNs em recomendar conteúdo personalizado.

Novos métodos melhoram a velocidade de treinamento e a precisão das GNNs usando quantização.

A Espaloma tá trazendo aprendizado de máquina pra melhorar simulações moleculares e a descoberta de medicamentos.

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

Novo método revela vulnerabilidades em sistemas de Aprendizado Federado Vertical usando Redes Neurais em Grafos.

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

Analisando o impacto das GNNs em algoritmos tradicionais e os desafios de desempenho deles.

GraphCC melhora o controle de congestionamento com otimização em tempo real e técnicas de aprendizado de máquina.

Um modelo relaciona a atividade cerebral às dificuldades de andar em pacientes com Parkinson.

Um novo método pra prever funções de proteínas usando texto descritivo em vez de rótulos.

Nova tecnologia melhora a precisão na medição de gordura corporal usando dados 3D.

S2PGNN melhora a adaptação de GNNs a dados rotulados.

Um estudo revelando os desafios que as GNNs enfrentam na contagem de padrões de subgrafos.

Uma nova abordagem prevê medições cerebrais faltantes usando machine learning avançado.

Uma estrutura pra avaliar a efetividade das GNNs em sistemas de recomendação.

MolGrapher simplifica a extração de estruturas químicas de imagens usando uma abordagem baseada em grafo.

Um novo método para compartilhar informações de forma eficiente em redes usando agentes de aprendizado cooperativo.

Analisando métodos pra identificar afiliações partidárias usando atividades no Twitter.

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

O novo modelo GravNetNorm melhora a análise de nuvens de pontos em machine learning.

Câmeras de evento transformam a captura e o processamento de dados visuais, melhorando a eficiência e o desempenho.

Uma estrutura pra identificar matrizes esparsas usando dados limitados.

ExGNAS melhora a eficiência e clareza no design de redes neurais gráficas.

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

Essa pesquisa desenvolve um modelo pra prever perfis genéticos usando imagens de tecidos.

Explorando novas formas de melhorar a previsão de links na análise de grafos.

Um novo método pra treinar GNNs de forma eficiente, camada por camada.

ReOnto combina aprendizado de máquina e ontologias pra melhorar a extração de relacionamentos em textos biomédicos.

Uma nova abordagem equilibra privacidade e desempenho no treinamento de GNN.

Um novo método em GNNs usa múltiplos vetores pra melhorar as previsões.

Uma nova abordagem melhora o aprendizado de representação de gráficos usando espaços não euclidianos.

Analisando como GNNs podem melhorar ao modificar estruturas de gráfico irrelevantes.

Usando LLMs pra deixar a análise de dados em gráfico acessível pra todo mundo.

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

Um novo modelo melhora a disseminação de influência nas redes sociais de forma eficiente.

Apresentando um novo método para agrupar gráficos de forma eficaz usando informações relacionais.

Um modelo combina redes neurais de grafo e estratégias de zero-inflation pra melhorar previsões de tráfego.

Apresentando uma nova maneira de analisar dados complexos de sensores ao longo do tempo.

Modelos generativos estão mudando a forma como as formas são projetadas e otimizadas em várias indústrias.

Um olhar sobre a relação entre Redes Neurais Gráficas e o Kernel Tangente Gráfico Neurais.