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Pesquisa sobre como melhorar modelos de aprendizado contínuo através da sensibilidade à ordem de tarefas e classes.

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Novo framework melhora a seleção de dados e a limpeza de gráficos em ambientes barulhentos.

Novo método melhora a explicabilidade de GNN usando gráficos proxy.

Esse trabalho apresenta a Regularização Sem Ordem pra melhorar a geração de grafos usando modelos autorregressivos.

Um novo modelo usa IA pra prever melhor as variantes do COVID-19 e sua disseminação.

Usando aprendizado por reforço profundo pra melhorar a gestão do tráfego de dados.

Um método novo melhora a geração de gráficos considerando juntos os atributos dos nós e das arestas.

Um novo framework combina DDD e aprendizado de máquina pra estudar melhor a deformação de metais.

Este estudo melhora o desempenho de GNN através de explicações de gráfico eficazes.

Moco usa aprendizado de máquina pra melhorar as soluções de problemas de otimização combinatória.

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

Um novo método oferece insights mais claros sobre as previsões da GNN sem treinamento extra.

O modelo A2GNN melhora o desempenho na adaptação do conhecimento gráfico em diferentes domínios.

Um novo framework melhora a clareza e a escalabilidade das visualizações de grafos.

Novos métodos melhoram o rastreamento de partículas carregadas em experimentos de física de altas energias.

Redes neurais gráficas ajudam a prever o comportamento de rolamentos, melhorando o monitoramento e a manutenção.

Apresentando um novo modelo pra prever conexões em vários tipos de grafo.

Uma nova ferramenta para melhorar a pesquisa em mecânica dos fluidos através de métodos lagrangianos.

A Graph Mamba Networks oferece uma nova abordagem para uma análise de grafos eficiente.

Uma nova abordagem melhora a precisão da previsão de links usando uma mistura de modelos de especialistas.

Apresentando uma nova forma de identificar desinformação na era digital.

Saiba como o LinkedIn usa Redes Neurais Gráficas para fazer recomendações melhores para os usuários.

Novos modelos melhoram a compreensão e a previsão das propriedades de surfactantes.

Um novo método melhora o desempenho das redes neurais gráficas em dados não vistos.

Uma nova estrutura melhora a eficiência na correspondência de empregos no LinkedIn.

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.

Uma nova abordagem melhora as previsões das propriedades dos materiais usando aprendizado auto-supervisionado.

Avaliando a eficácia de GNN contra riscos de segurança em circuitos integrados.

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

Estudo de benchmark avalia o desempenho de GNN em materiais fora da distribuição.

Um novo framework melhora o desempenho de GNN usando sistemas de Processamento em Memória.

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

Um novo método melhora a análise de fluxos granulares usando técnicas de aprendizado de máquina.

Um olhar sobre os métodos de deep learning na descoberta de medicamentos.

Uma nova abordagem melhora a relevância da busca de produtos em e-commerce usando modelos avançados.

Novo método melhora a análise de dados gráficos através da difusão não linear de feixes.

Apresentando um método pra melhorar previsões em ambientes de dados de gráfico que mudam.

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