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Apresentando a Rede de Atenção Gráfica Direcional pra melhorar o aprendizado de nós em gráficos complexos.

Um novo framework melhora o pré-treinamento de grafos ao selecionar e pesar tarefas de forma eficaz.

Um novo método usa aprendizado de máquina pra detectar erros em programas MPI de forma eficaz.

Os robôs conseguem navegar melhor buscando ativamente informações sobre o que tá ao redor.

Um novo modelo ataca de forma eficiente os nós em GNNs com mudanças mínimas.

Um novo método melhora a tradução de legendas de moléculas usando Modelos de Linguagem Grande.

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

Uma nova estrutura melhora as sugestões de itens equilibrando a influência social e as preferências dos usuários.

AnisoGNN usa IA pra prever as propriedades de materiais policristalinos com menos dados.

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

Esse estudo explora como a consciência de topologia afeta o desempenho e a justiça das Redes Neurais Gráficas.

Um novo método melhora as GNNs ao aprimorar o reconhecimento da estrutura do grafo.

Explorando homomorfismo de grafos pra melhorar as capacidades de generalização das GNNs.

Entendendo como Redes Neurais Gráficas modelam relacionamentos complexos nos dados.

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.

Estudo revela fatores que afetam o desempenho do GCN de camada única em vários modelos de dados.

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

Um novo método melhora as capacidades de aprendizado das Redes Neurais Gráficas.

O E-SHARC melhora a identificação de falantes em vários ambientes de áudio.

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

Explorando novos modelos para uma análise de dados em grafo melhor.

Analisando o papel do deep learning na análise de imagens médicas e ameaças adversariais.

Métodos inovadores melhoram expressões faciais 3D para personagens digitais realistas.

Um novo protocolo melhora a eficiência do treinamento de Redes Neurais Gráficas usando CPU e GPU.

O CANOS prevê soluções de fluxo de potência quase ótimas rapidamente para redes de energia complexas.

Um novo método melhora as recomendações usando embeddings adaptáveis e gestão eficiente de recursos.

Um novo método de IA melhora o agendamento em ambientes de tarefas incertas.

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

Analisando GNNs pra classificar eventos de colisão de partículas.

Um novo modelo transforma previsões de retrosíntese usando redes neurais de grafos.

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

Apresentando o Smart, um método pra melhorar o desempenho de GNN em gráficos que mudam.

Usando aprendizado profundo pra melhorar a eficiência do transporte público e reduzir custos.

Um novo método melhora a precisão de localização GNSS em cidades com prédios altos.

Um novo método usando deep learning enfrenta falhas em cascata em redes complexas.

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

Uma nova forma de estimar efeitos causais em redes sociais.

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.