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Novos conceitos em largura de grafos melhoram a análise e as aplicações em várias áreas.

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Analisar a importância das conexões melhora a comunicação geral em vários sistemas de rede.

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

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

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Uma olhada nos métodos e desafios para prever conexões em redes dinâmicas.

Uma nova abordagem melhora as incorporações de grafo ao focar na gestão de dimensões.

DeepHGNN melhora a precisão de previsões hierárquicas usando redes neurais gráficas.

Um olhar sobre a lógica modal não distributiva e suas implicações no raciocínio.

Novo framework melhora as previsões analisando séries de dados interconectadas.

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Um olhar sobre como grafos aleatórios revelam padrões de crescimento e propriedades.

Novos métodos melhoram a eficiência para identificar subgrupos densos em grandes conjuntos de dados.

Um método pra prever respostas em redes interconectadas usando estruturas subjacentes compartilhadas.

Um novo método pra identificar influenciadores chave em hipergrafos tá mostrando resultados promissores.

Uma ferramenta completa para modelar fenômenos de propagação em redes complexas.

Aprenda como a randomização de gráficos ajuda a analisar o comportamento e os padrões da rede.

Esse estudo avalia métodos para encontrar comunidades em redes bipartidas com sinais.

Uma olhada em como as cores mudam em gráficos através de um processo probabilístico com reversão.

Examinando as propriedades e aplicações de gráficos métricos, focando em -métricas e hiperbólicos.

Um novo ponto de referência ajuda a melhorar o desempenho de GNN em meio aos desafios de ruído nas etiquetas.

Um olhar sobre as conexões e estruturas dentro do permutaedro.

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Novo modelo melhora o estudo das relações que mudam com o tempo.

Um novo conjunto de dados melhora as capacidades de previsão em redes neurais gráficas temporais.

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Uma nova abordagem pra encontrar sub-redes densas baseado em motivos temporais.

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Explorando a importância dos raios espectrais em grafos e suas aplicações.

Nodos fixos em grafos acíclicos direcionados são super importantes pra controlar a rede.

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