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Esse artigo examina gráficos coloridos e sua importância em várias áreas.

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Um estudo sobre estratégias em um jogo de coloração de vértices entre a Alice e o Bob.

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Apresentando um método pra combinar conjuntos de dados biológicos pra melhorar a reconstrução de redes.

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Analisando a coordenação, redes e tomada de decisão entre agentes em diferentes contextos.

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Uma visão unificada sobre como lidar com os desafios de oversmoothing em Redes Neurais Gráficas.

CoBFormer equilibra a atenção local e global pra melhorar o processamento de grafos.

Analisando como formas tridimensionais influenciam conexões em redes biológicas e físicas.

Um novo modelo redefine a análise de gráficos usando conjuntos de pontos pra melhorar as previsões.

Novos métodos melhoram a comunicação de gráficos e a distinção de nós em GNNs.

Apresentando o modelo ACRONYM pra melhorar a detecção de comunidades e a estimativa de arestas.

Este estudo analisa a dimensão de Weisfeiler-Leman e configurações coerentes em gráficos.

Este estudo analisa quando a contagem de subgrafos monocromáticos apresenta padrões de distribuição normal.

Este artigo analisa como a densidade de arestas afeta a formação de triângulos em grafos aleatórios.

Um novo método melhora a confiabilidade dos GCNs contra mudanças adversariais.

Uma nova abordagem para maximização de influência em redes complexas.

Desenvolvendo algoritmos para amostragem eficaz de triângulos em fluxos de dados de grafos.

Um novo modelo melhora a geração de gráficos com métodos de estado discreto e tempo contínuo.

Novos métodos melhoram a eficiência em identificar comunidades dentro de gráficos em evolução.

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

Uma nova abordagem para encontrar conjuntos independentes em grafos usando qualquer configuração inicial.

Analisando como os sistemas sincronizam seus movimentos e comportamentos de forma eficiente.

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

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Um novo método melhora as previsões da rede ao examinar as relações entre os nós através da adjacência orbital.

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.

DPHGNN melhora o desempenho em tarefas relacionadas a hipergrafos usando aprendizado em duas camadas.

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

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