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Novas descobertas melhoram a desigualdade de Cheeger, aumentando a compreensão das propriedades de grafos.

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Um olhar mais de perto para matrizes nilpotentes e seus tipos de Jordan em álgebra linear.

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Um olhar sobre grafos com um único ciclo Hamiltoniano e suas propriedades.

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Esse estudo analisa como características ocultas em gráficos podem prever os resultados dos nós.

Apresentando o MetaSRL++ pra melhorar a representação do significado na linguagem.

Um olhar sobre grafos esparsos, degenerescência e caminhos induzidos.

Uma imersão nos algoritmos de caminho mais curto e sua eficiência.

Um estudo sobre a capacidade dos modelos de linguagem em lidar com tarefas de gráfico com novos benchmarks.

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Analisando as ligações entre variedades de Hessenberg e colorações de grafos.

Uma análise das geodésicas em superfícies hiperbólicas e suas propriedades únicas.

Este estudo mostra como arestas direcionadas melhoram o desempenho de GNN, especialmente em grafos heterofílicos.

Essa pesquisa melhora a classificação de nós usando não uniformidade de rótulos em redes neurais de grafos.

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Um olhar sobre como as formas geométricas se relacionam com a teoria dos grupos.

Esse estudo explora as colorações de empacotamento únicas de árvores na teoria dos grafos.

Um novo modelo melhora as previsões de transformação de grafos em várias estruturas.

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Apresentando um novo modelo para clustering de grafos de forma eficiente usando princípios geométricos.

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Uma nova estrutura melhora o desempenho no processamento de dados de grafos.

Explorando oráculos de sensibilidade à distância eficientes para redes com possíveis falhas de arestas.

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Explorando a importância de menores não nulos em autovetores de matrizes e grafos aleatórios.

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Um novo framework semi-supervisionado melhora as previsões para propriedades de grafos sub-representadas.