Um olhar sobre matroides e suas aplicações em várias áreas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um olhar sobre matroides e suas aplicações em várias áreas.
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Analisando as complexidades da entrega de mensagens em redes de grafos conectados.
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Um método rápido e eficiente pra processamento de grafos sem modelos complexos.
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Esse artigo apresenta uma forma nova de estudar discos geodésicos e suas interseções.
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Esse estudo explora como a consciência de topologia afeta o desempenho e a justiça das Redes Neurais Gráficas.
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Métodos automatizados melhoram a eficiência ao extrair informações de Grafos de Conhecimento.
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Essa pesquisa examina as relações entre gráficos extremais, contagem de arestas e propriedades espectrais.
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Uma olhada na distância de Wasserstein e suas aplicações na teoria das probabilidades.
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Um olhar sobre matroides, suas propriedades e aplicações da teoria da interseção.
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Este estudo analisa as interações e propriedades de grupos de permutação coloridos.
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Um novo método melhora as GNNs ao aprimorar o reconhecimento da estrutura do grafo.
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Uma visão clara das ideias principais na teoria dos grafos e suas conexões.
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Analisando gráficos orientados quádruplos e suas propriedades de simetria.
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Aprenda como o GKEDM melhora o desempenho das Redes Neurais Convolucionais de Grafos.
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Um estudo sobre os pontos de interseção de retas em superfícies de del Pezzo de grau 1.
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Entendendo como Redes Neurais Gráficas modelam relacionamentos complexos nos dados.
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Uma abordagem pra otimizar a coloração de bordas 2 para melhorar o desempenho do grafo.
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Novas estratégias simplificam a transformação de imagem em gráfico para várias aplicações.
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Um olhar sobre posets, decomposições e sua importância na matemática.
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Um olhar sobre como as GNNs analisam grafos e se adaptam a mudanças.
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Uma nova estrutura melhora a eficiência do aprendizado em grafos heterogêneos.
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Novos designs de circuito melhoram as implementações de caminhada quântica no hardware atual.
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O GBC oferece uma solução eficiente para contar bicliques em grandes grafos bipartidos.
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Um novo método melhora o desempenho de GNN usando subgrafos de explicação.
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Um novo método melhora a busca por grandes cliques defeituosos em gráficos complexos.
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Aprenda a resolver problemas complexos de grafos usando conjuntos periódicos e decomposição em árvores.
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Novo framework melhora a previsão de links em grafos de conhecimento usando modelos de linguagem.
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Expansores sublineares oferecem propriedades de conectividade únicas para grafos esparsos em várias áreas.
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Um novo método melhora a detecção de anomalias em grafos em mudança usando memória espacial e temporal.
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Examinando desenhos não-homotópicos e suas propriedades em multigrafos.
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Combinando computação quântica e aprendizado de máquina pra resolver desafios complexos de grafos.
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A pesquisa foca em simplificar problemas complexos de grafos usando técnicas de expansores.
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Uma olhada na cinemática mínima e seu papel nas interações de partículas.
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Um novo método simplifica o estudo de grafos geométricos aleatórios para conseguir entendimentos mais profundos.
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Estudo revela fatores que afetam o desempenho do GCN de camada única em vários modelos de dados.
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Estudos recentes mostram novas ideias sobre as direções das arestas em grafos e como elas se conectam.
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Analisando matrizes de caminhada e cokernels revela insights sobre estruturas de grafos aleatórios.
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Uma olhada em como os mosaicos RGB ajudam a provar o Teorema das Quatro Cores.
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Uma visão geral dos grafos perfeitos de contração e sua importância na teoria dos grafos.
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Analisando como os sistemas de reescrita de grafos funcionam através de estruturas organizadas.
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