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Explorando a relação entre caminhos não interseccionais e Pfaffianos na matemática.

Um novo método melhora as previsões de gráficos com estimativas de incerteza confiáveis.

CoNHD melhora a modelagem de hipergrafos pra relacionamentos complexos com classificação dependente de arestas.

Um método que personaliza a esparsificação de grafos pra melhorar o desempenho de redes neurais.

A pesquisa apresenta algoritmos pra minimizar as distâncias entre nós em gráficos que são revelados de forma dinâmica.

Explorando a ligação entre coloração suave e feliz e a detecção de comunidades em redes.

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

Um novo algoritmo melhora a velocidade e a eficiência da coloração de arestas na teoria dos grafos.

Um estudo sobre poliedros formados a partir de grafos multipartidos e suas propriedades.

AGS-GNN melhora os GNNs ao lidar com os desafios em grafos heterofílicos.

Um estudo sobre hipergrafos com alta circunferência e sua ligação com a teoria da codificação.

Investigando rotas fechadas em grafos com restrições de visita específicas.

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

Um método pra avaliar a incerteza nas previsões de gráficos usando predição conformal.

A ARC oferece uma solução flexível pra detectar anomalias em vários conjuntos de dados de grafo.

Aprenda a comparar redes filogenéticas usando contrações e expansões.

Link2Doc melhora a previsão de links ao juntar texto e estrutura de grafo.

Uma olhada nos métodos de matriz de projeção regularizada para melhorar o agrupamento e a detecção de comunidades.

Apresentando o GRAG pra melhorar a precisão dos modelos de linguagem usando estruturas de grafo.

Novos métodos melhoram como a gente analisa estruturas de dados gráficas complexas.

Pesquisadores estão investigando algoritmos quânticos para otimizar o problema do Max-Cut de forma eficiente.

Um olhar sobre como matrizes de distância ajudam a reconstruir árvores e grafos unicíclicos.

Uma imersão nas identidades de Littlewood e sua importância na matemática.

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

Este artigo fala sobre como o GRSNN melhora as tarefas de raciocínio em gráfico usando o atraso sináptico.

Examinando como rótulos em distribuição afetam a detecção fora de distribuição em aprendizado de máquina.

Estude a interação entre a teoria de Iwasawa e torres ramificadas na teoria dos grafos.

Um framework melhora as GNNs usando atributos de texto em estruturas de grafo.

Explorando como os transformers lidam com várias tarefas de raciocínio em grafos de forma eficaz.

Explorando novos métodos para criar estruturas em aprendizado de máquina.

A pesquisa enfrenta o problema da busca por buracos negros em redes em mudança.

Aprenda como os spanners conseguem manter a precisão da distância mesmo com falhas nas arestas.

Apresentando o MAGE: uma abordagem inovadora pra explicar Redes Neurais Gráficas na química.

Esse artigo explora a relação entre a homologia de magnitude e a homologia de caminho em grafos direcionados.

Uma nova abordagem melhora as consultas em bancos de dados de grafos usando ontologias.

Descubra como grafos hiperbólicos aleatórios representam redes do mundo real de forma eficaz.

Analisando a importância dos Laplacianos de grafos na conectividade e estrutura.

Este estudo apresenta métodos para recuperar matrizes simétricas de magnitude com base em menores principais.

Uma olhada na tomografia de sombra tripla eficiente para sistemas quânticos.

Uma nova forma de manter dados gráficos sensíveis seguros na internet.