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Ergebnisse für “Temporal Graph Neural Networks”

Effiziente kontinuierliche Vorhersagen mit Coden: Neuer TGNN-Ansatz

Die Verarbeitung dynamischer Graphen steht im Fokus neuer Forschung, doch bisherige Temporal Graph Neural Networks (TGNNs) sind meist auf e…

arXiv – cs.LG 16.02.2026 05:00

Graph-Pruning senkt Kommunikationsaufwand bei ST‑GNNs für Verkehrsprognosen

Spatio‑Temporal Graph Neural Networks (ST‑GNNs) sind ideal, um hochfrequente Sensordaten aus verteilten Mobilitätssystemen zu verarbeiten…

arXiv – cs.LG 22.12.2025 05:00

Temporale Graph-Netzwerke für Anomalieerkennung und Leistungsprognose bei PV

Mit dem rasanten Ausbau von Solaranlagen wächst der Bedarf an hochentwickelten Verfahren zur Leistungsüberwachung und frühzeitigen Anomalie…

arXiv – cs.LG 04.12.2025 05:00

RAST: Neues Retrieval‑gestütztes Modell verbessert Verkehrsprognosen drastisch

In der heutigen Ära intelligenter Verkehrssysteme ist die Vorhersage von Verkehrsströmen ein entscheidender Baustein. Trotz großer Fortschr…

arXiv – cs.LG 26.08.2025 05:00

Physikbasierte Graph‑Netzwerke zur Vorhersage der Resilienz von Lieferketten

Mit großer Begeisterung wird ein neuartiges Modell vorgestellt, das physikbasierte Graph‑Neuronale Netzwerke einsetzt, um die Widerstandsfä…

arXiv – cs.LG 26.08.2025 05:00