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Gine
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具身化方法为 GNN 实现零样本链接预测
研究人员开发了一种名为“具身化”的新颖方法，使图神经网络（GNN）能够在未见过的图上执行零样本链接预测。该技术将图数据转换为固定元关系词汇表，使标准 GNN 能够在没有专门架构的情况下迁移知识。实验表明，使用此方法训练的基础图注意力网络（GAT）在链接预测任务上的表现可以媲美专用基础模型，并显示出应用于关系数据库的潜力。
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AI驱动的GNN优化城市V2X中继选择
研究人员开发了一个新的框架，使用图神经网络（GNN）来改进城市环境中NR-V2X通信的实时中继选择。该方法将车辆通信状态建模为属性图，与传统的混合整数线性规划（MILP）相比，能够更快地做出决策。实验表明，基于GNN的方法在连接性方面可与MILP相媲美，同时显著缩短了执行时间，使其适用于智慧城市的规模化、实时NR-V2X运行。