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Graph Isomorphism Network
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MetaboLLM：用于代谢组学知识整合的专用LLM
研究人员开发了MetaboLLM，一个专门为代谢组学量身定制的大型语言模型。该模型整合了来自各种来源的生物化学知识，并构建了预测性代谢物图谱。在代谢组学特定任务上，MetaboLLM的表现优于通用模型和医学适应模型。当与图同构网络（MetaboLLM-GIN）结合使用时，它在预测应激性高血糖和分类绝经后激素方案方面取得了高精度，优于传统方法。
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AI发现具有许多几何实现的创纪录新图
研究人员开发了一种强化学习方法，用于构建具有高实现次数的最小刚性图。该方法使用Henneberg移动并利用策略网络优化实现计数不变量。该方法已成功匹配平面实现计数的已知最优值，并改进了球面实现计数的界限，识别出了创纪录的新图。
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AI研究提出用于可扩展生产调度的线性复杂度图
研究人员开发了一种新的作业车间调度问题图框架，该框架使用基于特征的同质化。这种方法将不同的节点角色投影到共享的潜在空间中，使得标准的同质图同构网络能够以线性复杂度处理复杂的资源争用。该方法允许在大型工业环境中进行低延迟推理，并展示了具有零样本泛化能力的最新性能。