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Graph Isomorphism Networks with Edge Features
Graph Isomorphism Networks with Edge Features
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新的物理感知指纹增强了电力网图分类
研究人员开发了一种名为多通道物理感知随机游走指纹（MC-PA-RWF）的新方法，以改进电力网系统的图分类。该方法将物理边缘状态融入随机游走传播，增强了图表示的可解释性和可扩展性。在PowerGraph基准测试上的实验表明，MC-PA-RWF的性能显著优于仅基于拓扑的方法，并且在准确性方面与GCN、GAT、GINE和TransformerConv等先进图神经网络相当。
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图网络优化车载通信中继选择
研究人员开发了一种新颖的方法，使用带边特征的图同构网络（GINE）来解决NR-V2X车载通信中继选择的复杂优化问题。该方法将V2X快照建模为有向图，并结合车辆状态、交通需求和无线链路容量，以实现实时中继激活。实验表明，GINE与最优解非常接近，并在保持低推理延迟的同时显著提高了端到端连接性。