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Mutagenesis
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新的神经回归模型增强了知识图谱属性预测能力
研究人员开发了一种名为LitEm的新型神经回归模型，用于预测知识图谱中的数值属性。该模型与现有的归纳式知识图谱嵌入技术相结合，增强了它们表示多样化现实世界数据的能力。实验表明，LitEm在多个数据集上表现具有竞争力，并且将LitEm与最先进的嵌入模型相结合的协同训练框架提高了链接预测性能，并实现了数值属性预测。
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新的 PALACE 和 PLACE 方法为点云和图提供认证分类
研究人员开发了 PALACE，一个用于使用持久同调对点云和图进行分类的数据自适应系统。PALACE 基于 PLACE 流水线，提供闭式保证，并在 Orbit5k 和 COX2 等基准测试中取得了强大的实证结果。该系统利用自适应地标放置来在域膨胀下保持性能，优于均匀网格方法。