Социальные сети автомобилей и нейросети: новый взгляд на транспорт будущего

В рамках исследования графовых нейронных сетей демонстрируется, как атрибутивные векторы $x_u$ и $x_v$ узлов $u$ и $v$ используются для их встраивания в векторное пространство, что позволяет учитывать особенности каждого узла при анализе графа.

В статье представлен обзор применения графовых нейронных сетей для анализа и улучшения функционирования социальных сетей автомобилей, открывая возможности для интеллектуальных транспортных систем.

Финансовый поиск: новый взгляд на контекстное моделирование

Предлагаемая структура PRISM представляет собой комплексную экосистему, предназначенную для формирования будущего сбоя, а не просто инструмент для решения текущих задач.

Исследователи предлагают инновационный подход к извлечению финансовой информации, основанный на усовершенствованном контекстном обучении и использовании многоагентных систем.

Самообучающиеся системы ИИ в энергетике: от теории к практике

Разработана структура агентного ИИ, позволяющая проводить комплексное тестирование энергосистем посредством ансамбля специализированных агентов, взаимодействующих с нативной кодовой базой $pandapower$ для выполнения расчётов режимов, анализа устойчивости и исследования коротких замыканий по запросу пользователя.

В статье рассматривается потенциал интеллектуальных агентов для автоматизации инженерных задач в электроэнергетике и анализируются ключевые проблемы, связанные с безопасностью и доверием к таким системам.

Голос за Будущее: Как Управлять Рисками Искусственного Интеллекта

В статье предлагается новый подход к управлению рисками, связанными с развитием мощных систем искусственного интеллекта, основанный на широком участии заинтересованных сторон.