arXiv: 2607,27.27303v2 Тип анонсации: заменить перекрестное резюме: временные гетерогенные графики обеспечивают естественное заборирование динамических реляционных систем, в которых различные узлы и т...
arXiv:2609.00460v1 Announce Type: new Abstract: Recent Relational Deep Learning architectures have been proposed as foundation models for multi-table relational data, yet they impose constrained neigh...
arXiv:2608.26172v1 Развертывание интерфейсов на естественном языке над корпоративными каталогами OLTP терпит неудачу в масштабе, потому что семантические парсеры разрушаются при масштабировании схемы-...
arXiv:2608.26149v1 Аннотация: Многостоловое обучение остается серьезной проблемой в машинном обучении для здравоохранения и других сложных информационных систем. Реляционные данные объединяют нескольк...
arXiv:2608.25903v1 Анонс Тип: кросс-абстракт: Relational Deep Learning (RDL) - это эффективный подход к машинному обучению через реляционные базы данных с несколькими таблицами. В RDL база данных моде...
arXiv:2608.18819v1 Announce Type: cross Abstract: Graph neural networks (GNNs) are widely used, but how parameter sparsity affects the expressivity of relational (RGNNs) and temporal (TGNNs) variants ...