图神经网络
Open Materials 2024
Open Materials 2024 (OMat24) 是Meta发布的开源数据集，包含超过1.1亿个无机材料的密度泛函理论（DFT）计算数据，并配备了预训练的图神经网络模型EquiformerV2。该模型在材料的基态稳定性及形成能预测方面具有卓越表现，为新材料的发现和设计提供了高效工具。其核心功能包括大规模数据集支持、高效的材料属性预测以及在多个领域（如能源、环境、催化等）的实际应用潜力。
GraphAgent
GraphAgent是一款基于人工智能的知识图谱构建与应用平台，集成了图生成、任务规划及任务执行三大模块，支持从结构化与非结构化数据中提取信息并形成知识图谱，具备自然语言交互、预测分析等功能。它通过图神经网络和大型语言模型实现高效的数据处理与语义理解，适用于学术研究、电商推荐、金融风控等多个领域。
GeneralDyG
GeneralDyG是一种由南洋理工大学提出的通用动态图异常检测方法，适用于社交网络、电商、网络安全和金融等领域。该工具通过时间 ego-graph 采样、图神经网络和时间感知 Transformer 模块，有效捕捉动态图的多尺度特征，具备高适应性和计算效率。实验证明其性能优于多种主流方法，具有广泛的应用前景。
