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数学家证明了图论中长期存在的sandwich conjecture，表明大型随机图可以近似于两个更简单图之间，连接不同的随机过程并推动该领域的发展。
本文分析了非均匀随机图中的保距嵌入，提供了比经典最坏情况结果更紧的失真界，并引入了一种GNN增强变体，可从小型图中学习通用特征。
亚马逊讨论了扁平数据中心网络拓扑结构的演进，从理论上的扩张图到实际实现（如VL2和Jellyfish），以及在AWS中基于彭罗斯铺砌设计的当前研究。