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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。
来自清华、斯坦福和马克斯·普朗克的五位研究人员开发了一种新的最短路径算法，在稀疏有向图中超越了迪杰斯特拉算法，实现了O(m log^(2/3) n)的时间复杂度，这是自1987年以来的首次改进。
Researchers from Tsinghua University have developed a new shortest-path algorithm with O(m log^{2/3} n) complexity, surpassing Dijkstra's algorithm which had been considered theoretically optimal for 41 years.