本研究提出了一种新方法，通过结合图形与数值数据，利用视觉语言模型提升时间序列分类效果，前两轮训练结果表现优异，提供了更丰富的上下文信息。

本文研究图形数据的后门攻击，提出“邻近后门”方法，通过连接触发节点与目标节点进行攻击。包括线性图卷积后门和图攻击变体两种方案。实验结果显示，这些攻击在不影响模型准确性的情况下，成功率接近100%。

这篇文章介绍了一个名为SE-VGAE的无监督分离表示学习框架，用于生成以属性连接的多图形式的建筑布局。研究者通过优化数据集和实验，深入研究了基于图形数据的建筑设计表示空间。该研究将无监督的分离表示学习应用于建筑布局图生成任务中。

研究发现大型语言模型在理解图形数据方面存在局限性，提供了加强语言模型的图形处理能力的宝贵见解，为图挖掘和知识提取提供了道路。

本研究发现大型语言模型在理解图形数据方面存在局限性，为搭建语言模型与图形数据理解之间的桥梁提供了见解，对图挖掘和知识提取有帮助。

本研究探讨了将图形数据与大型语言模型整合的新方法，并介绍了用于评估语言模型在图结构分析方面的新基准。研究发现图像模态在保留关键信息方面更高效，并考察了不同因素对编码模态性能的影响。该研究强调了当前语言模型在图形理解和推理任务中的限制，并规划了未来的方向。

研究发现大型语言模型在理解图形数据方面存在局限性，提供了加强语言模型图形处理能力的见解，为图挖掘和知识提取提供了道路。