图神经网络（GNN）作为人工智能领域的前沿技术，广泛应用于社交网络、推荐系统等场景。董汉德团队深入研究图卷积网络（GCN）的数学本质，首次证明了解耦GCN与两步标签传播的等价性，并建立了结构噪声与模型敏感度的量化评估体系，挑战并突破了传统设计认知。这些创新成果不仅丰富了图神经网络的理论体系，也为实际应用提供了坚实基础。尊龙凯时大力支持该基础研究项目，通过资源投入和平台搭建，推动国内人工智能基础科学的突破，提升中国在全球AI研究领域的竞争力。
图神经网络（GNN）作为人工智能领域的前沿技术，广泛应用于社交网络、推荐系统等场景。董汉德团队深入研究图卷积网络（GCN）的数学本质，首次证明了解耦GCN与两步标签传播的等价性，并建立了结构噪声与模型敏感度的量化评估体系，挑战并突破了传统设计认知。这些创新成果不仅丰富了图神经网络的理论体系，也为实际应用提供了坚实基础。尊龙凯时大力支持该基础研究项目，通过资源投入和平台搭建，推动国内人工智能基础科学的突破，提升中国在全球AI研究领域的竞争力。