графові нейронні мережі

У статті розглянуто проблему нестабільності тестових селекторів під час автоматизованого тестування вебдодатків. Порушено питання адаптивності селекторів до змін у DOM-структурі, що є критично важливим для розроблення сучасних динамічних вебінтерфейсів. Виконано порівняльний аналіз трьох підходів до генерації селекторів: ручного (через Chrome DevTools), напівавтоматизованого (з використанням DevTools) та автома-тизованого з використанням графових нейронних мереж (GNN).

У статті запропоновано метод прогнозування затримок доставок та оптимізації маршрутів у логістичних системах з використанням графових нейронних мереж. Сучасні логістичні мережі стикаються з численними викликами, пов’язаними з непередбачуваними затримками, що виникають через динамічні умови трафіку, погодні умови, несправності транспорту та інші зовнішні чинники. Традиційні методи машинного навчання, такі як регресійні моделі чи дерева рішень, виявляються недостатньо ефективними для моделювання таких складних просторово-часових взаємозв’язків у логістичних системах.