AAAI人工智能会议在AI领域极具声望，第38届AAAI人工智能年度会议即将在2024年2月于加拿大的温哥华举办，这个会议汇集了全球最顶尖的研究者，探讨各种前沿话题。

今天就给大家整理了13篇AAAI 2024优秀论文，包含了图神经网络、多模态、时间序列等热门方向，这些研究不仅展示了AI领域的最新成果，还指出了未来的研究方向，让我们一起来看看这些论文吧！

图神经网络

1、Fine-tuning Graph Neural Networks by Preserving Graph Generative Patterns

通过保留图生成模式对图神经网络进行微调

简述：本文提出了G-Tuning方法，用于调整预训练的GNN以保留下游图的生成模式。通过利用图子基的线性组合，有效地近似了图的生成模式，从而提高了模型在迁移学习实验中的性能，与现有算法相比，G-Tuning在域内和域外迁移学习实验中分别平均改进0.5%和2.6%。

2、Joint Learning Neuronal Skeleton and Brain Circuit Topology with Permutation Invariant Encoders for Neuron Classification

联合学习神经元骨架和脑回路拓扑结构与排列不变编码器进行神经元分类

简述：本文提出了NeuNet，一个结合神经元形态和拓扑信息的框架，它由骨架编码器、连接组编码器和读出层组成，骨架编码器通过一维卷积处理神经骨架点数据，连接组编码器使用图神经网络捕获神经回路拓扑信息，读出层融合上述信息并输出分类结果。研究人员从人脑皮层和果蝇大脑的VEM图像发布新数据集，实验证明模型精度分别为0.9169和0.9363。

多模态

3、Prompt-based Distribution Alignment for Unsupervised Domain Adaptation

基于提示的无监督域自适应分布对齐

简述&