Franck Cappello

Untersuchung von verlustbehafteten Kompressionstechniken für den Umgang mit grossen Datensätzen im maschinellen Lernen.

Über Methoden sprechen, um das Datenmanagement beim Trainieren grosser KI-Modelle zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz beim Speichern von Modellzuständen während des Trainings.

Dieser Artikel bespricht Methoden zur Identifizierung von Eingabewerten für Simulationsergebnisse.

HoSZp ermöglicht effiziente Berechnungen mit komprimierten wissenschaftlichen Daten und verbessert so die Analyse-Workflows.

Ein neuer Kompressor verbessert die GMRES-Leistung beim Lösen von linearen Gleichungen.