Computerwissenschaften - Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing

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Kryptographie und Sicherheit Die Zukunft der Stimmabgabe: Internetlösungen

Die Auswirkungen und Herausforderungen von Internet-Wahlsystemen erkunden.

Stanisław Barański, Ben Biedermann, Joshua Ellul

2025-03-13T09:42:18+00:00 ― 7 min Lesedauer

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Kryptographie und Sicherheit Sichere föderierte Lernverfahren mit Exklaven

Jinnan Guo, Kapil Vaswani, Andrew Paverd

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Rechnen und Sprache Intelligentes Wissensspeicher: Datenabruf neu definiert

Derrick Quinn, Mohammad Nouri, Neel Patel

2025-03-09T15:01:21+00:00 ― 4 min Lesedauer

Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing SparseMap revolutioniert die Verarbeitung von spärlichen Daten

Xiaobing Ni, Mengke Ge, Jiaheng Ruan

2025-03-09T07:48:00+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen ProFe: Dezentrales Lernen revolutionieren

Pedro Miguel Sánchez Sánchez, Enrique Tomás Martínez Beltrán, Miguel Fernández Llamas

2025-03-06T05:58:12+00:00 ― 7 min Lesedauer

Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Die Wichtigkeit der Erkennung von geraden Zyklen in Netzwerken

Pierre Fraigniaud, Maël Luce, Frédéric Magniez

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Die Sprachmodelle mit Microserving revolutionieren

Entdecke, wie LLM-Mikrodienste die Effizienz und Flexibilität in KI-Anwendungen verbessern.

Hongyi Jin, Ruihang Lai, Charlie F. Ruan

2025-03-04T20:15:54+00:00 ― 8 min Lesedauer

Formale Sprachen und Automatentheorie Die Ninja-Protokolle: Strategien für den Erfolg

Entdecke, wie Ninjas kommunizieren und wichtige Entscheidungen in einer dynamischen Umgebung treffen.

Benno Lossin, Philipp Czerner, Javier Esparza

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Maschinelles Lernen KI gegen hinterhältige Angriffe stärken

Forschung zeigt Wege, um die Abwehrkräfte von neuronalen Netzwerken in Kommunikationssystemen zu stärken.

Alireza Furutanpey, Pantelis A. Frangoudis, Patrik Szabo

2025-03-01T16:21:00+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Federated Learning mit TRAIL transformieren

TRAIL verbessert föderiertes Lernen, indem es unzuverlässige Clients effektiv angeht.

Gangqiang Hu, Jianfeng Lu, Jianmin Han

2025-02-27T19:05:15+00:00 ― 5 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Federated Graph Learning: Ein neuer Ansatz

CEFGL bietet datenschutzfreundliches Lernen für mehrere Kunden an.

Ruyue Liu, Rong Yin, Xiangzhen Bo

2025-02-27T03:02:15+00:00 ― 8 min Lesedauer

Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Fehlerresistenz mit DSE meistern

Revolutioniere die Anwendungsleistung mit verteiltem spekulativem Ausführen.

Tianyu Li, Badrish Chandramouli, Philip A. Bernstein

2025-02-26T07:46:39+00:00 ― 9 min Lesedauer

Fluiddynamik Fortschritte in chirurgischen Simulationen: Die Mesh-Revolution

Neue Techniken verbessern OP-Simulationen für komplexe Gefässbedingungen.

Kevin Garner, Fotis Drakopoulos, Chander Sadasivan

2025-02-25T17:47:58+00:00 ― 7 min Lesedauer

Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing C-FedRAG: Eine smarte Lösung für Datenschutz

C-FedRAG ermöglicht sicheres Teilen von Daten und sorgt gleichzeitig für Vertraulichkeit zwischen Organisationen.

Parker Addison, Minh-Tuan H. Nguyen, Tomislav Medan

2025-02-25T14:55:30+00:00 ― 9 min Lesedauer

Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Schnelleres Erkennen von Partikeln mit neuen Algorithmen

Neue Cluster-Methoden verbessern die Datenverarbeitung in Teilchendetektoren.

Tomáš Čelko, František Mráz, Benedikt Bergmann

2025-02-25T12:13:36+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Hybride Sprachmodelle: Schnelligkeit trifft Genauigkeit

Die Textgenerierung revolutionieren, indem kleine und grosse Modelle kombiniert werden, um die Leistung zu beschleunigen.

Seungeun Oh, Jinhyuk Kim, Jihong Park

2025-02-24T00:23:40+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Dezentralisiertes Lernen: Privatsphäre-Herausforderungen stehen bevor

Entdecke die Risiken von Membership Inference Attacks im dezentralen Lernen.

Ousmane Touat, Jezekael Brunon, Yacine Belal

2025-02-23T17:10:57+00:00 ― 5 min Lesedauer

Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing LLM-Training mit Frenzy boosten

Frenzy optimiert das Training grosser Sprachmodelle mit verschiedenen GPUs und spart so Zeit und Ressourcen.

Zihan Chang, Sheng Xiao, Shuibing He

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Chopin: Geokomputation für alle einfacher machen

Chopin macht den Umgang mit räumlichen Daten für Forscher einfach und effizient.

Insang Song, Kyle P. Messier

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Computer Vision und Mustererkennung Semantic Segmentation mit Split Learning beschleunigen

Erfahre, wie Split Learning Verzögerungen in Echtzeit-Computer Vision-Anwendungen reduziert.

Nikos G. Evgenidis, Nikos A. Mitsiou, Sotiris A. Tegos

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Hardware-Architektur Flex-PE: Die Zukunft der KI-Verarbeitung

Flex-PE steigert die KI-Effizienz mit anpassbarer Rechenleistung.

Mukul Lokhande, Gopal Raut, Santosh Kumar Vishvakarma

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Byzantinische Fehlertoleranz: Systeme zuverlässig halten

Lern, wie byzantinische Fehlertoleranz die Systemzuverlässigkeit trotz Ausfällen sichert.

Matteo Monti, Martina Camaioni, Pierre-Louis Roman

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Maschinelles Lernen Fortschritte im kontinuierlichen föderierten Lernen

Entdecke, wie FedSSI das maschinelle Lernen verbessert, ohne vergangenes Wissen zu vergessen.

Yichen Li, Yuying Wang, Tianzhe Xiao

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Ein neuer Ansatz für Privatsphäre im KI-Training

Lern, wie Split Federated Learning Daten sicher hält, während smarte Modelle trainiert werden.

Justin Dachille, Chao Huang, Xin Liu

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Maschinelles Lernen Kleine Sprachmodelle: Die Zukunft von KI auf Geräten

Entdecke, wie kleine Modelle KI zugänglicher und effizienter auf alltäglichen Geräten machen.

Savitha Viswanadh Kandala, Pramuka Medaranga, Ambuj Varshney

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Die Zukunft der Texterkennungstechnologie

Fortschritte bei der Texterkennung verändern, wie wir mit Technologie umgehen.

Angelo Borsotti, Luca Breveglieri, Stefano Crespi Reghizzi

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Maschinelles Lernen Nachfrageprognose in der Werbewelt

Lern, wie Multi-Stage HiFoReAd die Genauigkeit der Nachfrageprognose für Unternehmen verbessert.

Zhengchao Yang, Mithun Ghosh, Anish Saha

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Künstliche Intelligenz Die Revolution des Alltags: Der Aufstieg der smarten Räume

Entdecke, wie smarte Räume den Komfort, die Effizienz und die Sicherheit in Wohnungen und Büros steigern.

Aygün Varol, Naser Hossein Motlagh, Mirka Leino

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Kryptographie und Sicherheit AIArena: Die Zukunft des KI-Trainings

AIArena macht die KI-Entwicklung für alle zugänglich und fördert Zusammenarbeit und Fairness durch Blockchain-Technologie.

Zhipeng Wang, Rui Sun, Elizabeth Lui

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Maschinelles Lernen Kollaboratives Lernen für Roboter

Roboter lernen zusammen zu laufen, indem sie fortschrittliche Methoden nutzen, ohne sensible Daten auszutauschen.

Ye Zhu, Xiaowen Gong

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing TeaStore: Anpassung mit Mikrodiensten für den Erfolg

Entdecke, wie TeaStore Mikroservices nutzt, um sich an veränderte Bedingungen anzupassen und erfolgreich zu sein.

Simon Bliudze, Giuseppe De Palma, Saverio Giallorenzo

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Kryptographie und Sicherheit DAI: Der Stablecoin, dem du vertrauen kannst

Erfahre, wie DAI einen stabilen Wert im Kryptobereich hält.

Francesco De Sclavis, Giuseppe Galano, Aldo Glielmo

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Edge-Computing mit RAFT und Blockchain umkrempeln

Erfahre, wie RAFT und Blockchain die Effizienz und Sicherheit von Edge-Computing verbessern.

Zain Khaliq, Ahmed Refaey Hussein

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Robotik Veränderung des Verkehrsflusses mit fortschrittlichen Simulationen

Neue Verkehrssimulatoren versprechen sicherere, flüssigere Strassen für alle.

Sanghyun Son, Laura Zheng, Brian Clipp

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Kryptographie und Sicherheit Bekämpfung von Doppel-Ausgaben in digitalen Währungen

Innovative Lösungen gehen das Problem der Doppel- und Ausgaben bei digitalen Währungstransaktionen an.

Maxence Perion, Sara Tucci-Piergiovanni, Rida Bazzi

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Arbeitslasten ausbalancieren: Intelligente Geräte-Inferenz

Lerne, wie du Deep Learning-Aufgaben effektiv über Geräte optimieren kannst.

Divya Jyoti Bajpai, Manjesh Kumar Hanawal

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Neues Framework für effiziente Datenbeschriftung

Clustered Federated Semi-Supervised Learning verbessert die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit und -genauigkeit.

Moqbel Hamood, Abdullatif Albaseer, Mohamed Abdallah

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Leistung Die verborgenen Geheimnisse von Softwarekonfigurationen

Entdecke, wie Softwarekonfigurationen die Leistung und Optimierung beeinflussen.

Mingyu Huang, Peili Mao, Ke Li

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Quantenphysik Quantencomputing trifft auf Graphähnlichkeit

Entdecke, wie Quantenalgorithmen komplizierte Graphprobleme angehen.

Nicholas J. Pritchard

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Robotik Robotantworten mit smarten Systemen beschleunigen

Ein neues LLM-System verbessert die Geschwindigkeit und Effizienz von Robotertasks.

Neiwen Ling, Guojun Chen, Lin Zhong

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing KunServe: Ein Wendepunkt für Sprachmodelle

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Rongxin Cheng, Yifan Peng, Yuxin Lai

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Hardware-Architektur Gänge wechseln: Speicherzentrierte Computertechnik

Entdecke, wie smartere Speichertechnologien das Computing schneller und effizienter machen.

Onur Mutlu, Ataberk Olgun, Geraldo F. Oliveira

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Maschinelles Lernen Calibre: Personalisierte föderierte Lernmethoden verwandeln

Calibre verbessert das personalisierte föderierte Lernen mit besserer Modellleistung und Fairness.

Sijia Chen, Ningxin Su, Baochun Li

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Maschinelles Lernen Federated Learning mit DPGA verbessern

Eine neue Methode verbessert die Kommunikation im federierten Lernen und schützt dabei die Privatsphäre.

Xinyi Hu

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Maschinelles Lernen Gesundheitsunterschiede mit Technologie überbrücken

Innovative Methoden helfen ländlichen Kliniken, Zugang zu fortschrittlichen Gesundheitslösungen zu bekommen.

Jiaqi Wang, Ziyi Yin, Quanzeng You

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Datenabruf in digitalen Netzwerken navigieren

Ein Blick darauf, wie Gleichaltrige Informationen in komplexen Systemen sammeln.

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Hardware-Architektur Grüner KI: Alte GPUs für die Zukunft wiederverwenden

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Betriebssysteme Daten frisch halten: Der neue Caching-Ansatz

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Maschinelles Lernen Federated Unlearning: Die Zukunft der Datensicherheit

Erfahre, wie föderiertes Unlearning deine Datenschutzrechte schützen kann.

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Datenschutz absichern mit Federated Learning und Blockchain

Ein neues Framework kombiniert föderiertes Lernen und Blockchain, um Datenschutz und Sicherheit zu verbessern.

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing DNA-Sequenzanpassung mit CUDA und MPI beschleunigen

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Drohnen: Dein neuer Guide am Himmel

Smarte Drohnen helfen sehbehinderten Menschen, sicher und unabhängig zu navigieren.

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