Computerwissenschaften - Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing

Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Intelligente Aktivitätsverfolgung: Der Aufstieg von EnFed

Entdecke, wie EnFed die Aktivitätsüberwachung verbessert, während es die Privatsphäre schützt und die Batterielebensdauer schont.

Anwesha Mukherjee, Rajkumar Buyya

2025-04-27T12:42:30+00:00 ― 6 min Lesedauer

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Die Welt der Populationsprotokolle Entschlüsselt

James Aspnes

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Robotik Kommunikation von Robotern mit HPRM beschleunigen

Jacky Kwok, Shulu Li, Marten Lohstroh

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Maschinelles Lernen Federated Learning: Die Zukunft der Datensicherheit

Shusen Yang, Fangyuan Zhao, Zihao Zhou

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Datenstrukturen und Algorithmen Resiliente Beschriftungssysteme: Daten am Laufen halten

Keren Censor-Hillel, Einav Huberman

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Maschinelles Lernen FedAH: Die Zukunft des föderierten Lernens

Pengzhan Zhou, Yuepeng He, Yijun Zhai

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Künstliche Intelligenz Die Revolutionierung der Fahrzeuggeschwindigkeitsvorhersage mit FedPAW

FedPAW nutzt föderiertes Lernen, um die Geschwindigkeitsvorhersagen von Fahrzeugen zu verbessern und gleichzeitig die Privatsphäre zu wahren.

Yuepeng He, Pengzhan Zhou, Yijun Zhai

2025-04-23T06:09:15+00:00 ― 7 min Lesedauer

Kryptographie und Sicherheit Die Revolutionierung der Datensicherheit im Gesundheitswesen mit PHT und PASTA

Ein neuer Ansatz zum Schutz sensibler Gesundheitsdaten, während gleichzeitig wertvolle Einblicke gewonnen werden.

Sascha Welten, Karl Kindermann, Ahmet Polat

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Quantenphysik Quanten-Boosts federiertes Lernen für Datenschutz

Neue Methoden kombinieren Quantencomputing und föderiertes Lernen, um den Datenschutz zu verbessern.

Siddhant Dutta, Nouhaila Innan, Sadok Ben Yahia

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing INTELLECT-1: Eine neue Ära der KI-Zusammenarbeit

Ein globaler Einsatz in der KI-Trainings führt zum hochmodernen Sprachmodell INTELLECT-1.

Sami Jaghouar, Jack Min Ong, Manveer Basra

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Maschinelles Lernen PAL: Die Zukunft des Computerlernens

Entdecke, wie PAL das Computerlernen durch aktive Methoden und Automatisierung verändert.

Chen Zhou, Marlen Neubert, Yuri Koide

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Debugging CPU-Leistung: Die langsamen Stellen finden

Lern, wie du CPU-Leistungsprobleme erkennen und beheben kannst, ohne tiefgehendes technisches Wissen.

Alban Dutilleul, Hugo Pompougnac, Nicolas Derumigny

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Matroschka: Ein Game Changer in der Quantenchemie

Neue Technik steigert die Effizienz von Quantenchemie-Berechnungen mit GPU-Technologie.

Tuowei Wang, Kun Li, Donglin Bai

2025-04-22T11:16:45+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Schnelleres Bildgenerieren mit PCPP

Entdecke, wie PCPP die Geschwindigkeit und Effizienz der Bildgenerierung verbessert.

XiuYu Zhang, Zening Luo, Michelle E. Lu

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Datenbanken Stier: Die Zukunft der Cloud-Datenbanken

Entdecke Taurus, eine leistungsstarke Cloud-Datenbank, die für moderne Unternehmen entwickelt wurde.

Alex Depoutovitch, Chong Chen, Jin Chen

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Massimult-Architektur: Ein neuer Weg zu rechnen

Entdecke Massimult, eine neue Architektur für schnellere und effizientere Computer.

Jurgen Nicklisch-Franken, Ruslan Feizerakhmanov

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Thallus: Daten-Transport im Schnelldurchlauf

Thallus nutzt RDMA, um den Datentransport zu beschleunigen und zu verändern, wie Unternehmen Informationen analysieren.

Jayjeet Chakraborty, Matthieu Dorier, Philip Carns

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Federated Learning mit Echtzeit-Orchestrierung anpassen

Ein neues Framework verbessert das federierte Lernen und macht es reaktionsschneller und effizienter.

Ivan Čilić, Anna Lackinger, Pantelis Frangoudis

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Maschinelles Lernen Revolutionierung des Verkehrsmanagements mit semi-dezentralem Training

Ein neuer Ansatz zur Verkehrsprognose führt zu smarterer urbaner Mobilität.

Ivan Kralj, Lodovico Giaretta, Gordan Ježić

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Cloud-Computing: Allgemeine Instanzen im Vergleich

Ein detaillierter Blick auf die Kosten und Leistung der Compute-Instanzen von Cloud-Anbietern.

Jay Tharwani, Arnab A Purkayastha

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Maschinelles Lernen Privatsphäre und Lernen in Daten ausbalancieren

Ein Blick auf Online-Föderiertes Lernen und Datenschutztechniken.

Jiaojiao Zhang, Linglingzhi Zhu, Dominik Fay

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Maschinelles Lernen Federated Learning: Ein sicherer Weg zum AI-Fortschritt

Entdecke, wie föderiertes Lernen Daten privat hält und gleichzeitig Innovation vorantreibt.

Pranab Sahoo, Ashutosh Tripathi, Sriparna Saha

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Maschinelles Lernen Automatisierte Feature-Engineering im föderierten Lernen

Entdecke, wie Automation die Erstellung von Features verändert und dabei den Datenschutz wahrt.

Tom Overman, Diego Klabjan

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Maschinelles Lernen BEFL: Energieausgleich im IoT-Lernen

Ein bahnbrechendes Framework, das Energieeffizienz beim föderierten Lernen für IoT-Geräte sicherstellt.

Zehao Ju, Tongquan Wei, Fuke Shen

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Software-Entwicklung Die Zukunft von Frage-Antwort-Systemen

Erforsche, wie Multi-Agenten-Systeme die Technologien zum Fragen beantworten verbessern.

Michael Iannelli, Sneha Kuchipudi, Vera Dvorak

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Maschinelles Lernen Federated Unlearning: Ein Weg zur Privatsphäre in der Datenwissenschaft

Erfahre, wie Federated Unlearning die Datensicherheit beim Training von KI-Modellen verbessert.

Jianan Chen, Qin Hu, Fangtian Zhong

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Kryptographie und Sicherheit Digitale Zwillinge für das Blockchain-Management nutzen

Erforschen, wie Digital Twins Blockchain-Systeme optimieren und wichtige Herausforderungen angehen können.

Georgios Diamantopoulos, Nikos Tziritas, Rami Bahsoon

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Robotik FogROS2-FT: Eine neue Ära für Robotik

FogROS2-FT sorgt dafür, dass Roboter über Cloud-Computing verbunden und effizient bleiben.

Kaiyuan Chen, Kush Hari, Trinity Chung

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Datenbanken Dezentrale autonome Datenbanksysteme: Die Zukunft des Datenmanagements

Erforsche, wie DADBS die Landschaft des Datenmanagements sicher und effizient verändert.

Prakash Aryan, Radhika Khatri, Vijayakumar Balakrishnan

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Forschung und Industrie mit FAIR-Datenräumen verbinden

FAIR-Datenräume verbinden die Wissenschaft mit der Industrie für besseren Datenaustausch.

Nikolaus Glombiewski, Zeyd Boukhers, Christian Beilschmidt

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Systeme und Steuerung Maschinen das Balancieren beibringen: Der umgekehrte Pendel

Entdecke, wie Reinforcement Learning Maschinen hilft, Pendel aufrecht zu halten.

Maximilian Schenke, Shalbus Bukarov

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing dSTAR: Ein echter Game Changer im Distributed Learning

dSTAR verbessert verteiltes Lernen, indem es Geschwindigkeits- und Zuverlässigkeitsprobleme angeht.

Jiahe Yan, Pratik Chaudhari, Leonard Kleinrock

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Maschinelles Lernen Die Revolutionierung von Sprachmodellen mit Mischungen aus Experten

Wie die Mixture-of-Experts-Architektur die Leistung von Sprachmodellen steigert.

Yao Fu, Yinsicheng Jiang, Yeqi Huang

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Optimierung des verteilten Traceings für Entwickler

Lern, wie bessere Trace-Analysen das Troubleshooting in komplexen Systemen einfacher machen können.

Adrita Samanta, Henry Han, Darby Huye

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Datenstrukturen und Algorithmen Schnelle Wege: Grosse Netzwerke mit cleveren Algorithmen navigieren

Entdecke, wie clevere Algorithmen das Finden von schnellen Routen in riesigen Netzwerken einfacher machen.

Michal Dory, Shaked Matar

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Software-Entwicklung Unsere Leben verbinden: Die Zukunft des ubiquitous Computing

Entdecke, wie Geräte zusammenarbeiten können für eine vernetzte Zukunft.

Oscar A. Testa, Efrain R. Fonseca C., Germán Montejano

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Kryptographie und Sicherheit Sicherheit in Peer-to-Peer-Netzwerken mit Blockchain verbessern

Ein neuer Ansatz zur Sicherung von Peer-to-Peer-Netzwerken mit Blockchain-Technologie.

Saurav Ghosh, Reshmi Mitra, Indranil Roy

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Wissenschaft einfacher machen mit CWL und Parsl

Die Integration von CWL und Parsl vereinfacht wissenschaftliche Workflows für Forscher.

Nishchay Karle, Ben Clifford, Yadu Babuji

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Dezentrale Optimierung: Ein kollaborativer Ansatz

Knoten arbeiten zusammen, um das Lernen ohne einen zentralen Server zu verbessern.

Yiming Zhou, Yifei Cheng, Linli Xu

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Effiziente KI-Trainings mit EDiT

EDiT verbessert die Effizienz und Geschwindigkeit des Trainings von grossen Sprachmodellen.

Jialiang Cheng, Ning Gao, Yun Yue

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Maschinelles Lernen Revolutionierung der Verkehrsflussprognosen mit föderiertem Lernen

Erfahre, wie föderiertes Lernen Verkehrsprognosen revolutioniert und dabei die Daten privat hält.

Fermin Orozco, Pedro Porto Buarque de Gusmão, Hongkai Wen

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Blockchain-Transaktionen mit Pioplat beschleunigen

Entdecke, wie Pioplat die Blockchain-Kommunikation beschleunigt für schnellere Transaktionen.

Ke Wang, Qiao Wang, Yue Li

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing SYCL: Die Zukunft der Leistungsportabilität

SYCL ermöglicht Entwicklern nahtlosen Code über verschiedene Hardware-Umgebungen hinweg.

Manuel Costanzo, Enzo Rucci, Carlos García-Sánchez

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Energieeffiziente Planung: Eine clevere Lösung für Deep Learning

Maximiere die GPU-Effizienz und senke gleichzeitig die Energiekosten in Deep-Learning-Umgebungen.

Kawsar Haghshenas, Mona Hashemi

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Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Die Revolutionierung der VM-Planung mit LAVA

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Jianheng Ling, Pratik Worah, Yawen Wang

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Datenstrukturen und Algorithmen Die Beschleunigung der Wissenschaft: Die Zukunft des Samplings

Entdecke, wie parallele Stichprobenmethoden die Datenanalyse in der wissenschaftlichen Forschung verändern.

Huanjian Zhou, Masashi Sugiyama

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