Computerwissenschaften - Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing

Eine neue Methode verbessert die Modellgenauigkeit, indem sie mit verrauschten Labels im föderierten Lernen umgeht.

Dieses Framework verbessert das Netzwerk-Testen im grossen Stil durch effiziente Simulationen und Analysen.

Cannikin verbessert die DNN-Trainingseffizienz in verschiedenen Maschinenumgebungen.

Eine Studie über die Lokalisierung von schädlichen Punkten mit mobilen Agenten.

Eine neue Methode verbessert den Datenschutz und die Trainingseffizienz im dezentralen Lernen.

Neue Strategien verbessern das Kundenmanagement für eine optimierte Nachrichtenverarbeitung.

Flashback beschäftigt sich mit dem Vergessen im Federated Learning, um das Modelltraining und die Leistung zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Kommunikations Effizienz im föderierten Lernen.

Ein neuer Ansatz für Cloud-Verhandlungen verbessert die Ressourcenzuteilung und senkt die Kosten.

Eine neue Methode verbessert das Verständnis der Vielfalt von Krebszellen für bessere Behandlungen.

Eine Übersicht über verteilte Systeme, Synchronisation und Sicherheitsmethoden.

Eine neue Methode verbessert das föderierte Lernen, indem sie die Unterschiede zwischen den Clients berücksichtigt.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Bewertung des Leistungsverlusts von Photovoltaikanlagen im Laufe der Zeit.

Neue Simulationsmethoden verbessern das Design und die Effizienz von Windturbinen.

Eine neue Technik verbessert die Kommunikation zwischen DNN-Jobs in geteilten Netzwerken.

Eine Methode für Agenten, um Lösungen ohne zentrale Koordination zu optimieren.

Ein Überblick über die Probleme von Stabilitätsvereinbarungen in verteiltem Rechnen.

Neue Algorithmen verbessern die Lösungen für maximale gewichtete unabhängige Mengen in spärlichen Graphen.

Die Kombination von föderiertem Lernen mit Datenschutztechniken schützt sensible Daten während des Trainings von Modellen.

Lern, wie Technologiesysteme effektiv kommunizieren und Informationen verarbeiten.

Lern, wie neue Beschneidungsmethoden die Effizienz in tiefen neuronalen Netzwerken verbessern, ohne die Genauigkeit zu opfern.

Neue Algorithmen verbessern die Gemeinschaftserkennung, indem sie die Konnektivität in Netzwerken angehen.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Effizienz beim Aufgaben-Management in mobilen Edge-Computing-Umgebungen.

Untersuchung, wie Agenten mit begrenzter Kommunikation zu einer Einigung gelangen.

Seer optimiert die GPU-Leistung für unregelmässige Workloads mit smarten Vorhersagemethoden.

Strategien für eine effektive Aufgabenverteilung zwischen Computern in einem Netzwerk.

Eine neue Methode verbessert den Konsens in verteilten Systemen trotz Lärm und Fehlern.

Untersuchen, wie sich Speichertypen auf die Kommunikation in verteilten Systemen auswirken.

Automatisierte Überwachungslösungen verbessern die Effizienz und Zuverlässigkeit von Cloud-Diensten.

Die Forschung untersucht Verbesserungen bei FPGAs, um die Effizienz der Markt Risikoanalyse zu steigern.

Eine neuartige Methode, um maximale -Plexe effizient in grossen Datensätzen zu finden.

Lern, wie mehrere Computer zusammenarbeiten, um komplexe Probleme effizient zu lösen.

Effiziente Zählmethoden für moderne Anwendungen mit ungefähren Verfahren.

Eine Übersicht über die Annäherung von Dreiecken in Graphen innerhalb verteilter Netzwerke.

Eine Übersicht über starke Linearität und ihre Bedeutung in der nebenläufigen Programmierung.

Bewertung von Zustandsvektor- und Tensor-Netzwerk-Methoden zur Simulation von Quantensystemen.

Neue Methoden verbessern die Privatsphäre und Genauigkeit in sicheren Computerumgebungen.

Forschung zeigt, dass das Begrenzen der Leistung von GPUs den Energieverbrauch und die Temperaturen senken kann.

Ein neues Framework verbessert die Leistung von GNNs durch Verarbeitung-im-Speicher-Systeme.

FedUV verbessert die Modellleistung im föderierten Lernen bei nicht-IID-Daten.