Computerwissenschaften - Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing

KI-gesteuerte Lastverteilung verbessert die Cloud-Leistung und Effizienz.

Ein neuer Ansatz für flexible mobile KI mit On-Device-Sprachmodellen.

Wir stellen FedFT vor, eine Methode zur Verbesserung der Kommunikation im föderierten Lernen.

In diesem Artikel wird untersucht, wie die Integration von Coarray und CUDA Fortran die Rechenleistung verbessert.

Eine spannende Aufgabe zur DNA-Sequenzanpassung hilft beim Lernen von parallel Programmierung.

Erfahre, wie die Modell-Eingangsverifizierung die Simulationsgenauigkeit in verschiedenen Bereichen sichert.

Eine neue Methode verbessert das kollaborative Lernen, indem sie die Auswahl der Kunden und das personalisierte Modelltraining optimiert.

Neue Protokolle für sicheren Konsens in dezentralen Netzwerken mit Quanten-Technologie erkunden.

Eine neue Bibliothek verbessert MPPI-Algorithmen für Robotikanwendungen.

Eine neue Methode zum Trainieren von CNNs direkt auf mobilen und Edge-Geräten.

Optimierung von digitalen Zwillingen durch reduzierte Modellordnung und Hochleistungsrechnen.

Eine neue Methode verbessert den Datenschutz und sorgt gleichzeitig für eine starke Modellleistung im föderierten Lernen.

Inf-MLLM verbessert die Effizienz im Umgang mit komplexen Datenströmen bei begrenzten Ressourcen.

Innovative synthetische Datenmethode verbessert die Genauigkeit von medizinischen Bildern und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Patienten.

Neue Strategien für die Zusammenarbeit von Agenten stärken das Vertrauen und die Effizienz in den Antworten von KI.

Eine neue Methode verbessert die Zuverlässigkeit und Effizienz von Blockchain in dezentralen Netzwerken.

FedD2P bietet eine neue Möglichkeit für IoT, Modelle ohne grosse Ressourcen zu trainieren.

Die Analyse der Leistung von HPC-Rechenzentren mit ML- und traditionellen Workloads.

Ein neuer Ansatz für föderiertes Lernen, der die Genauigkeit und Ressourcennutzung verbessert.

Neue Algorithmen verbessern die Berechnung modifizierter Bessel-Funktionen für verschiedene Anwendungen.

Koordinationsfreie kollaborative Replikation macht Gruppenarbeit einfacher, ohne ständig Nachrichten zu schicken.

Eine Methode, um grosse Netzwerke im maschinellen Lernen besser zu handhaben.

Erforschen des Wandels hin zu GPU-zentrierten Methoden für bessere Rechenleistung.

Federated Learning geht die Herausforderungen der Datensicherheit in sensiblen Bereichen an.

Ein neues Framework verbessert die Aufgabenplanung und -ausführung im Edge-Computing.

Eine neue Methode verbessert den Datenschutz im maschinellen Lernen durch personalisierte Ansätze.

Eine neue Methode zur Verbesserung der Spracherkennung und gleichzeitigem Schutz der Datenprivatsphäre.

CountChain nutzt Blockchain, um die Genauigkeit und das Vertrauen beim Zählen in der Online-Werbung zu verbessern.

Dieser Artikel behandelt einen neuen Ansatz für das Netzwerkmanagement durch serverloses Computing.

Eine neue RL-Umgebung soll die Code-Optimierung für den MLIR-Compiler verbessern.

Eine Studie, die die Fehlerresistenz von Blockchain in fünf modernen Systemen analysiert.

Eine neue Methode kombiniert föderiertes Lernen und adversariales Training zur Erkennung von Insider-Bedrohungen.

Diese Forschung verbessert RFA-Simulationen, indem sie parallele Rechenverfahren anwendet, um die Ausführungszeit zu verkürzen.

CARAML bietet ne Möglichkeit, die Effizienz von KI-Hardware bei Machine-Learning-Aufgaben zu bewerten.

In diesem Artikel geht's um datenschutzorientierte Methoden mit föderiertem Lernen und Deep Transfer Hashing.

Neue Methode verbessert die MRI-Analyse zur Demenzdiagnose mit klassischen und quantenbasierten Techniken.

RapidOMS bietet einen schnelleren, effizienteren Ansatz für die Massenspektrometrie-Analyse.

Ein neuer Ansatz zur Schulung von Sprachmodellen verbessert die Effizienz und Leistung.

Ein Überblick über die Wichtigkeit und Methoden zur Überprüfung verteilter Systeme.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Echtzeit-Zusammenarbeit beim Dokumentenbearbeiten.