Computerwissenschaften - Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing

Ein neuer Ansatz zur Bewertung von Bauchspeicheldrüsengeschwülsten, während die Privatsphäre der Patienten geschützt wird.

Erforschen von drahtlosen verteilten Mischungen von Experten für eine effiziente Leistung von Sprachmodellen.

Dieser Artikel behandelt, wie die Reihenfolge von Nachrichten die Fairness bei Blockchain-Transaktionen beeinflusst.

Effiziente Strategien zur Verbesserung der GPU-Nutzung beim Training von KI-Modellen.

Erforschen, wie IoT und tinyML das intelligente Verkehrsmanagement beeinflussen.

Maschinen arbeiten zusammen, um die Auswahl von Artikeln mit begrenztem Speicher zu optimieren.

AI-Gespräche sicher unterwegs mit Llama Guard.

Erschwingliche KI auf kleinen Geräten macht smarte Tech für jeden zugänglich.

MemFigLess hilft Entwicklern, die Speichereinstellungen von Funktionen mühelos zu optimieren.

Vorausschauende Wartung hilft Bergbaumaschinen, Ausfälle zu vermeiden und Kosten zu senken.

Untersucht das Paradox des steigenden Energieverbrauchs im Cloud-Computing trotz verbesserter Effizienz.

Lern, wie die Erkennung von Gemeinschaften Netzwerke formt und verschiedene Bereiche verbessert.

Die Schnittstelle von Auto-ML und Federated Learning erkunden, um besseren Datenschutz zu erreichen.

Entdecke, wie IoT und LLMs zusammenarbeiten, um das Alltagsleben zu verändern.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung von Aufmerksamkeitsmechanismen auf energieeffizienten Geräten.

Ein Blick auf schwache unabhängige Mengen und ihre Algorithmen in Hypergraphen.

Ein neues Tool verbessert die DNA-Analyse mit GPU-Technologie für schnellere Ergebnisse.

Untersuchen, wie Hardware und Kommunikation die Effizienz des Deep Learnings beeinflussen.

TrustMesh sorgt für sichere Kommunikation zwischen IoT-Geräten durch einen strukturierten Ansatz.

RandNet-Parareal beschleunigt die Lösung zeitabhängiger Gleichungen effizient.

Die Herausforderungen der autonomen Fahrzeugtechnologie meistern für eine sicherere Zukunft.

Entdecke, wie föderiertes Lernen die Aktivitätserkennung verbessert und gleichzeitig Datenprobleme angeht.

Dieses Papier bewertet ANN-Methoden für effiziente Leistung von Edge-Geräten.

FedRAV ermöglicht es autonomen Fahrzeugen, gemeinsam zu lernen und dabei die Daten privat zu halten.

Entdecke, wie Luffy die Effizienz beim Training von KI-Modellen verbessert.

DiffServe verbessert die Geschwindigkeit und Qualität der Bildgenerierung, indem es Anfragen clever sortiert.

OMP4Py verbessert die Leistung von Python für paralleles Rechnen mit einfach zu nutzenden Direktiven.

Lern, wie ServerlessLLM die Kaltstartprobleme für grosse Sprachmodelle angeht.

CAMA verbessert die Effizienz des föderierten Lernens und verringert gleichzeitig den Energieverbrauch und die Emissionen.

Das Chameleon-System verbessert die Leistung von Sprachmodellen, indem es die Ressourcen effektiv verwaltet.

SuperGCN verbessert die Trainingseffizienz für grosse Graphen mit fortschrittlichen CPU-Techniken.

Ein neues System verbessert den Zugang und die Fairness in Interaktionen mit grossen Sprachmodellen.

Lern, wie du den Kommunikationsaufwand in Deep-Learning-Modellen reduzieren kannst, um die Trainingsgeschwindigkeit zu verbessern.

Ein schlauer Ansatz, um Datenverarbeitungsfehler effizient zu managen.

Lerne, wie föderiertes Lernen deine Daten sicher hält und gleichzeitig die Machine-Learning-Modelle verbessert.

Satelliten verarbeiten Daten an Bord für schnellere Katastrophenreaktion.

APEX macht die Einrichtung von grossen Sprachmodellen einfacher und spart Zeit und Ressourcen.

Ein Blick darauf, wie APIs die Kommunikation zwischen Geräten verbessern und gleichzeitig die Sicherheit gewährleisten.

CkIO verbessert die Dateilesegeschwindigkeit für Hochleistungs-Simulationen.

Die Vorteile und Herausforderungen von Hybridmodellen in der Sprachverarbeitung erkunden.