Computerwissenschaften - Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing

Ein neuer Ansatz zur Verkehrsprognose führt zu smarterer urbaner Mobilität.

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

Ein Blick auf Online-Föderiertes Lernen und Datenschutztechniken.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Entdecke, wie Geräte zusammenarbeiten können für eine vernetzte Zukunft.

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

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

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

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

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

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

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

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

Entdecke, wie LAVA das Management von virtuellen Maschinen in der Cloud verbessert.

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

DiP ist eine neue Architektur, die die Leistung und Effizienz von KI verbessert.

Neue Techniken zielen darauf ab, die Leistung von homomorpher Verschlüsselung durch In-Memory-Verarbeitung zu verbessern.

Die Auswirkungen und Herausforderungen von Internet-Wahlsystemen erkunden.

Lern, wie Exklaven Privatsphäre und Integrität in föderierten Lernmodellen verbessern.

Erlebe superschnellen und genauen Datenzugriff mit dem Intelligent Knowledge Store.

SparseMap optimiert das Datenmanagement für effizientes Processing von neuronalen Netzen.

Entdecke, wie ProFe die Kommunikation im dezentralen föderierten Lernen verbessert.

Erfahre, warum die Erkennung von geraden Zyklen wichtig für die Netzwerkeffizienz ist.

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

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

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

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