Computerwissenschaften - Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing

Forscher verbessern Simulationen von gehirnähnlichen Systemen zur Lösung komplexer Probleme.

FADAS verbessert das föderierte Lernen, indem es asynchrone Client-Updates ermöglicht und dabei die Datensicherheit wahrt.

Neues Framework verbessert das Training von multimodalen Sprachmodellen für bessere Leistung.

Ansätze zur Verwaltung von Virtual Machine-Färbungen in dynamischen Rechenumgebungen.

Ein neuer Ansatz mit graphneuralen Netzwerken verbessert die Methoden zur Graphfärbung.

Ein neues Framework verbessert die Effizienz des föderierten Lernens und schützt dabei die Datenprivatsphäre.

Kombination von föderiertem Lernen und Blockchain für sicheres Teilen von Modellen.

Ein Leitfaden für Entwickler zur Speichernutzung in der Hochleistungsrechnertechnik.

FlexMod verbessert das föderierte Lernen, indem es die Ressourcenverteilung für unterschiedliche Datentypen optimiert.

Die Forschung hebt die Verkehrsmuster und Staus in der Nähe der UNCC mithilfe von iterativen Methoden hervor.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Effizienz von föderiertem Lernen durch massgeschneiderte Submodelle.

Eine neue Methode zur Verbesserung des Konsenses in verteilten Systemen mithilfe von maschinellem Lernen.

Ein neues Framework verbessert den Datenschutz und die Effizienz im föderierten Lernen.

FaasMeter bietet Lösungen zur Überwachung des Energieverbrauchs bei Functions as a Service.

HiCCL verbessert die Kommunikationseffizienz zwischen GPUs in Hochleistungsrechnern.

Die Gestaltung des digitalen Euros für sichere und private Offline-Zahlungen erkunden.

Neue Methoden helfen Satelliten, Daten auszutauschen und die Verarbeitungskapazitäten zu verbessern.

Ein Verfahren zur Simulation von Flüssigkeitsströmungen in komplexen Umgebungen.

Optimiere deinen CNN-Einsatz mit FPGA-Technologie für bessere Leistung.

Verbesserung der Datenverarbeitungsgeschwindigkeit bei hochleistungsfähigen Partikel-in-Zelle-Simulationen.

Ein Blick auf effizientes Management grosser Sprachmodelle im grossen Massstab.

Neue Methoden erkunden, um Vertrauen in die Netzwerkkommunikation zu gewährleisten.

Ein neues Framework verbessert die Modellgenauigkeit, indem es das Datenungleichgewicht angeht und gleichzeitig die Privatsphäre sichert.

Forscher bringen Software raus, um die Echtzeit-Analyse von Klimadaten während Vulkanausbrüchen zu verbessern.

cuVegas verbessert die Effizienz der numerischen Integration mit GPU-Technologie für komplexe Aufgaben.

CusADi verbessert die robotische Steuerung, indem es die GPU-Fähigkeiten für schnellere Berechnungen nutzt.

Ein neuer paralleler Algorithmus beschleunigt den TMFG-Clustering-Prozess erheblich.

Chaotische Ising-Maschinen kombinieren einzigartige Rechenmethoden zur Lösung komplexer Probleme.

Diese Studie hebt die Sicherheitsherausforderungen hervor, die durch die Datenpersistenz von DRAM in FPGA-Systemen entstehen.

Eine Studie zur Verbesserung des Datenaustauschs beim Training von Transformermodellen.

Eine Studie zur Verbesserung der GPU-Effizienz durch gezielte Optimierungstechniken.

Die Komplexität von mobilen Robotern, die sich an einem Punkt treffen.

Diese Studie hebt die Vorteile von fortgeschrittenen Vorhersagetechniken für das Energiemanagement in Puno hervor.

Neue Algorithmen verbessern die Effizienz und Genauigkeit bei Zählproblemen.

Ein neues Framework verbessert die Trainingseffizienz für komplexe Netzwerke.

Strategien zur Verbesserung der Effizienz in Netzwerken mit sich ändernden Verbindungen und unvollkommenen Daten.

Die wichtige Rolle von Kommunikation beim Steuern von UAVs über unseren Köpfen.

Neue Strategien verbessern die Farbzuweisung in virtuellen Graphen trotz Kommunikationsbeschränkungen.

Entdecke, wie GRC die Kommunikation in verteilten Computersystemen verbessert.

Ein neuer Ansatz zur Erkennung von Maschinenproblemen, ohne die Datensicherheit zu gefährden.