Computerwissenschaften - Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing

Effektive Techniken für den nahtlosen Umgang mit Datenbanktransaktionen.

Das untersucht Fortschritte bei Konsensalgorithmen für effektives Datensammeln.

WeiAvg verbessert das föderierte Lernen, indem es die Datenvielfalt priorisiert und gleichzeitig die Privatsphäre schützt.

Lern, wie neue Algorithmen die Konsensprobleme in der verteilten Datenverarbeitung angehen.

Die Kombination von Quanten- und Edge-Computing für schnellere und effizientere Anwendungen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Effizienz des GNN-Trainings auf grossen Graphen mit fortschrittlichen Techniken.

Kollaborative UAV-Systeme verbessern die Effizienz der Echtzeitdatenverarbeitung für verschiedene Aufgaben.

Eine neue Methode zur Überprüfung von Kommunikationsprotokollen in Mehrparteiensystemen mithilfe von Automaten.

Untersuchen der Verbindungen zwischen persistenter Homologie und gerichteten Räumen für parallele Programme.

Ein Blick darauf, wie smarte Städte Ressourcen verwalten und gleichzeitig strenge Grenzen einhalten.

GOC-Ledger macht das Management von digitalen Assets einfacher, ganz ohne Konsens, und bringt Geschwindigkeit und Kostenersparnis.

Die Interoperabilität zwischen CBDCs erreichen, um Transaktionen und Vertrauen im Finanzsystem zu verbessern.

Federated Learning und das Innere-Punkt-Verfahren für effektives Modelltraining erkunden.

Ein neues System verbessert die GNN-Trainingsgeschwindigkeit mithilfe adaptiver Kerne für verschiedene Graphabschnitte.

Ein neuer Decoder verbessert die Geschwindigkeit und Effizienz der Quantenfehlerkorrektur.

Neue Strategien verbessern das föderierte Edge-Learning, indem sie die Datenübertragungsverzögerungen verringern.

Ein Rahmen, um personalisierte Policen mithilfe von Beobachtungsdaten zu entwickeln und dabei die Privatsphäre zu wahren.

Ein neues Framework optimiert dynamische Graph-Algorithmen für bessere Leistung und Speichernutzung.

Dieses Papier behandelt Methoden, um die Kommunikationseffizienz beim Split-Learning zu verbessern, ohne die Modellleistung zu beeinträchtigen.

Dieser Artikel behandelt die Rolle von Deep Equilibrium-Modellen im föderierten Lernen.

Lerne, wie CPU-GPU-Systeme die Simulation von Fluiddynamik verbessern.

Ein neues Framework für föderiertes Lernen passt sich an veränderte Daten an und schützt dabei die Privatsphäre.

Neue Modelle verbessern die Luft-zu-Boden-Kommunikation mit föderiertem Lernen und generativen neuronalen Netzwerken.

Satelliten verändern das Rechnen mit Echtzeitverarbeitung im Weltraum.

Eine neue Graphdarstellung verbessert, wie maschinelles Lernen Programmiersprachen analysiert.

Ein frischer Ansatz für Mathematik mit reinen Daten und endlichen Folgen.

Speicherzentrierte Datenverarbeitung verändert die Datenverarbeitung, indem sie die Berechnung näher an die Datenspeicherung bringt.

Untersuchung des Potenzials von Federated Learning in IoT- und Edge-Geräten.

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

Die Rolle von kompakten Datenstrukturen bei der Verbesserung der Effizienz von Edge-Computing untersuchen.

Dieser Artikel stellt eine Methode zur effizienten Sicht-Synchronisation zwischen Prozessen in Systemen vor.

Dieser Artikel untersucht die Vorteile und Herausforderungen des dezentralen föderierten Lernens.

Ein Blick auf BNRA und das Erreichbarkeitsproblem für die Agentenkoordination.

Ein Blick darauf, wie man die Zuverlässigkeit in prüfbaren Datenstrukturen sicherstellt.

Die Verbesserung der Kommunikationseffizienz in komplexen parallelen Computeranwendungen.

DVFO verbessert die Energieeffizienz und Verarbeitungsgeschwindigkeit für Edge-Geräte im IoT.

FedMSA verbessert das föderierte Lernen, indem es die Kommunikation und Effizienz im dezentralen Training optimiert.

Das GPT-FL-Framework verbessert das föderierte Lernen, indem es synthetische Daten verwendet.

Ein Blick auf Narwhal und Bullshark für schnelleren Konsens und Zuverlässigkeit.

Ein neuer Ansatz sagt die verlustbehaftete Kompressionsleistung für wissenschaftliche Datensätze voraus und verbessert so das Datenmanagement.