Computerwissenschaften - Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing

Ein neuer Ansatz, um Maschinen auf kleinen Geräten mit weniger Komplexität zu trainieren.

Erfahre, wie TraDE effizientes Mikroservice-Management trotz sich ändernder Anforderungen gewährleistet.

GPUVM verbessert das GPU-Speichermanagement für schnellere Datenverarbeitung.

Lerne, wie du KI-Modelle mit Pipeline- und Vokabular-Parallelismus verbessern kannst.

QuanCrypt-FL verbessert die Sicherheit im Föderierten Lernen mit fortschrittlichen Techniken.

Ein Blick auf SuffixDecoding und seinen Einfluss auf die Effizienz von Sprachmodellen.

Neue Technologien verbessern die Diagnose und Behandlung von intrakraniellen Blutungen.

Erforsche, wie Energieteilen Geld sparen und Nachhaltigkeit fördern kann.

DART-PIM bietet einen schnelleren, effizienteren Weg, um DNA zu kartieren.

Ein neuer Ansatz zur Verwaltung von Computerressourcen näher bei den Nutzern.

Ein Leitfaden zum Beschleunigen des Trainings von grossen Sprachmodellen mit Parallelisierung und Speicherverwaltung.

ClipFL verbessert das föderierte Lernen, indem es störende Geräte entfernt, um die Leistung zu steigern.

Eine faire Methode, um Teilnehmer basierend auf ihrer Leistung auszuwählen.

Ein neues Verfahren kombiniert Effizienz und Genauigkeit im föderierten Lernen.

Lern, wie Datenbanktransaktionen Datenkonsistenz und Effizienz gewährleisten.

Ein Blick darauf, wie verteilte Systeme Probleme lösen, indem sie Informationen teilen.

Eine einheitliche API vereinfacht die Kommunikation mit NVMe-Geräten für Entwickler.

Ein Rahmenwerk zur Optimierung von Rechenzentren für die Nutzung erneuerbarer Energien.

Ein neuer Ansatz verbessert die Effizienz von Sprachmodellen durch cleverere Aktivierung von Experten.

Lern, wie Roboter zusammenarbeiten, um ihre Positionen in komplexen Umgebungen zu bestimmen.

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.