Computerwissenschaften - Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing

Entdecke, wie EnFed die Aktivitätsüberwachung verbessert, während es die Privatsphäre schützt und die Batterielebensdauer schont.

Lern, wie winzige Agenten durch Interaktion in Populationsprotokollen Entscheidungen treffen.

HPRM verbessert die Kommunikation in der Robotik und macht Systeme schneller und sicherer.

Federated Learning verändert das maschinelle Lernen und schützt dabei sensible Daten.

Lerne, wie resiliente Labelsysteme die Datenkommunikation in Netzwerken verbessern.

Personalisierte Modelle mit globalen Einblicken kombinieren, um die Privatsphäre beim Datenaustausch zu verbessern.

FedPAW nutzt föderiertes Lernen, um die Geschwindigkeitsvorhersagen von Fahrzeugen zu verbessern und gleichzeitig die Privatsphäre zu wahren.

Ein neuer Ansatz zum Schutz sensibler Gesundheitsdaten, während gleichzeitig wertvolle Einblicke gewonnen werden.

Neue Methoden kombinieren Quantencomputing und föderiertes Lernen, um den Datenschutz zu verbessern.

Ein globaler Einsatz in der KI-Trainings führt zum hochmodernen Sprachmodell INTELLECT-1.

Entdecke, wie PAL das Computerlernen durch aktive Methoden und Automatisierung verändert.

Lern, wie du CPU-Leistungsprobleme erkennen und beheben kannst, ohne tiefgehendes technisches Wissen.

Neue Technik steigert die Effizienz von Quantenchemie-Berechnungen mit GPU-Technologie.

Entdecke, wie PCPP die Geschwindigkeit und Effizienz der Bildgenerierung verbessert.

Entdecke Taurus, eine leistungsstarke Cloud-Datenbank, die für moderne Unternehmen entwickelt wurde.

Entdecke Massimult, eine neue Architektur für schnellere und effizientere Computer.

Thallus nutzt RDMA, um den Datentransport zu beschleunigen und zu verändern, wie Unternehmen Informationen analysieren.

Ein neues Framework verbessert das federierte Lernen und macht es reaktionsschneller und effizienter.

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.