Computerwissenschaften - Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing

Ein neuer Algorithmus optimiert die Kommunikation bei verteilten Datenanalysen.

Eine Übersicht über beschriftete Graphen und ihre Verifikationseigenschaften.

Ein neuer Ansatz vereinfacht die Transaktionsverarbeitung in dezentralen Systemen.

Ein neuer Marktplatz, der das Training von KI-Modellen und das Teilen von Daten demokratisiert.

Erkunde Strategien zur Verbesserung des Informationsaustauschs in grossen Netzwerken.

Eine Methode zur effizienten Wiederverwertung von Konsensobjekten in verteilten Systemen, die mit byzantinischen Fehlern konfrontiert sind.

Ein Blick auf effiziente Implementierungen des spärlichen Matrix-Vektor-Produkts für wissenschaftliche Anwendungen.

Hier ist das BubbleML-Dataset für fortgeschrittene Studien zur Blasen-Dynamik.

Strategien zur Effizienzsteigerung in verteiltem Rechnen.

Zwei Roboter und ein Fahrrad arbeiten zusammen, um einen unbekannten Ausgang effizient zu finden.

Ein neuer Ansatz, um die Resilienz von verteilten Systemen gegen verschiedene Bedrohungen zu verbessern.

Erforschen, wie logische Synchronität die Kommunikation in verteilten Systemen verbessert.

AQUILA verbessert das föderierte Lernen, indem es die Gerätauswahl und die Datenkommunikation optimiert.

Ein neues Framework verbessert die Effizienz des Managements von Deep-Learning-Aufgaben auf verschiedenen Hardware-Plattformen.

Ein mächtiger Supercomputer-Cluster wurde in Europa für fortschrittliche Forschung gestartet.

Lern, wie man die Cloud-Kosten mit einfachen Strategien und effektivem Ressourcenmanagement optimiert.

Programmierbares Material ermöglicht es, dass sich Materialien formen und Eigenschaften verändern, was vielseitige Anwendungen bietet.

Erfahre, wie PROV-IO das Daten-Tracking in der wissenschaftlichen Forschung verbessert.

Der neue Scheduler verbessert die Effizienz, indem er die Kommunikationsmuster der Jobs berücksichtigt.

Eine neue Methode verbessert den Datenschutz und das Modelltraining im föderierten Lernen.

SemCloud bietet effizientes Management von verschiedenen Datenquellen in der Cloud.

Ein System, um die Arbeitslasten unter den Akteuren auszugleichen für bessere Datenverarbeitung.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage von Ausfällen von Cloud-Systemen.

PDS-Net verbessert QoS-Vorhersagen, indem es mit verrauschten Daten effektiv umgeht.

Die Möglichkeiten und Herausforderungen von föderiertem maschinellem Lernen beim Schutz der Privatsphäre untersuchen.

ScalOTA verbessert OTA-Updates für Fahrzeuge mithilfe von Update-Stationen für schnellere und sichere Downloads.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit des föderierten Lernens gegen Datenvergiftungsangriffe.

Föderiertes Lernen verbessert die Privatsphäre und gleichzeitig das Training von Modellen auf mobilen Geräten.

Dieser Artikel beschreibt eine leistungsstarke parallele Methode zur Lösung positiver linearer Programme in Graphen.

Neues Hardwaresystem verbessert die GNN-Inferenzgeschwindigkeit und Effizienz für Echtzeitanwendungen.

Ein Überblick über Datenschutzbedenken beim Informationsaustausch durch Gossip-Protokolle.

Web 4.0 zielt auf smartere, integrierte Online-Erlebnisse durch fortschrittliche Technik ab.

Ressourcenprobleme für GPT-Modelle in Cloud-Umgebungen angehen.

LibPreemptible verbessert das Scheduling in Cloud-Anwendungen, verringert Verzögerungen und steigert die Leistung.

Eine neue Architektur soll das Ressourcenmanagement über Cloud- und Edge-Geräte verbessern.

TeraHAC gruppiert grosse Grafiken effizient und verbessert die Datenanalyse für verschiedene Bereiche.

Lern, wie Blockchain die Echtheit von Produkten überprüfen und Fälschungen bekämpfen kann.

Ein Blick auf die Rolle und Wichtigkeit von Transaktionssystemen im Datenmanagement.

Federated Learning ermöglicht Datenschutz und verbessert die Zusammenarbeit beim maschinellen Lernen zwischen verschiedenen Teilnehmern.

Ein neuer Ansatz zur Fahrzeugsicherheit, der auf die steigenden Cyberbedrohungen reagiert.