Erforsche, wie DADBS die Landschaft des Datenmanagements sicher und effizient verändert.
Prakash Aryan, Radhika Khatri, Vijayakumar Balakrishnan
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Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt
Erforsche, wie DADBS die Landschaft des Datenmanagements sicher und effizient verändert.
Prakash Aryan, Radhika Khatri, Vijayakumar Balakrishnan
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FAIR-Datenräume verbinden die Wissenschaft mit der Industrie für besseren Datenaustausch.
Nikolaus Glombiewski, Zeyd Boukhers, Christian Beilschmidt
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Entdecke, wie Reinforcement Learning Maschinen hilft, Pendel aufrecht zu halten.
Maximilian Schenke, Shalbus Bukarov
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dSTAR verbessert verteiltes Lernen, indem es Geschwindigkeits- und Zuverlässigkeitsprobleme angeht.
Jiahe Yan, Pratik Chaudhari, Leonard Kleinrock
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Wie die Mixture-of-Experts-Architektur die Leistung von Sprachmodellen steigert.
Yao Fu, Yinsicheng Jiang, Yeqi Huang
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Lern, wie bessere Trace-Analysen das Troubleshooting in komplexen Systemen einfacher machen können.
Adrita Samanta, Henry Han, Darby Huye
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Entdecke, wie clevere Algorithmen das Finden von schnellen Routen in riesigen Netzwerken einfacher machen.
Michal Dory, Shaked Matar
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Entdecke, wie Geräte zusammenarbeiten können für eine vernetzte Zukunft.
Oscar A. Testa, Efrain R. Fonseca C., Germán Montejano
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Ein neuer Ansatz zur Sicherung von Peer-to-Peer-Netzwerken mit Blockchain-Technologie.
Saurav Ghosh, Reshmi Mitra, Indranil Roy
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Die Integration von CWL und Parsl vereinfacht wissenschaftliche Workflows für Forscher.
Nishchay Karle, Ben Clifford, Yadu Babuji
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Knoten arbeiten zusammen, um das Lernen ohne einen zentralen Server zu verbessern.
Yiming Zhou, Yifei Cheng, Linli Xu
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EDiT verbessert die Effizienz und Geschwindigkeit des Trainings von grossen Sprachmodellen.
Jialiang Cheng, Ning Gao, Yun Yue
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Erfahre, wie föderiertes Lernen Verkehrsprognosen revolutioniert und dabei die Daten privat hält.
Fermin Orozco, Pedro Porto Buarque de Gusmão, Hongkai Wen
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Entdecke, wie Pioplat die Blockchain-Kommunikation beschleunigt für schnellere Transaktionen.
Ke Wang, Qiao Wang, Yue Li
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SYCL ermöglicht Entwicklern nahtlosen Code über verschiedene Hardware-Umgebungen hinweg.
Manuel Costanzo, Enzo Rucci, Carlos García-Sánchez
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Maximiere die GPU-Effizienz und senke gleichzeitig die Energiekosten in Deep-Learning-Umgebungen.
Kawsar Haghshenas, Mona Hashemi
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Entdecke, wie LAVA das Management von virtuellen Maschinen in der Cloud verbessert.
Jianheng Ling, Pratik Worah, Yawen Wang
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Entdecke, wie parallele Stichprobenmethoden die Datenanalyse in der wissenschaftlichen Forschung verändern.
Huanjian Zhou, Masashi Sugiyama
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DiP ist eine neue Architektur, die die Leistung und Effizienz von KI verbessert.
Ahmed J. Abdelmaksoud, Shady Agwa, Themis Prodromakis
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Neue Techniken zielen darauf ab, die Leistung von homomorpher Verschlüsselung durch In-Memory-Verarbeitung zu verbessern.
Mpoki Mwaisela, Joel Hari, Peterson Yuhala
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Die Auswirkungen und Herausforderungen von Internet-Wahlsystemen erkunden.
Stanisław Barański, Ben Biedermann, Joshua Ellul
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Lern, wie Exklaven Privatsphäre und Integrität in föderierten Lernmodellen verbessern.
Jinnan Guo, Kapil Vaswani, Andrew Paverd
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Erlebe superschnellen und genauen Datenzugriff mit dem Intelligent Knowledge Store.
Derrick Quinn, Mohammad Nouri, Neel Patel
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SparseMap optimiert das Datenmanagement für effizientes Processing von neuronalen Netzen.
Xiaobing Ni, Mengke Ge, Jiaheng Ruan
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Entdecke, wie ProFe die Kommunikation im dezentralen föderierten Lernen verbessert.
Pedro Miguel Sánchez Sánchez, Enrique Tomás Martínez Beltrán, Miguel Fernández Llamas
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Erfahre, warum die Erkennung von geraden Zyklen wichtig für die Netzwerkeffizienz ist.
Pierre Fraigniaud, Maël Luce, Frédéric Magniez
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Entdecke, wie LLM-Mikrodienste die Effizienz und Flexibilität in KI-Anwendungen verbessern.
Hongyi Jin, Ruihang Lai, Charlie F. Ruan
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Entdecke, wie Ninjas kommunizieren und wichtige Entscheidungen in einer dynamischen Umgebung treffen.
Benno Lossin, Philipp Czerner, Javier Esparza
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Forschung zeigt Wege, um die Abwehrkräfte von neuronalen Netzwerken in Kommunikationssystemen zu stärken.
Alireza Furutanpey, Pantelis A. Frangoudis, Patrik Szabo
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TRAIL verbessert föderiertes Lernen, indem es unzuverlässige Clients effektiv angeht.
Gangqiang Hu, Jianfeng Lu, Jianmin Han
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CEFGL bietet datenschutzfreundliches Lernen für mehrere Kunden an.
Ruyue Liu, Rong Yin, Xiangzhen Bo
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Revolutioniere die Anwendungsleistung mit verteiltem spekulativem Ausführen.
Tianyu Li, Badrish Chandramouli, Philip A. Bernstein
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Neue Techniken verbessern OP-Simulationen für komplexe Gefässbedingungen.
Kevin Garner, Fotis Drakopoulos, Chander Sadasivan
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C-FedRAG ermöglicht sicheres Teilen von Daten und sorgt gleichzeitig für Vertraulichkeit zwischen Organisationen.
Parker Addison, Minh-Tuan H. Nguyen, Tomislav Medan
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Neue Cluster-Methoden verbessern die Datenverarbeitung in Teilchendetektoren.
Tomáš Čelko, František Mráz, Benedikt Bergmann
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Die Textgenerierung revolutionieren, indem kleine und grosse Modelle kombiniert werden, um die Leistung zu beschleunigen.
Seungeun Oh, Jinhyuk Kim, Jihong Park
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Entdecke die Risiken von Membership Inference Attacks im dezentralen Lernen.
Ousmane Touat, Jezekael Brunon, Yacine Belal
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Frenzy optimiert das Training grosser Sprachmodelle mit verschiedenen GPUs und spart so Zeit und Ressourcen.
Zihan Chang, Sheng Xiao, Shuibing He
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Chopin macht den Umgang mit räumlichen Daten für Forscher einfach und effizient.
Insang Song, Kyle P. Messier
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Erfahre, wie Split Learning Verzögerungen in Echtzeit-Computer Vision-Anwendungen reduziert.
Nikos G. Evgenidis, Nikos A. Mitsiou, Sotiris A. Tegos
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