Computerwissenschaften - Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing

Untersuchung des Tit-for-Token-Frameworks für gerechte Ressourcenteilung.

Dieses Papier diskutiert die Auswirkungen von MEV auf Nutzer und Lösungen für Verantwortlichkeit.

Ein neues Protokoll soll Sandwich-Angriffe in der DeFi-Welt verhindern.

FM-AMMs beheben wichtige Herausforderungen im DeFi-Trading für bessere Renditen der Liquiditätsanbieter.

CloudSec macht das Management von Sicherheitsrichtlinien für Cloud-Dienste einfacher.

Neue Methoden verbessern die Daten-Dekompression auf GPUs und optimieren die Ressourcennutzung.

Eine neue Methode verbessert das Management von Network Slicing mit Aufmerksamkeitsmechanismen.

Ein neuer Ansatz, um Datenbeiträge im föderierten Lernen fair zu belohnen.

DBFed hat das Ziel, Vorurteile in KI abzubauen und gleichzeitig die Datensicherheit zu wahren.

MG3MConv bietet verbesserte Effizienz für Faltungaufgaben auf dem SW26010-Prozessor.

In diesem Artikel geht's um effektive Methoden, um Lock-Teilsysteme auf mögliche Probleme zu überprüfen.

Untersuchen von vortrainierten Transformern für Multitasking-Lernen und Kommunikationseffizienz in föderierten Umgebungen.

Untersuchen von gegenseitigem Ausschluss und die Auswirkungen von Registertypen auf Algorithmen.

In diesem Artikel geht's um Strategien, um die Kommunikation bei verteilten Regressionsproblemen zu reduzieren.

Ein Blick darauf, wie Wissen durch Interaktionsmodelle aktualisiert wird.

Optimierung von spärlichen Tensoroperationen für bessere Leistung und Effizienz.

SAGE verbessert die Effizienz und Zuverlässigkeit von Kubernetes-Anwendungsbereitstellungen in Cloud-Umgebungen.

Entdecke, wie föderiertes Lernen den Datenschutz verbessert und gleichzeitig die Effizienz im maschinellen Lernen steigert.

Ein neuer Cloud-Service verbessert die Verarbeitung medizinischer Bilder und schützt dabei die Privatsphäre der Patienten.

Ein neuer Ansatz, um die Effizienz von Föderiertem Lernen und die Modellleistung zu verbessern.

Ein neuer Ansatz verbessert die Datenspeicherung und Leistung in Hochleistungsrechnen.

Entdecke, wie Proof of Training KI und Krypto-Mining kombiniert, um die Leistung zu verbessern.

Ein neuer paralleler Algorithmus verbessert die Effizienz und Genauigkeit beim Korrelationsclustering.

Effizienzsteigerung im dezentralen Lernen für smarte Geräte.

Wissenschaftler konzentrieren sich auf tragbare Lösungen für HEP-Software, damit sie auf moderne Hardware passen.

Ein Framework, das das federierte Lernen für mobile Geräte verbessert und dabei Privatsphäre und Effizienz steigert.

Die Rolle von PDMP und Coupling erkunden, um statistische Stichprobenverfahren zu verbessern.

Federated Learning verbessert KI-generierte Inhalte und kümmert sich um Privatsphäre und Effizienz.

Lern, wie raumfüllende Kurven die Datenorganisation verbessern und die wissenschaftlichen Berechnungen schneller machen.

SelSync sorgt für schnelles Training und Modellgenauigkeit beim verteilten Deep Learning.

Ein Blick auf die Optimierung von Synchronisationsmethoden für leistungsstarke Verarbeitung.

Ein sicheres und privates elektronisches Abstimmungssystem mit Blockchain.

Entdecke ein neues Protokollsystem, das dafür entwickelt wurde, Ordnung in unvorhersehbaren Situationen zu halten.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz des dezentralen Lernens und die Leistungsherausforderungen.

Eine neue Methode verbessert, wie grosse Sprachmodelle aktualisiert und genutzt werden.

Neue Bibliothek verbessert die Datensatzgenerierung für die Forschung im Bereich maschinelles Lernen.

Lern, wie du die Summen von binären Bäumen mit Parallelprogrammierungstechniken verbessern kannst.

GPU nutzen, um komplexe Aufgaben in der Logistik und Fertigung zu meistern.

In-Netzwerk-Speicher-Caches verbessern den Datenzugriff für globale wissenschaftliche Projekte.

Eine neue Methode für verbesserte Fairness bei der Auswahl von Clients im föderierten Lernen.