Computerwissenschaften - Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing

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.

Eine neue Methode für effizientes Echtzeit-Datenstreaming mit virtuellen Akteuren.

Lern, wie man zu einer Einigung kommt, trotz unzuverlässiger Teilnehmer.

Erforscht eine innovative Verteidigungsmethode, um die Sicherheit des föderierten Lernens zu verbessern.

Dieser Artikel untersucht LCL-Probleme und ihre Komplexität in Baumstrukturen.

Wir stellen ein Framework vor, das Cloud-Speicher mit Client-Modellen kombiniert, um schnelles Schreib-Feedback zu bieten.

Dieses Papier analysiert die Herausforderungen von farblosen Aufgaben in verteilten Systemen.

Erfahre, wie verteilte Autorisierung die Netzwerksicherheit und das Zugangsmanagement verbessert.

Gorilla Sanduhr verbessert Konsensprotokolle in byzantinischen Umgebungen mit starker Sicherheit und Lebendigkeit.

Ein neuer Ansatz, um Drahtlängen im Schaltungsdesign effizient zu kürzen.

Lern, wie Edge-Computing eine zuverlässige Datenverarbeitung gewährleisten kann.

Die Fairness in DLTs erkunden, besonders durch die Linse von DAG-basierten Systemen.

Blockchain nutzen, um den Handel mit Baurechten zu vereinfachen.

QMCPACK verbessert die Softwarepraktiken für zuverlässige wissenschaftliche Ergebnisse im Hochleistungsrechnen.

Ein Überblick über Probleme bei Kohlenstoffemissionen und Vereinbarungen zu erneuerbaren Energien.

Die Verbesserung von Datenpipelines kann die Leistung von Deep-Learning-Empfehlungssystemen steigern.

Web 3.0 verändert die Online-Interaktion und gibt den Nutzern mehr Kontrolle über ihre Daten.

Ein neuer Angriff zeigt Risiken für die Sicherheit von Patientendaten in föderierten Lernsystemen.

Ein neues System fördert die Zusammenarbeit der Nutzer und verringert egoistisches Verhalten in Netzwerken.

Das R-AdWOrch-Modell verbessert Edge-Computing in kritischen Systemen für schnelle Reaktionen.

OpenMP macht paralleles Programmieren einfacher und sorgt für Effizienz und Geschwindigkeit bei komplexen Rechenaufgaben.

Ein Blick auf das Minimum Weight Cycle-Problem und seine Bedeutung in der Informatik.

Eine Methode für personalisiertes maschinelles Lernen in föderierten Lernumgebungen.

Die Anpassung von batch-iterativen Lösern für Intel-GPUs verbessert die Leistung in der wissenschaftlichen Berechnung.

Erforsche, wie Quanten-Cloud-Computing Macht mit Flexibilität für verschiedene Branchen verbindet.

Neue Methoden verbessern die Effizienz der Datenanalyse für LHC-Wissenschaftler.

Neuer Ansatz vereinfacht die Datenintegration für verbesserte Forschungseffizienz.

Ein neues Framework verbessert das federierte Lernen in Multi-Cloud-Umgebungen.