Neuste Artikel für Verteilte Systeme

Entdecke, wie verteilte Algorithmen Sicherheit und Effizienz in Kommunikationsnetzwerken verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Entscheidungsfindung in verteilten Systemen mit begrenzter Kommunikation.

Lern, wie neue Algorithmen die Konsensprobleme in der verteilten Datenverarbeitung angehen.

Ein Blick auf die Organisation von teilweise geordneten Ereignissen in der Informatik.

Forschung zu effizienter Datenwiederherstellung in verteilten Speichersystemen bei Serverausfällen.

Eine neue Methode verbessert die Analyse von Multi-Trace-Eigenschaften in Computersystemen.

Ein neues Framework für föderiertes Lernen passt sich an veränderte Daten an und schützt dabei die Privatsphäre.

Diese Forschung behandelt den Kompromiss zwischen Zugriffs-Effizienz und Datenredudanz.

Dieser Artikel stellt eine Methode zur effizienten Sicht-Synchronisation zwischen Prozessen in Systemen vor.

Ein Blick auf BNRA und das Erreichbarkeitsproblem für die Agentenkoordination.

Ein Blick auf Narwhal und Bullshark für schnelleren Konsens und Zuverlässigkeit.

Neue Methoden vereinfachen die Erstellung von Kommunikationsprotokollen und steigern Effizienz und Genauigkeit.

Eine neue Methode verbessert die räumliche Datenpartitionierung für schnellere Verarbeitung.

Dieses Papier stellt eine robuste Lösung für zuverlässige Kommunikation in verteilten Systemen vor.

Ein Blick auf die Rolle von Clip21 bei der Verbesserung der differenziellen Privatsphäre während des Modelltrainings.

Ein neues Framework geht die Herausforderungen von byzantinischen Agenten in der verteilten Optimierung an.

Forschung zu Algorithmen für die Suche nach kürzesten Wegen in verteilten Graphmodellen.

Analyse von Agenteninteraktionen und Besprechungszeiten in nicht-atomaren Zufallsbewegungen.

Strategien erkunden, um die beste Lösung für kombinierte Funktionen in der Optimierung zu finden.

Ein Blick auf kausale Konsistenz in verteilten Datensystemen mit Einsatz von Erasure Coding.

Neue Algorithmen verbessern die Modellleistung im föderierten Lernen durch effektives Client-Clustering.

Ein neuer Ansatz verbessert den Datenschutz und optimiert gleichzeitig die Leistung von kollaborativen Agenten.

MementoHash sorgt für effiziente Datenverteilung über Nodes in Cloud-Umgebungen.

Ein neues Framework verbessert das Lernen aus begrenzten Daten in föderierten Umgebungen.

Ein neuer deterministischer Algorithmus für (Grad + 1)-List-Färbung in verteilten Systemen.

Ein Blick auf dezentrale Deep-Learning-Ansätze, die den Datenschutz in den Vordergrund stellen.

Eine Studie über Lernmethoden für Broadcast-Protokolle in komplexen Systemen.

Lern, wie minimal reaktive Netzwerke Konsens zwischen verbundenen Systemen erleichtern.

Die Risiken von Datenvergiftung in SplitFed Learning-Anwendungen untersuchen.

Ein neues Framework verbessert die verteilte Optimierung für komplexe nicht-konvexe Probleme.

FedInit verbessert die Zusammenarbeit von Geräten im föderierten Lernen, indem es das Client-Drift-Problem angeht.

FedDec verbessert das föderierte Lernen, indem es direkte Gerätekommunikation für besseres Modelltraining ermöglicht.

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

Ein Blick auf die Sicherheitsanalyse in verteilten Systemen mit nicht-blockierenden Rendezvous.

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

Ein neues System zur Verwaltung von Transaktionen in führerlosen verteilten Hauptbüchern ohne hohe Gebühren.

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

Diese Studie analysiert, wie Paketverlust die Leistung im Split-Federated Learning beeinflusst.

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

Strategien zur Effizienzsteigerung in verteiltem Rechnen.