Neuste Artikel für Verteilte Systeme

Dieser Artikel untersucht neue Methoden in der Optimierung mit endlichen Summen unter der PL-Bedingung.

Ein Überblick über den Raft-Algorithmus für Konsens in verteilten Systemen.

Erfahre, wie Sharding die Datenbankleistung und Effizienz verbessert.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Leistung und Zuverlässigkeit bei der Replikation von Zustandsmaschinen über Weitverkehrsnetze.

Ein Blick in die Ressourcen-Semantik und ihre Anwendungen in der Modellierung von Systemen.

Neuer Algorithmus ermöglicht es Geräten, sich trotz Kommunikationsproblemen zu verständigen.

Bedrohungen und Abwehrmechanismen im föderierten Lernen gegen bösartige Angriffe analysieren.

Interpipe verbessert die Blockchain-Konnektivität durch Cross-Chain-State-Channels.

Eine Studie über die Verwaltung von Datenstrukturen für effizienten Mehrbenutzerzugriff.

Eine neue Methode verbessert die Zustimmung zwischen den Agenten, trotz ungenauer Daten und feindlichem Verhalten.

Lern, wie wichtig es ist, verteilte Programmabläufe mit den Spezifikationen zu validieren.

Lern, wie die Uhrensynchronisation die Effizienz von verteilten Systemen beeinflusst.

Strategien untersuchen, um die Kommunikationszuverlässigkeit zwischen Clients und Servern zu verbessern.

Lern was über Rollups, ihre Arten, Komponenten und Eigenschaften in der Blockchain-Technologie.

Neue Methoden verbessern die Geschwindigkeit und Effizienz von String-Sortierungen bei grossen Datensätzen.

Dieses Papier bewertet die Speichernutzung und die Reaktionszeit als Alterungsindikatoren.

Das MUSIC-Framework verbessert die verteilte Optimierung, indem es die Geschwindigkeit erhöht und die Kommunikationskosten senkt.

Eine neue Technik verbessert die Verifizierung von grossen verteilten Systemen.

ALock vereinfacht die Synchronisation in RDMA, steigert die Leistung und verringert die Latenz.

Entdecke, wie FedCRL das maschinelle Lernen verbessert und gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer schützt.

Neue Methoden verbessern das Training in dezentralen föderierten Lernsystemen.

Diese Studie analysiert, wie Agenten interagieren und Konsens erreichen, indem sie ungeordnete Datenprotokolle nutzen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz des Machine Learning-Trainings und schützt gleichzeitig die Datenprivatsphäre.

Neue Algorithmen gehen Herausforderungen in der verteilten Optimierung mit unzuverlässigen Agenten an.

Lern mal, wie wichtig Konsens bei den heutigen vernetzten Geräten ist.

Neue Methode verbessert die Effizienz bei der Geräteauswahl im föderierten Lernen.

Lern, wie probabilistische byzantinische Fehlertoleranz den Konsens in verteilten Systemen verbessert.

Erforschen, wie man Konsens erreichen kann, trotz unbekannter Teilnehmer und Fehler.

Neue Methoden verbessern die Erstellung verteilter Protokolle für zuverlässiges Rechnen.

Ein neues Protokoll, pRFT, verbessert den Konsens unter rationalen Spielern in verteilten Systemen.

Ein Blick darauf, wie verschiedene Überwachungssysteme komplexe Verhaltensweisen überprüfen.

Ein Überblick über klassische und quantenmechanische Ansätze zur Netzwerkzuverlässigkeit.

Dieser Artikel stellt ein zuverlässiges logisches Uhrensystem vor, um Ereignisse in verteilten Netzwerken zu verwalten.

Federated Batch Normalization verbessert das Training von Modellen in verteilten Lernumgebungen.

Verbesserung von verteiltem Lernen durch adaptive robuste Clipping-Techniken.

Neue Methoden verbessern die Zuverlässigkeit und Effizienz in verteilten maschinellen Lernsystemen.

Client2Vec verbessert das föderierte Lernen, indem es einzigartige Identifikatoren für Benutzerdaten erstellt.

Arma bietet eine skalierbare Lösung für zuverlässige Transaktionsverarbeitung in verteilten Netzwerken.

Eine neue Methode zur Verbesserung des föderierten Lernens durch Multi-Level Additive Modellierung.

Die Forschung geht das Problem der Schwarzen-Loch-Suche in sich verändernden Netzwerken an.