Neuste Artikel für Verteilte Systeme

Neue Strategien verbessern DBMC für schnellere Einigungen in Netzwerken.

Ein neuer Algorithmus optimiert Multi-Agenten-Systeme und schützt dabei die Privatsphäre der Nutzer.

Ein Blick auf die Bedeutung der Verifizierung von CCF für sichere Cloud-Anwendungen.

Die Aufgabenfusion verbessert die Leistung in verteiltem Rechnen durch effizientes Aufgabenmanagement.

Ein neues Framework verbessert die Zuverlässigkeit in asynchronen Kommunikationssystemen durch Zeitmanagement.

Eine neue Methode, um das Training von Machine Learning mit vielfältigen Daten zu verbessern.

Die Auswirkungen von gegnerischem Einfluss auf die Effizienz der Halbduplexkommunikation untersuchen.

Untersuchung, wie Schwellenautomatene die Verifizierung verteilter Algorithmen verbessern.

Untersuchung von Quantisierungstechniken für besseres verteiltes Lernen über verschiedene Netzwerkstrukturen hinweg.

Eine Methode zum Berechnen von Durchschnitten, während die Knotendaten privat bleiben.

Diese Studie untersucht, wie das Netzwerk-Layout das dezentrale föderierte Lernen unter byzantinischen Bedrohungen beeinflusst.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Entscheidungsfindung in Multi-Agenten-Umgebungen mit begrenzter Sicht.

Diese Studie zeigt, wie geteilte Zufälligkeit die Effizienz beim Lösen lokaler verteilter Probleme verbessert.

Die Erkundung von choreografischer Programmierung mit algebraischen Effekten zur Verbesserung der Entwicklung verteilter Anwendungen.

Ein formeller Ansatz, um Zuverlässigkeit in zustandsbehafteten Datenfluss-Systemen wie Apache Flink zu gewährleisten.

Toychain vereinfacht die sichere Kommunikation zwischen Robotern für gemeinsame Aufgaben.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Sicherheit im föderierten Lernen gegen Backdoor-Angriffe.

Zelluläre Automaten verbessern das Netzwerkdesign durch Zuverlässigkeit und effiziente Kommunikation.

Ein verteiltes Schlüssel-Wert-Speicher einführen, um die Datensicherheit in Cloud-Umgebungen zu verbessern.

Ein neuer Ansatz verbessert das Modelltraining und schützt dabei die Datenprivatsphäre.

Untersuchen, wie Agenten trotz Kommunikationsverzögerungen schneller zusammen lernen.

Neue Methode verbessert die Effizienz und Genauigkeit des Trainings von Graph Neural Networks.

Neue Methode verbessert den Datenschutz für Vision-Transformers im maschinellen Lernen.

Neue Methoden verbessern die Geschwindigkeit und Effizienz von atomaren Snapshots in Nachrichtenaustauschsystemen.

Dieses Papier untersucht die Synergie zwischen Federated Learning und Steueranwendungen.

In diesem Artikel geht's darum, wie Recomposition dazu beiträgt, die Softwareverifikationsprozesse zu verbessern.

Ein neues Protokoll verbessert die Effizienz und Zufälligkeit beim Peer-Sampling für P2P-Netzwerke.

FADAS verbessert das föderierte Lernen, indem es asynchrone Client-Updates ermöglicht und dabei die Datensicherheit wahrt.

Ansätze zur Verwaltung von Virtual Machine-Färbungen in dynamischen Rechenumgebungen.

Eine neue Methode zur Verbesserung des Konsenses in verteilten Systemen mithilfe von maschinellem Lernen.

Die Rolle von verteiltem Quantencomputing bei chemischen Fortschritten erkunden.

Eine neue Methode für Agenten, um Optionen effizient auszuwählen und Belohnungen zu maximieren.

Ein neuer Ansatz verbessert das Teilen von Daten zwischen verteilten KI-Modellen.

Erforsche die Methoden für Konsens in Systemen, die mit Fehlern und böswilligem Verhalten konfrontiert sind.

Rorqual verbessert die Transaktionsverarbeitung in der Blockchain mit Trusted Execution Environments.

Lern was über die verschiedenen Konsistenzlevels in verteilten Systemen und ihre Auswirkungen.

DiOMP kombiniert PGAS und OpenMP für effizientes Programmieren in verteilten Systemen.

Ein neuer Ansatz für effizientes Downlink-Beamforming mit verteilten Methoden.

Strategien erkunden, um Maximalwerte bei korrumpierten Daten zu finden.

Eine neue Methode verbessert das föderierte Lernen, indem sie die Herausforderungen unterschiedlicher Daten angeht.