Informática - Computación distribuida, paralela y en clústeres

Una mirada a cómo se actualiza el conocimiento a través de modelos de interacción.

Optimizando operaciones con tensores dispersos para mejorar el rendimiento y la eficiencia.

SAGE mejora la eficiencia y fiabilidad de la implementación de aplicaciones en Kubernetes en entornos en la nube.

Descubre cómo el aprendizaje federado mejora la privacidad mientras hace más eficiente el aprendizaje automático.

Un nuevo servicio en la nube mejora el procesamiento de imágenes médicas mientras protege la privacidad del paciente.

Un nuevo enfoque para mejorar la eficiencia del Aprendizaje Federado y el rendimiento del modelo.

Un enfoque nuevo mejora el almacenamiento de datos y el rendimiento en computación de alto rendimiento.

Descubre cómo Proof of Training combina IA y minería de criptomonedas para mejor rendimiento.

Un nuevo algoritmo paralelo mejora la eficiencia y precisión del agrupamiento por correlación.

Mejorando la eficiencia en el aprendizaje descentralizado para dispositivos inteligentes.

Los científicos se enfocan en soluciones de portabilidad para el software de HEP que se adapten al hardware moderno.

Un marco que mejora el aprendizaje federado para dispositivos móviles, aumentando la privacidad y la eficiencia.

Explorando el papel de PDMP y el acoplamiento en la mejora de los métodos de muestreo estadístico.

El aprendizaje federado mejora el contenido generado por IA mientras cuida la privacidad y la eficiencia.

Descubre cómo las curvas de llenado de espacio mejoran la organización de datos para hacer cálculos científicos más rápidos.

SelSync equilibra un entrenamiento rápido y la precisión del modelo en el aprendizaje profundo distribuido.

Una mirada a la optimización de métodos de sincronización para procesamiento de alto rendimiento.

Un sistema de votación electrónica seguro y privado usando blockchain.

Descubre un nuevo sistema de registro diseñado para mantener el orden en situaciones impredecibles.

Un nuevo método mejora la eficiencia del aprendizaje descentralizado y los desafíos de rendimiento.

Un nuevo método mejora cómo se actualizan y utilizan los modelos de lenguaje grandes.

Nueva biblioteca mejora la creación de datasets para la investigación en aprendizaje automático.

Aprende a mejorar las sumas de árboles binarios usando técnicas de programación paralela.

Explotando GPUs para enfrentar desafíos complejos en logística y manufactura.

Las cachés de almacenamiento en red mejoran el acceso a datos para proyectos científicos globales.

Un nuevo método para mejorar la equidad en la selección de clientes en el aprendizaje federado.

Un nuevo marco mejora la gestión del estado para funciones de red en entornos virtualizados.

Una mirada a la seguridad de la comunicación en sistemas de aprendizaje federado descentralizados.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia del entrenamiento de modelos y la privacidad en el aprendizaje profundo.

Un estudio sobre cómo mejorar modelos de aprendizaje profundo para sistemas IoT con recursos limitados.

Explorando el papel de PAIaaS en mejorar las capacidades de IA con la tecnología 6G.

Enfoques innovadores mejoran la privacidad de los datos y el rendimiento de los modelos en dispositivos conectados.

Una nueva herramienta se enfoca en problemas de calidad de código en aplicaciones en la nube.

CRIU permite la migración de aplicaciones sin problemas en entornos de computación en la nube.

Explorando los desafíos de seguridad y soluciones en el paisaje en evolución de Web 3.0.

El marco MARS optimiza redes neuronales profundas en sistemas de múltiples aceleradores.

Explorando cómo robots simples pueden encontrarse en una cuadrícula triangular.

MorphStream mejora la gestión de flujos de datos para aplicaciones en tiempo real.

EdgeConvEns mejora el aprendizaje profundo mientras mantiene los datos privados y seguros.

HUGE simplifica la incrustación de gráficos para conjuntos de datos grandes usando TPUs.