Informática - Computación distribuida, paralela y en clústeres

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Explorando la intersección de Auto-ML y Aprendizaje Federado para mejorar la privacidad de los datos.

Explora cómo el IoT y los LLMs trabajan juntos para transformar la vida cotidiana.

Un nuevo enfoque para mejorar los mecanismos de atención en dispositivos de bajo consumo.

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Una nueva herramienta mejora el análisis de ADN usando tecnología GPU para obtener resultados más rápidos.

Examinando el impacto del hardware y la comunicación en la eficiencia del deep learning.

TrustMesh asegura una comunicación segura entre dispositivos IoT a través de un enfoque estructurado.

RandNet-Parareal acelera la resolución de ecuaciones dependientes del tiempo de manera eficiente.

Navegando los desafíos de la tecnología de vehículos autónomos para un futuro más seguro.

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Este documento evalúa métodos de ANN para un rendimiento eficiente en dispositivos de borde.

FedRAV permite que los vehículos autónomos aprendan de manera colaborativa manteniendo los datos privados.

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DiffServe mejora la velocidad y calidad de generación de imágenes al clasificar solicitudes de manera inteligente.

OMP4Py mejora el rendimiento de Python para la computación paralela con directivas fáciles de usar.

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CAMA mejora la eficiencia del aprendizaje federado mientras reduce el consumo de energía y las emisiones.

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El aprendizaje federado transforma el aprendizaje automático mientras protege datos sensibles.

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Combinando modelos personalizados con insights globales para mejorar la privacidad en el intercambio de datos.

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