Informática - Computación distribuida, paralela y en clústeres

Analizando amenazas y defensas en el aprendizaje federado contra ataques maliciosos.

Aprende cómo el procesamiento de gráficos distribuido gestiona conjuntos de datos complejos en múltiples sistemas.

Un nuevo estudio evalúa algoritmos de optimización en PIM para mejorar la eficiencia del aprendizaje automático.

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Descubre cómo RELMAS mejora la programación de tareas DNN en entornos en la nube.

Un nuevo enfoque usando aprendizaje por refuerzo para mejorar la eficiencia en la programación de trabajos HPC.

NOSTR presenta un mercado para que los usuarios entrenen modelos de IA de manera efectiva.

Una mirada a nuevos métodos para optimizar el rendimiento del código de IA.

Un estudio sobre cómo manejar estructuras de datos para un acceso eficiente de múltiples usuarios.

Un nuevo enfoque para mejorar la e-salud a través de una mejor gestión de datos y la privacidad del paciente.

Un nuevo algoritmo mejora el aprendizaje federado al abordar la diversidad de clientes y la eficiencia.

FastTuckerPlus acelera el análisis de tensores dispersos usando búsqueda local y tecnología GPU.

Te presento a FedFisher, un algoritmo innovador para un aprendizaje federado eficiente.

Un estudio sobre el uso del recocido cuántico para un balanceo de carga efectivo en sistemas de computación.

Un estudio que examina los desafíos de centralización en los métodos de arranque de Proof-of-Stake.

Un nuevo método mejora la eficiencia en el manejo de solicitudes para modelos de lenguaje grandes.

Un método para proteger la privacidad de los datos en sistemas de aprendizaje descentralizados usando nodos virtuales.

Explorando cómo la computación cuántica mejora la eficiencia y precisión en la investigación científica.

Un nuevo sistema simplifica la tolerancia a fallos en la computación en red con métodos fáciles de usar.

La biblioteca Sea mejora los flujos de trabajo de neuroimagen al optimizar el rendimiento de la transferencia de datos.

Una mirada a la optimización de la energía renovable en dispositivos conectados.

Una mirada a cómo la computación cuántica y la computación en la nube se conectan para innovaciones futuras.

Un nuevo método para mejorar la experiencia del usuario en la edición colaborativa de documentos.

Este estudio mejora el aprendizaje federado al aumentar la diversidad de los modelos mientras protege la privacidad.

Un método que reduce el uso de energía en el aprendizaje descentralizado para dispositivos IoT.

Un marco para optimizar los recursos de computación para sistemas de transporte modernos.

Explora el modelado de rendimiento para mejorar la eficiencia en el entrenamiento de machine learning con múltiples GPU.

LLAMP evalúa la tolerancia a la latencia de red para aplicaciones de computación de alto rendimiento de manera efectiva.

NFTAA combina NFTs y funciones de cuenta para un mejor control de activos.

Nuevos métodos mejoran la ubicación de imágenes de aplicaciones en la computación en la nube para un acceso más rápido de los usuarios.

NeuraChip mejora la eficiencia en el procesamiento de datos de gráficos para varias aplicaciones.

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Este artículo habla sobre estrategias para encontrar agujeros negros en redes.

Aprende a mejorar el rendimiento de la multiplicación de matrices para el aprendizaje profundo en Versal ACAP.

Explorando los últimos métodos y obstáculos en el agrupamiento aglomerativo jerárquico.

Este estudio muestra cómo las redes neuronales mejoran la precondicionamiento para resolver sistemas lineales dispersos.

Un nuevo sistema mejora la experiencia del usuario ajustando la entrega de tokens en tiempo real.

Un protocolo seguro para proteger los datos de los usuarios en el aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque para mejorar el renderizado de escenas 3D usando múltiples GPUs.