Informática - Computación distribuida, paralela y en clústeres

Un nuevo método mejora la precisión para predecir fallos en sistemas de nubes.

PDS-Net mejora las predicciones de QoS al gestionar de manera efectiva los datos ruidosos.

Examinando el potencial y los desafíos del Aprendizaje Automático Federado en la protección de la privacidad.

ScalOTA mejora las actualizaciones OTA para vehículos usando estaciones de actualización para descargas más rápidas y seguras.

Un nuevo método mejora la seguridad del aprendizaje federado contra ataques de envenenamiento de datos.

El aprendizaje federado mejora la privacidad mientras mejora el entrenamiento de modelos en dispositivos móviles.

Este artículo detalla un método paralelo poderoso para resolver programas lineales positivos en grafos.

Nuevo sistema de hardware mejora la velocidad y eficiencia de inferencia de GNN para aplicaciones en tiempo real.

Una visión general de las preocupaciones sobre la privacidad en el intercambio de información a través de protocolos de chismes.

Web 4.0 busca experiencias en línea más inteligentes e integradas gracias a tecnologías avanzadas.

Abordando los desafíos de recursos para modelos GPT en entornos en la nube.

LibPreemptible mejora la programación en aplicaciones en la nube, reduciendo retrasos y mejorando el rendimiento.

Una nueva arquitectura busca mejorar la gestión de recursos en dispositivos de nube y de borde.

TeraHAC agrupa de forma eficiente grandes grafos, mejorando el análisis de datos para varios campos.

Aprende cómo la blockchain puede verificar la autenticidad de los productos y combatir las falsificaciones.

Una mirada al papel y la importancia de los sistemas transaccionales en la gestión de datos.

El Aprendizaje Federado permite la privacidad de datos mientras mejora la colaboración en aprendizaje automático entre diferentes participantes.

Un nuevo enfoque para la seguridad de vehículos que aborda las crecientes amenazas cibernéticas.

Un nuevo método para la transmisión de datos en tiempo real de manera eficiente usando actores virtuales.

Aprende cómo llegar a un acuerdo a pesar de los participantes poco confiables.

Explora un método de defensa innovador para mejorar la seguridad del aprendizaje federado.

Este artículo explora los problemas de LCL y sus complejidades en estructuras de árbol.

Presentamos un marco que combina memoria en la nube con modelos de cliente para una ayuda rápida en la escritura.

Este artículo analiza los desafíos de las tareas incoloras en sistemas distribuidos.

Aprende cómo la autorización distribuida mejora la seguridad de la red y la gestión de accesos.

Gorilla Sandglass mejora los protocolos de consenso en entornos bizantinos con una gran seguridad y vitalidad.

Un nuevo enfoque para reducir eficientemente las longitudes de los cables en el diseño de circuitos.

Aprende cómo la computación en el borde puede mantener un procesamiento de datos confiable.

Explorando la equidad en las DLTs, especialmente a través de la perspectiva de los sistemas basados en DAG.

Usando blockchain para agilizar el comercio de derechos de desarrollo de terrenos.

QMCPACK mejora las prácticas de software para obtener resultados científicos confiables en computación de alto rendimiento.

Una visión general de los problemas en las emisiones de carbono y los acuerdos de energía renovable.

Mejorar los pipelines de datos puede aumentar el rendimiento de los sistemas de recomendación de aprendizaje profundo.

Web 3.0 cambia la interacción en línea, dando a los usuarios más control sobre sus datos.

Un nuevo ataque muestra riesgos para la seguridad de los datos de los pacientes en sistemas de aprendizaje federado.

Un nuevo sistema promueve la cooperación entre usuarios y reduce el comportamiento egoísta en las redes.

El modelo R-AdWOrch mejora la computación en el borde en sistemas críticos para respuestas rápidas.

OpenMP simplifica la programación paralela, promoviendo eficiencia y rapidez en tareas de computación complejas.

Una mirada al problema del Ciclo de Peso Mínimo y su importancia en la computación.

Un método para el aprendizaje automático personalizado en entornos de aprendizaje federado.