Informática - Computación distribuida, paralela y en clústeres

GSL-LPA mejora la detección de comunidades en redes grandes al mantener la conectividad.

Asyn2F mejora el aprendizaje federado asincrónico para un mejor entrenamiento de modelos y privacidad de datos.

Un nuevo método usa aprendizaje automático para detectar errores en programas MPI de manera efectiva.

Un nuevo método mejora la eficiencia del aprendizaje federado usando estrategias de actualización de clientes.

Un nuevo sistema mejora el rendimiento de los LLMs, lidiando con problemas de latencia y memoria.

Examinando el olvido federado y sus desafíos en la privacidad del machine learning.

Un nuevo marco mejora el análisis en tiempo real de gráficos dinámicos usando memoria persistente.

Abordando los desafíos en el aprendizaje federado debido a la diversidad de dispositivos y datos.

Una mirada a cómo el paralelismo de modelos ayuda en el entrenamiento de grandes redes neuronales.

Un enfoque novedoso mejora la recuperación de datos mientras aborda las preocupaciones de privacidad en el aprendizaje federado.

Nuevos métodos de simulación RTL en paralelo están acelerando los procesos de diseño de hardware complejos.

Una herramienta para medir el rendimiento del barajado de datos en marcos de procesamiento en streaming.

Braid mejora la investigación científica al gestionar eficazmente flujos de trabajo complejos.

Un nuevo marco para mejorar el aprendizaje en el Aprendizaje Incremental Federado mientras se garantiza la privacidad de los datos.

Un nuevo método mejora la eficiencia de las DNN en dispositivos con recursos limitados.

Un nuevo marco para evaluar y comparar métodos de programación de tareas de manera efectiva.

Nueva biblioteca basada en JAX simplifica el aprendizaje federado para un mejor entrenamiento de modelos.

Una mirada a cómo blockchain mejora la seguridad y privacidad de los datos en la salud.

Quokka presenta el linaje de escritura anticipada para mejorar la recuperación de fallos en el procesamiento de datos.

GBC ofrece una solución eficiente para contar biclículos en grandes grafos bipartitos.

Aprende términos e ideas esenciales de programación en un lenguaje sencillo.

Un nuevo método mejora la modelación del consumo de energía en los centros de datos.

ExeGPT mejora la eficiencia al ejecutar grandes modelos de lenguaje para tareas de PNL.

Revolucionando el intercambio de datos y la seguridad en las redes de vehículos con nuevos marcos de aprendizaje.

Presentamos DUETS: un método para optimizar la toma de decisiones distribuidas con mínima comunicación.

Earth+ mejora la transmisión de imágenes satelitales al centrarse en los cambios en las imágenes.

Un nuevo sistema mejora la producción y la rentabilidad de los modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo enfoque mejora la escalabilidad en sistemas BFT asíncronos.

BeRGeR ofrece una entrega de mensajes confiable en redes que enfrentan fallos.

Una mirada a las amenazas que representan los LLMs y estrategias para defenderse.

Explorando métodos para mejorar la privacidad en el aprendizaje descentralizado sin perder rendimiento.

Un nuevo programa mejora los cálculos de flujo de fluidos usando los métodos Regent y LSKUM.

Un método que usa imágenes de Sentinel-2 ayuda a etiquetar automáticamente el hielo marino polar.

Un nuevo marco busca reducir las huellas de carbono en los modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo enfoque que combina la poda de pesos y de tokens para un procesamiento de imágenes eficiente.

Simplificando el proceso de calibración para simulaciones más precisas en computación distribuida.

Ajuste dinámico de estructuras de datos para un rendimiento eficiente bajo cargas de trabajo variables.

Descubre cómo los algoritmos distribuidos agilizan la asignación de recursos entre agentes.

FedMef mejora el aprendizaje federado para dispositivos de bajos recursos a través de técnicas de poda innovadoras.

Explorando métodos para lograr una finalización de transacciones más rápida en la red de Ethereum.