Informática - Computación distribuida, paralela y en clústeres

Nuevo enfoque mejora la privacidad del aprendizaje automático y la resistencia contra ataques.

Un estudio sobre Dask y Spark para analizar datos de neuroimagen.

Un marco para mejorar la reproducibilidad en flujos de trabajo computacionales para la ciencia.

Una mirada a cómo Rust facilita la gestión de memoria compartida distribuida.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia del corte de circuitos cuánticos para sistemas distribuidos.

ReSaQuS mejora la eficiencia de búsqueda cuántica utilizando técnicas innovadoras de gestión de recursos.

Este artículo trata sobre cómo simular datos de clientes para un aprendizaje federado más rápido.

Nuevos métodos en el Aprendizaje Federado mejoran la privacidad y el rendimiento del modelo al manejar datos diversos.

Aprende cómo los rollups optimistas mejoran la velocidad y eficiencia de la blockchain.

Un nuevo marco mejora la eficiencia en el manejo de solicitudes para LLMs.

Fantastyc mejora el aprendizaje federado a través de blockchain para una mejor privacidad y seguridad.

Explorando cómo los dispositivos pueden colaborar para mejor eficiencia y rendimiento.

Aegis presenta cadenas de expansión para mejorar las capacidades y la seguridad del blockchain.

Un nuevo marco mejora los cálculos de probabilidad en conjuntos de datos complejos para varios campos.

Un nuevo enfoque para mejorar las colas de prioridad en entornos de computación complejos.

Explorando las fortalezas y debilidades de SGD local en diferentes entornos de datos.

Optimizar el razonamiento de múltiples saltos mejora la velocidad y la precisión para el análisis de datos complejos.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y la eficiencia en la resolución de ecuaciones dependientes del tiempo.

Un nuevo sistema de firma digital mejora la velocidad y la seguridad en las aplicaciones de centros de datos.

Una mirada a cómo la computación convergente mezcla HPC y la nube para avances científicos.

Una nueva arquitectura mejora la gestión de recursos en los sistemas de recomendación.

Descubre cómo la computación cuántica privada puede proteger datos sensibles durante cálculos complejos.

Un nuevo algoritmo mejora la eficiencia del aprendizaje federado mientras garantiza la privacidad de los datos.

Descubre estrategias para la asignación eficiente de recursos en aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora el aprendizaje personalizado para modelos de lenguaje grandes.

Explorando el papel de los microservicios en el descubrimiento de conocimiento para aplicaciones de patentes.

Un nuevo método mejora el uso de energía y el rendimiento en la ejecución de DNN.

El Proyecto ATLAS de Google examina recursos en la nube para el análisis de datos en física de partículas.

Un nuevo método mejora el procesamiento de textos largos en modelos de lenguaje de manera eficiente.

Un nuevo enfoque para mejorar las velocidades de procesamiento de la encriptación homomórfica.

Hablando de métodos para mejorar la gestión de datos en el entrenamiento de modelos de IA grandes.

Un nuevo método mejora la eficiencia de guardar los estados del modelo durante el entrenamiento.

CORTEX aprovecha la supercomputación para mejorar la simulación y comprensión del cerebro.

El marco HiFGL aborda los desafíos en el aprendizaje colaborativo enfocado en la privacidad.

Un nuevo método mejora el aprendizaje federado para datos multimodales a pesar de la falta de información.

La investigación detalla técnicas para mejorar la eficiencia en el uso de adaptadores LoRA.

Abordando el problema del arranque en frío con nuevas técnicas de perfilado para un mejor rendimiento de la app.

Tracemax ofrece un rastreo de paquetes mejorado para una mejor defensa contra ataques DDoS.

Los relojes de reproducción mejoran el análisis y la depuración en sistemas distribuidos.

LDMeta mejora la privacidad y la eficiencia en los métodos de aprendizaje distribuido.