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Descubre cómo los algoritmos distribuidos mejoran la seguridad y la eficiencia en las redes de comunicación.

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Aprende cómo los nuevos algoritmos enfrentan los desafíos de consenso en la computación distribuida.

Una mirada a cómo organizar eventos parcialmente ordenados en ciencias de la computación.

Investigación sobre la recuperación eficiente de datos en sistemas de almacenamiento distribuidos que enfrentan fallos de servidores.

Un nuevo método mejora el análisis de propiedades de múltiples trazas en sistemas informáticos.

Un nuevo marco para el aprendizaje federado se adapta a los datos cambiantes mientras garantiza la privacidad.

Esta investigación aborda el equilibrio entre la eficiencia de acceso y la redundancia de datos.

Este artículo presenta un método para la sincronización eficiente de vistas entre procesos en sistemas.

Una mirada a BNRA y el problema de la cubribilidad para la coordinación de agentes.

Una mirada a Narwhal y Bullshark para un consenso más rápido y confiable.

Nuevos métodos simplifican la creación de protocolos de comunicación, mejorando la eficiencia y la precisión.

Un nuevo método mejora la partición de datos espaciales para un procesamiento más rápido.

Este documento presenta una solución sólida para la comunicación confiable en sistemas distribuidos.

Una mirada al papel de Clip21 en la mejora de la privacidad diferencial durante el entrenamiento del modelo.

Un nuevo marco aborda los desafíos de los agentes bizantinos en la optimización distribuida.

Investigación sobre algoritmos para encontrar los caminos más cortos en modelos de grafos distribuidos.

Análisis de las interacciones de los agentes y los tiempos de reunión en paseos aleatorios no atómicos.

Explorando estrategias para encontrar la mejor solución para funciones combinadas en optimización.

Una mirada a la consistencia causal en sistemas de datos distribuidos usando codificación de borrado.

Nuevos algoritmos mejoran el rendimiento del modelo en el aprendizaje federado a través de un efectivo agrupamiento de clientes.

Un nuevo enfoque mejora la privacidad mientras optimiza el rendimiento de los agentes colaborativos.

MementoHash ofrece una distribución de datos eficiente entre nodos en entornos de nube.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje a partir de datos limitados en entornos federados.

Un nuevo algoritmo determinista para la coloración de listas de (grado + 1) en sistemas distribuidos.

Una mirada a enfoques de aprendizaje profundo descentralizados que priorizan la privacidad de los datos.

Un estudio sobre métodos de aprendizaje para protocolos de difusión en sistemas complejos.

Aprende cómo las redes mínimamente reactivas facilitan el consenso entre sistemas conectados.

Examinando los riesgos de envenenamiento de datos en aplicaciones de Aprendizaje SplitFed.

Un nuevo marco mejora la optimización distribuida para problemas complejos no convexos.

FedInit mejora la colaboración de dispositivos en el aprendizaje federado al abordar la deriva del cliente.

FedDec mejora el aprendizaje federado al permitir la comunicación directa entre dispositivos para un mejor entrenamiento de modelos.

Examinando transformadores preentrenados para el aprendizaje multitarea y la eficiencia en la comunicación en entornos federados.

Una mirada al análisis de seguridad en sistemas distribuidos usando encuentros no bloqueantes.

SelSync equilibra un entrenamiento rápido y la precisión del modelo en el aprendizaje profundo distribuido.

Un nuevo sistema para gestionar transacciones en libros de contabilidad distribuidos sin líderes y sin altas comisiones.

Descubre un nuevo sistema de registro diseñado para mantener el orden en situaciones impredecibles.

Este estudio analiza cómo la pérdida de paquetes afecta el rendimiento en el Aprendizaje Federado Dividido.

Un método para reciclar de manera eficiente objetos de consenso en sistemas distribuidos que enfrentan fallos bizantinos.

Estrategias para mejorar la eficiencia en la computación distribuida.