Informatique - Informatique distribuée, parallèle et en grappes

Une méthode pour mieux gérer les grands réseaux en apprentissage automatique.

Explorer le passage vers des méthodes centrées sur les GPU pour de meilleures performances de calcul.

L'apprentissage fédéré s'attaque aux problèmes de confidentialité des données dans des domaines sensibles.

Un nouveau cadre améliore la programmation et l'exécution des tâches dans le cloud edge.

Une nouvelle méthode améliore la confidentialité des données dans l'apprentissage automatique grâce à des approches personnalisées.

Une nouvelle méthode qui améliore la reconnaissance vocale tout en garantissant la confidentialité des données.

CountChain utilise la blockchain pour améliorer la précision et la confiance dans le comptage pour la publicité en ligne.

Cet article parle d'une nouvelle approche pour la gestion de réseau grâce à l'informatique sans serveur.

Un nouvel environnement RL vise à améliorer l'optimisation du code pour le compilateur MLIR.

Une étude qui analyse la tolérance aux pannes de la blockchain dans cinq systèmes modernes.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage fédéré et l'entraînement adversarial pour détecter les menaces internes.

Cette recherche améliore les simulations RFA en utilisant des techniques de calcul parallèle pour réduire le temps d'exécution.

CARAML propose une nouvelle façon d'évaluer l'efficacité du matériel AI dans les tâches d'apprentissage automatique.

Cet article parle des méthodes de données axées sur la vie privée en utilisant l'apprentissage fédéré et le transfert profond de hachage.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des IRM pour le diagnostic de la démence en utilisant des techniques classiques et quantiques.

RapidOMS propose une approche plus rapide et plus efficace pour l'analyse de spectrométrie de masse.

Une nouvelle approche pour entraîner des modèles de langue améliore l'efficacité et la performance.

Un aperçu de l'importance et des méthodes pour vérifier les systèmes distribués.

Un nouvel algorithme améliore la collaboration en temps réel pour l'édition de documents.

Cette approche améliore l’efficacité de l’entraînement des modèles à partir de grandes données graphiques tout en protégeant la vie privée.

Examiner l'équité et l'efficacité des enchères d'intention commerciale dans la finance moderne.

PASS utilise l'informatique probabiliste pour résoudre efficacement des défis difficiles dans différents domaines.

Domino améliore la vitesse d'entraînement des modèles de langue en optimisant la communication entre les GPU.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité pour gérer de longs textes dans les modèles de langue.

Découvre comment les relations causales influencent les décisions dans différents domaines.

Un aperçu de l'apprentissage fédéré hiérarchique et ses avantages pour la vie privée des appareils.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage fédéré en réduisant la transmission de données et la consommation d'énergie.

Cette approche améliore l'efficacité et la précision dans l'analyse des données provenant de plusieurs appareils.

Un aperçu de la performance de LFRic sur différents supercalculateurs pour les prévisions météo.

Un outil pour analyser la consommation d'énergie des programmes informatiques.

Une nouvelle méthode protège la vie privée tout en trouvant les valeurs maximales dans des réseaux distribués.

Apprends comment améliorer l'efficacité des modèles de langage à long contexte.

Une étude sur la performance des modèles de détection d'objets sur des petits appareils.

miniLB offre un moyen plus simple d'évaluer les simulations LBM sur différents systèmes matériels.

Un aperçu de la computation préservant la vie privée et de son efficacité grâce à des designs centrés sur la mémoire.

Découvre la technologie blockchain et ses applis dans plein de domaines.

Apprends comment les cycloïdes peuvent rester efficaces même quand il y a des pannes dans le process.

Découvrez comment l'apprentissage automatique booste la compression des données en science.

Une nouvelle méthode pour analyser des graphes incertains et leurs mesures de centralité.

C-sync améliore l'efficacité de la synchronisation temporelle et la résilience aux pannes dans les réseaux IoT.