Informatique - Informatique distribuée, parallèle et en grappes

La recherche se concentre sur des algorithmes efficaces pour les ensembles dominants dans des réseaux complexes.

Explore les méthodes pour atteindre un consensus dans des systèmes confrontés à des pannes et des comportements malveillants.

Un aperçu des avantages des modèles locaux et des pipelines LLMOps.

Apprends à créer des structures de données efficaces pour les environnements de programmation concurrente.

Cette étude se concentre sur le placement efficace des requêtes dans l'informatique en périphérie pour économiser de l'énergie.

Une approche innovante pour améliorer la gestion des ressources dans les systèmes IoT.

Une nouvelle méthode utilisant le ray tracing pour une interaction efficace des particules dans des espaces 3D.

Celtibero offre une super protection contre les attaques dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

LIMO optimise l'allocation des tâches dans le fog computing pour les utilisateurs mobiles.

Rorqual améliore le traitement des transactions dans la blockchain en utilisant des environnements d'exécution de confiance.

Explorer les méthodes de communication dans les supercalculateurs multi-GPU pour améliorer la performance.

Explorer des méthodes de multiplication de matrices efficaces pour de grands ensembles de données sur des supercalculateurs.

Une méthode améliore la vitesse et l'efficacité des simulations de particules en utilisant la recherche des voisins les plus proches.

Une nouvelle méthode pour détecter les cycles de longueur impair dans les graphes en utilisant des algorithmes avancés.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la précision des prévisions météo.

Cet article parle de l'évaluation des LLMs dans les pratiques de codage sécurisé.

Découvrez comment Monadring révolutionne l'efficacité des transactions sur la blockchain.

Une solution innovante améliore la gestion des données de santé et la vie privée grâce à des technologies avancées.

FPDT propose une solution pour entraîner des LLMs à long contexte de manière plus efficace.

Explorer la montée des outils d'IA et leur impact sur la technologie.

Un outil complet pour évaluer les systèmes de calcul haute performance.

Nouvelles méthodes GPU accélèrent l'analyse du pangéome, améliorant la recherche génétique.

L'agrégation de classements aide à combiner les préférences pour prendre de meilleures décisions dans divers domaines.

Une étude sur la récupération d'erreurs et les algorithmes économes en mémoire pour des réseaux dynamiques anonymes.

Stratégies pour gérer les problèmes de timing dans la planification des tâches périodiques.

De nouvelles méthodes améliorent la détection de bugs dans les systèmes distribués en utilisant des techniques d'apprentissage par renforcement.

Découvre les différents niveaux de cohérence dans les systèmes distribués et leur impact.

Une nouvelle méthode renforce la sécurité de l'apprentissage fédéré en combattant efficacement les attaques byzantines.

Exploration des techniques d'apprentissage automatique pour un partitionnement efficace de la conception VLSI.

Introduction d'algorithmes heuristiques pour améliorer l'efficacité de la planification des jobs dans les problèmes de flowshop.

Le cadre CARIn adapte les modèles de deep learning pour une performance optimale sur les appareils mobiles.

RoLoRA améliore l'apprentissage fédéré avec un ajustement fin robuste et une communication efficace.

Une nouvelle approche de l'informatique sans serveur vise à réduire efficacement les émissions de carbone.

Apprends comment la compression de modèle améliore l'efficacité des grands modèles de langage.

Une analyse complète de l'efficacité et de la précision d'un nouvel algorithme dans le traitement des données.

Combiner l'informatique quantique et classique pour faire avancer la recherche scientifique.

Une nouvelle méthode améliore la planification des tâches sur les serveurs de périphérie en utilisant des algorithmes heuristiques et l'informatique évolutive.

GreenWhisk se concentre sur la réduction des émissions de carbone dans le cloud computing.

DiOMP combine PGAS et OpenMP pour une programmation efficace des systèmes distribués.

Une nouvelle approche utilise l'apprentissage fédéré pour optimiser les décisions de délégation des tâches mobiles.