Informatique - Informatique distribuée, parallèle et en grappes

Cet article examine le lien entre les rayons cosmiques et les erreurs de mémoire dans les ordinateurs.

Une nouvelle méthode réduit le temps perdu à cause des erreurs de mémoire en informatique.

AirChain permet aux gens de collecter et de partager des données sur la qualité de l'air.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse sécurisée des données tout en protégeant la vie privée.

Explore des méthodes pour améliorer les opérations sur les matrices creuses dans le calcul scientifique.

Apprends comment la compression avec perte et l'AMR améliorent la gestion des données dans les simulations.

Une nouvelle approche de la monnaie quantique en utilisant la technologie cloud pour un usage pratique.

Une nouvelle approche pour améliorer la gestion des services dans les villes intelligentes grâce à l'informatique en périphérie.

Un cadre pour gérer l'énergie tout en maintenant la performance dans les applications sans serveur.

Un nouveau modèle de programmation vise à faciliter l'intégration de l'IA dans les domaines scientifiques.

StraightLine optimise la gestion des ressources pour les applications de machine learning dans différents environnements.

Recherche sur les algorithmes pour le problème du k-centre dans des environnements de réseaux distribués.

Apprends à optimiser le partage de données entre les processeurs grâce à des plannings de diffusion efficaces.

Explorer comment la blockchain peut améliorer la sécurité des grands modèles de langage.

De nouvelles techniques de modélisation améliorent les systèmes de propulsion des fusées grâce à une analyse de données efficace.

Une nouvelle méthode pour calculer les scores PageRank dans des réseaux en évolution.

Ce cadre améliore l'accès et l'efficacité des modèles d'IA en utilisant le sharding hybride.

Une proposition pour améliorer l'efficacité de Hyperledger Fabric dans la gestion des transactions conflictuelles.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision de l'entraînement des réseaux de neurones graphiques.

Un nouveau cadre s'attaque aux démarrages à froid dans le computing sans serveur grâce à des pools chauds partagés.

Un cadre améliore la gestion de l'énergie dans les grands modèles de langage tout en maintenant la performance.

Une bonne surveillance des ressources améliore le traitement des données dans les flux de travail de recherche scientifique.

Un regard de plus près sur le QAOA et son approche distribuée en informatique quantique.

Techniques pour réduire la consommation d'énergie dans les systèmes informatiques puissants sans sacrifier la performance.

Une nouvelle méthode améliore la confidentialité des vision transformers en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode de point de contrôle dans l'MPI améliore l'efficacité et facilite son utilisation.

Une nouvelle approche de l'apprentissage fédéré qui améliore la vie privée et l'efficacité.

Le cadre throttLL'eM réduit la consommation d'énergie tout en garantissant des réponses rapides.

Tapis améliore la planification des jobs en prédisant les temps d'attente pour des résultats plus rapides.

Un aperçu de l'impact du DRL sur la planification des flux de travail dans le cloud et l'edge computing.

Apprends comment l'apprentissage par renforcement profond peut réduire les coûts de l'informatique dans le cloud.

Une nouvelle méthode améliore la protection contre les attaques dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et l'efficacité des instantanés atomiques dans les systèmes de passage de messages.

FedLog améliore l'apprentissage fédéré avec une communication efficace et la protection des données.

Un nouveau système améliore l'efficacité de l'entraînement des modèles de langage multimodaux de grande taille.

DaVE propose des exemples pour aider à visualiser efficacement des données complexes.

Explorer des techniques pour améliorer les performances des LLM lors de l'inférence.

Un nouveau protocole améliore l'efficacité et le caractère aléatoire dans l'échantillonnage entre pairs pour les réseaux P2P.

Un cadre qui combine blockchain et méta-apprentissage fédéré pour un entraînement de modèle centré sur l'utilisateur.

Un nouveau cadre améliore le traitement des données sur les appareils edge.