Informatique - Informatique distribuée, parallèle et en grappes

FedPAW utilise l'apprentissage fédéré pour améliorer les prédictions de vitesse des véhicules tout en garantissant la confidentialité.

Une nouvelle méthode pour protéger les données de santé sensibles tout en permettant d'en tirer des informations précieuses.

De nouvelles méthodes combinent l'informatique quantique et l'apprentissage fédéré pour améliorer la vie privée des données.

Un effort mondial dans la formation d'IA aboutit à un modèle de langage de pointe INTELLECT-1.

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Une nouvelle technique augmente l'efficacité des calculs en chimie quantique en utilisant la technologie GPU.

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Thallus utilise RDMA pour accélérer le transport de données, transformant la manière dont les entreprises analysent les infos.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage fédéré, le rendant plus réactif et efficace.

Une nouvelle approche de la prévision du trafic mène à une mobilité urbaine plus intelligente.

Un aperçu détaillé des coûts et des performances des instances de calcul des fournisseurs de cloud.

Un aperçu de l'apprentissage fédéré en ligne et des techniques de confidentialité.

Découvrez comment l'apprentissage fédéré garde les données privées tout en favorisant l'innovation.

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Un cadre révolutionnaire qui assure l’efficacité énergétique dans l’apprentissage fédéré pour les appareils IoT.

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FogROS2-FT assure que les robots restent connectés et efficaces grâce à l'informatique en nuage.

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Les espaces de données FAIR connectent le monde académique et l'industrie pour un meilleur partage des données.

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dSTAR améliore l'apprentissage distribué en s'occupant des problèmes de vitesse et de fiabilité.

Comment l'architecture Mixture-of-Experts améliore les performances des modèles de langage.

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Une nouvelle façon de sécuriser les réseaux peer-to-peer en utilisant la technologie blockchain.

Intégrer CWL et Parsl simplifie les workflows scientifiques pour les chercheurs.

Les nœuds bossent ensemble pour améliorer l'apprentissage sans serveur central.

EDiT améliore l'efficacité et la vitesse d'entraînement des grands modèles de langage.

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Découvre comment Pioplat accélère la communication blockchain pour des transactions plus rapides.

SYCL permet aux développeurs d'avoir un code fluide sur différents environnements matériels.

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