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Informatique distribuée, parallèle et en grappesHoSZp : Une nouvelle ère dans la compression des données scientifiquesHoSZp permet des calculs efficaces sur des données scientifiques compressées, améliorant les flux de travail d'analyse.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesRévolutionner le transfert de données dans le supercalculateurLe supercalculateur Quad GH200 optimise le flux de données pour une performance améliorée.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesCommunication de Processus Efficace Grâce aux SandboxesCet article parle d'un système qui gère la communication entre les processus en utilisant des bacs à sable.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesAméliorer l'efficacité dans le service des grands modèles de langageUn nouveau système améliore les performances des modèles de langage gourmands en ressources.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesAméliorer la surveillance IoT avec la blockchain et les contrats intelligentsCette recherche explore comment la blockchain peut améliorer la surveillance des services IoT.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesAccords de niveau de service dans les applications IoTComprendre les SLA pour une meilleure qualité de service IoT.
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Structures de données et algorithmesAvancées dans les algos de Set Cover et de correspondance de hypergraphesDe nouvelles méthodes améliorent l'efficacité pour résoudre des problèmes computationnels complexes.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesAméliorer la communication dans les systèmes d'IA distribuésUne nouvelle approche améliore le partage de données entre des modèles d'IA distribués.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesAvancer les techniques de simulation de circuits quantiquesDes méthodes innovantes améliorent les simulations de circuits quantiques, en surmontant les limites matérielles.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesAlgorithmes Efficaces pour les Ensembles Dominants dans les GraphesLa recherche se concentre sur des algorithmes efficaces pour les ensembles dominants dans des réseaux complexes.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesAtteindre un consensus dans des systèmes distribués défaillantsExplore les méthodes pour atteindre un consensus dans des systèmes confrontés à des pannes et des comportements malveillants.
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Apprentissage automatiqueTransition vers des modèles de langue locauxUn aperçu des avantages des modèles locaux et des pipelines LLMOps.
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Langages de programmationConception de structures de données concurrentes pour des performances multicœursApprends à créer des structures de données efficaces pour les environnements de programmation concurrente.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesOptimiser l'utilisation de l'énergie dans le edge computingCette étude se concentre sur le placement efficace des requêtes dans l'informatique en périphérie pour économiser de l'énergie.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesOptimiser les réseaux IoT avec des jumeaux numériques et de l'apprentissage fédéréUne approche innovante pour améliorer la gestion des ressources dans les systèmes IoT.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesRay Tracing pour les calculs d'interaction des particulesUne nouvelle méthode utilisant le ray tracing pour une interaction efficace des particules dans des espaces 3D.
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Cryptographie et sécuritéCeltibero : Une nouvelle défense pour l'apprentissage fédéréCeltibero offre une super protection contre les attaques dans les systèmes d'apprentissage fédéré.
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Architecture des réseaux et de l'InternetLIMO : Une nouvelle approche du fog computingLIMO optimise l'allocation des tâches dans le fog computing pour les utilisateurs mobiles.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesRorqual : Améliorer la gestion des transactions BlockchainRorqual améliore le traitement des transactions dans la blockchain en utilisant des environnements d'exécution de confiance.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesAvancées dans le supercalculateur Multi-GPU : Défis et perspectivesExplorer les méthodes de communication dans les supercalculateurs multi-GPU pour améliorer la performance.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesMultiplication de matrices : techniques et défis sur les supercalculateursExplorer des méthodes de multiplication de matrices efficaces pour de grands ensembles de données sur des supercalculateurs.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesUne nouvelle méthode accélère les simulations N-corpsUne méthode améliore la vitesse et l'efficacité des simulations de particules en utilisant la recherche des voisins les plus proches.
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Structures de données et algorithmesDétection de cycle efficace dans les graphesUne nouvelle méthode pour détecter les cycles de longueur impair dans les graphes en utilisant des algorithmes avancés.
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Cryptographie et sécuritéÉvaluation des grands modèles de langage pour la programmation sécuriséeCet article parle de l'évaluation des LLMs dans les pratiques de codage sécurisé.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesMonadring : Une nouvelle ère pour les réseaux blockchainDécouvrez comment Monadring révolutionne l'efficacité des transactions sur la blockchain.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesEdgeLinker : Sécuriser les données de santé avec la blockchain et l'informatique en fogUne solution innovante améliore la gestion des données de santé et la vie privée grâce à des technologies avancées.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesEntraînement efficace de modèles de langage à long contexte avec FPDTFPDT propose une solution pour entraîner des LLMs à long contexte de manière plus efficace.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesAvancées dans les grands modèles de langue et la puissance de calculExplorer la montée des outils d'IA et leur impact sur la technologie.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesComprendre la suite de référence JUPITER en HPCUn outil complet pour évaluer les systèmes de calcul haute performance.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesAvancées dans la mise en page de graphes de pangenome avec des GPUNouvelles méthodes GPU accélèrent l'analyse du pangéome, améliorant la recherche génétique.
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Apprentissage automatiqueL'importance de l'agrégation des classements dans la prise de décisionL'agrégation de classements aide à combiner les préférences pour prendre de meilleures décisions dans divers domaines.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesAlgorithmes auto-stabilisants dans des réseaux dynamiquesUne étude sur la récupération d'erreurs et les algorithmes économes en mémoire pour des réseaux dynamiques anonymes.
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Informatique distribuée, parallèle et en grappesGestion des anomalies de timing dans les tâches auto-suspenduesStratégies pour gérer les problèmes de timing dans la planification des tâches périodiques.
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Architecture matérielleAvancées dans le partitionnement de conception VLSI utilisant des GNNExploration des techniques d'apprentissage automatique pour un partitionnement efficace de la conception VLSI.
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