Informatique - Informatique distribuée, parallèle et en grappes

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage collaboratif en optimisant la sélection des clients et l'entraînement de modèles personnalisés.

Explorer de nouveaux protocoles pour un consensus sécurisé dans les réseaux décentralisés en utilisant la technologie quantique.

Une nouvelle bibliothèque améliore les algorithmes MPPI pour les applications robotiques.

Une nouvelle méthode pour entraîner des CNN directement sur des appareils mobiles et des dispositifs de périphérie.

Rationaliser les jumeaux numériques grâce à des modèles d'ordre réduit et à l'informatique haute performance.

Une nouvelle méthode renforce la confidentialité tout en garantissant une bonne performance du modèle dans l'apprentissage fédéré.

Inf-MLLM améliore l'efficacité dans la gestion de flux de données complexes avec des ressources limitées.

Une méthode innovante de données synthétiques améliore la précision de l'imagerie médicale tout en protégeant la vie privée des patients.

De nouvelles stratégies pour la collaboration des agents renforcent la confiance et l'efficacité des réponses de l'IA.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité et l'efficacité de la blockchain dans les réseaux décentralisés.

FedD2P propose une nouvelle façon pour l'IoT d'entraîner des modèles sans avoir besoin de grosses ressources.

Analyser la performance des datacenters HPC avec des workloads ML et traditionnels.

Une nouvelle approche de l'apprentissage fédéré qui améliore la précision et l'utilisation des ressources.

De nouveaux algos améliorent le calcul des fonctions de Bessel modifiées pour diverses applis.

La réplication collaborative sans coordination simplifie le travail en groupe sans messageries constantes.

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.