Informatique - Informatique distribuée, parallèle et en grappes

Examen des transformateurs préentraînés pour l'apprentissage multitâche et l'efficacité de la communication dans des environnements fédérés.

Examiner l'exclusion mutuelle et l'impact des types de registres sur les algos.

Cet article parle de stratégies pour réduire la communication dans les problèmes de régression distribuée.

Un aperçu de comment la connaissance évolue grâce aux modèles d'interaction.

Optimiser les opérations sur les tenseurs rares pour de meilleures performances et efficacité.

SAGE améliore l'efficacité et la fiabilité du déploiement d'applications Kubernetes dans les environnements cloud.

Découvrez comment l'apprentissage fédéré améliore la confidentialité tout en boostant l'efficacité de l'apprentissage machine.

Un nouveau service cloud améliore le traitement des images médicales tout en protégeant la vie privée des patients.

Une nouvelle approche pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage fédéré et la performance des modèles.

Une nouvelle approche améliore le stockage de données et les performances dans le calcul haute performance.

Découvrez comment Proof of Training combine l'IA et le minage crypto pour de meilleures performances.

Un nouvel algorithme parallèle améliore l'efficacité et la précision du clustering par corrélation.

Améliorer l'efficacité de l'apprentissage décentralisé pour les appareils intelligents.

Les scientifiques se concentrent sur des solutions de portabilité pour les logiciels HEP afin de s'adapter au matériel moderne.

Un cadre qui améliore l'apprentissage fédéré pour les appareils mobiles, en renforçant la vie privée et l'efficacité.

Explorer le rôle du PDMP et du couplage pour améliorer les méthodes d'échantillonnage statistique.

L'apprentissage fédéré améliore le contenu généré par l'IA tout en s'occupant de la confidentialité et de l'efficacité.

Apprends comment les courbes de remplissage d'espace améliorent l'organisation des données pour des calculs scientifiques plus rapides.

SelSync équilibre un entraînement rapide et une précision du modèle dans l'apprentissage profond distribué.

Un aperçu des méthodes de synchronisation optimisées pour un traitement haute performance.

Un système de vote électronique sûr et privé utilisant la blockchain.

Découvrez un nouveau système de journalisation conçu pour garder l'ordre dans des situations imprévisibles.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'apprentissage décentralisé et les défis de performance.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les grands modèles de langage sont mis à jour et utilisés.

La nouvelle bibliothèque améliore la création de jeux de données pour la recherche en apprentissage automatique.

Apprends à améliorer les sommes d'arbres binaires en utilisant des techniques de programmation parallèle.

Exploiter les GPU pour gérer des problèmes d'assignation compliqués dans la logistique et la fabrication.

Les caches de stockage en réseau améliorent l'accès aux données pour les projets scientifiques mondiaux.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'équité dans la sélection des clients en apprentissage fédéré.

Un nouveau cadre améliore la gestion d'état pour les fonctions réseau dans des environnements virtualisés.

Un aperçu de la sécurité des communications dans les systèmes d'apprentissage fédéré décentralisés.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de l'entraînement des modèles et la confidentialité dans l'apprentissage profond.

Une étude sur l'amélioration des modèles de deep learning pour les systèmes IoT à ressources limitées.

Explorer le rôle de PAIaaS dans l'amélioration des capacités de l'IA avec la technologie 6G.

Des approches innovantes améliorent la confidentialité des données et la performance des modèles dans les appareils connectés.

Un nouvel outil cible les problèmes de qualité du code dans les applications cloud.

CRIU permet une migration d'application sans accrocs dans des environnements de computing en périphérie.

Explorer les défis de sécurité et les solutions dans le paysage Web 3.0 en évolution.

Le cadre MARS optimise les réseaux de neurones profonds sur des systèmes multi-accélérateurs.

Explorer comment des robots simples peuvent se rencontrer sur une grille triangulaire.