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Cet article explore des méthodes pour améliorer la fiabilité des artefacts de recherche en informatique.

Freya PAGE améliore l'efficacité dans le calcul distribué avec des vitesses d'ordinateur inégales.

Une nouvelle méthode améliore le partage de données pour un entraînement efficace des GNN.

L'informatique en périphérie et l'informatique près de la mémoire changent la donne en matière de traitement des données.

Une nouvelle méthode améliore l'accès à la mémoire pour les applications de graphes dynamiques, augmentant les performances et l'efficacité.

L'informatique quantique propose de nouvelles solutions pour des défis d'optimisation complexes.

De nouvelles méthodes pour la valleytronique utilisant le graphène et les matériaux TMD montrent un potentiel pour l'informatique de demain.

Les GPUs améliorent l'efficacité pour résoudre des problèmes de programmation non linéaire grâce à des méthodes innovantes.

Découvre le rôle des variables continues dans l'avancement de la technologie quantique.

Samsara améliore la fiabilité et la sécurité des accélérateurs matériels, garantissant une informatique efficace.

Une nouvelle instruction améliore les performances dans les tâches de streaming de données.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'entraînement des machines avec des données variées.

Explorer les dynamiques des méthodes d'apprentissage centralisées et décentralisées.

Optimiser la gestion de la mémoire pour une meilleure performance dans les systèmes embarqués.

Une étude qui examine l'impact des engagements d'honneur sur la triche dans les devoirs de programmation.

Une étude révèle comment des trous dans le WSe₂ peuvent améliorer les dispositifs quantiques.

LLload facilite le suivi de la performance des jobs sur les systèmes HPC.

Combiner l'élagage et la quantification rend les DNN plus efficaces pour les petits appareils.

Le calcul codé propose une nouvelle façon d'optimiser l'efficacité des serveurs.

DRLQ améliore l'attribution des tâches pour les ressources quantiques, boostant l'efficacité dans le cloud computing.

Un nouveau système accélère la création d'images tout en gardant la qualité.

Une nouvelle approche de la compilation quantique utilisant l'apprentissage par renforcement montre des promesses pour des opérations quantiques efficaces.

De nouveaux outils améliorent l'efficacité en utilisant une précision plus basse dans les calculs pour la recherche.

Une nouvelle méthode estime la qualité des états intriqués dans la technologie quantique.

La recherche met en avant l'impact des baisses d'oxygène sur la performance des dispositifs memristifs.

Nouveau modèle simplifie la reconnaissance d'activités humaines en utilisant des appareils standards.

La technologie RRAM offre des propriétés uniques pour le stockage de données et le calcul.

Explorer l'informatique écoénergétique à travers des circuits supraconducteurs et une logique réversible.

RealMLP améliore l'efficacité de l'apprentissage automatique pour l'analyse des données tabulaires.

Examiner le rôle des techniques de dropout pour améliorer l'équité dans les DNN.

Combiner l'informatique classique et quantique pour améliorer les simulations de dynamique des fluides.

Une nouvelle méthode pour gérer les charges de travail efficacement en optimisant l'utilisation des cœurs.

Ce guide présente une approche systématique pour le développement de logiciels quantiques.

Un nouveau design d'oscillateur améliore les performances et la stabilité pour les futures technologies de communication.

Des avancées récentes améliorent la vitesse et l'efficacité des simulations de circuits quantiques.

Explorer l'impact de l'informatique quantique sur les dérivés financiers et le modèle de Black-Scholes.

La recherche sur les atomes de Rydberg vise à transformer la communication et l'informatique quantiques.

La recherche sur les ondes de spin ouvre de nouvelles voies en technologie et en science des matériaux.

Ce papier analyse l'importance du auto-tuning pour les GPU AMD dans le calcul haute performance.

Explorer l'intégration de l'informatique quantique dans l'apprentissage automatique pour de meilleures performances.