Le projet Hydro vise à simplifier la programmation pour les systèmes distribués.
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La science de pointe expliquée simplement
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Découvre comment les algos distribués améliorent la sécurité et l'efficacité dans les réseaux de communication.
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Une nouvelle méthode améliore la prise de décision dans des systèmes distribués avec une communication limitée.
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Un aperçu de l'organisation des événements partiellement ordonnés en informatique.
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Une nouvelle méthode améliore l'analyse des propriétés multi-traces dans les systèmes informatiques.
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Un nouveau cadre pour l'apprentissage fédéré s'adapte aux données changeantes tout en garantissant la vie privée.
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Cette recherche s'attaque au compromis entre l'efficacité d'accès et la redondance des données.
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Cet article présente une méthode pour synchroniser efficacement les vues entre les processus dans les systèmes.
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Un aperçu du BNRA et du problème de couverturabilité pour la coordination des agents.
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Un aperçu de Narwhal et Bullshark pour un consensus plus rapide et fiable.
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De nouvelles méthodes simplifient la création de protocoles de communication, améliorant l'efficacité et la précision.
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Une nouvelle méthode améliore le partitionnement des données spatiales pour un traitement plus rapide.
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Ce document présente une solution robuste pour une communication fiable dans des systèmes distribués.
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Un aperçu du rôle de Clip21 dans l'amélioration de la vie privée différentielle pendant l'entraînement des modèles.
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Un nouveau cadre s'attaque aux défis des agents byzantins dans l'optimisation distribuée.
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Analyse des interactions entre agents et des horaires de réunion dans des marches aléatoires non atomiques.
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De nouveaux algos améliorent la performance des modèles en apprentissage fédéré grâce à un clustering efficace des clients.
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Une nouvelle approche améliore la confidentialité tout en optimisant la performance des agents collaboratifs.
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MementoHash propose une distribution de données efficace entre les nœuds dans les environnements cloud.
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Un nouveau cadre améliore l'apprentissage à partir de données limitées dans des environnements fédérés.
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Un nouvel algorithme déterministe pour le coloriage de listes (degré + 1) dans les systèmes distribués.
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Un aperçu des approches d'apprentissage profond décentralisées qui mettent l'accent sur la confidentialité des données.
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Un nouveau cadre améliore l'optimisation distribuée pour des problèmes complexes non convexes.
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FedInit améliore la collaboration des appareils dans l'apprentissage fédéré en s'attaquant au dérive des clients.
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FedDec améliore l'apprentissage fédéré en permettant une communication directe entre les appareils pour un meilleur entraînement des modèles.
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