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Stratégies pour améliorer l'efficacité en informatique distribuée.

Une nouvelle approche pour renforcer la résilience des systèmes distribués face à différentes menaces.

Explorer comment la synchronisation logique améliore la communication dans les systèmes distribués.

Explore une méthode de défense innovante pour renforcer la sécurité de l'apprentissage fédéré.

Apprends comment les LRC garantissent la récupération des données dans les systèmes de stockage modernes.

Gorilla Sandglass améliore les protocoles de consensus dans des environnements byzantins avec une sécurité et une vivacité solides.

Explorer l'équité dans les DLT, surtout à travers le prisme des systèmes basés sur DAG.

La recherche améliore les taux de convergence pour le consensus moyen dans divers réseaux.

Des recherches montrent comment les retards ralentissent les algos dans les tâches d'optimisation min-max.

Une nouvelle approche pour résoudre l'optimisation distribuée avec des agents qui coopèrent.

Analyser comment les différentes capacités des agents influencent les interactions et les stratégies.

Une méthode pour assurer un consensus fiable entre les agents malgré un comportement malveillant.

Ce papier explore l'impact de la logique multirôle sur les opérations logiques et les systèmes de communication.

Cet article explore des méthodes pour des recherches de mots-clés plus rapides dans des graphes.

Un aperçu de comment l'algorithme EM améliore l'apprentissage à partir de données regroupées.

Une nouvelle façon de comprendre les interactions entre agents et leur savoir dans les systèmes.

De nouvelles méthodes améliorent la vie privée de l'apprentissage fédéré et sa défense contre les attaques.

Grove propose une méthode pour garantir la fiabilité dans les systèmes distribués.

Méthodes pour la certification locale des graphes d'intersection géométrique en utilisant des certificats compacts.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la sécurité des messages pendant des conditions réseau imprévisibles.

De nouvelles méthodes améliorent l'entraînement des modèles tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

Améliorer les calculs matriciels en s'attaquant aux traînards et en renforçant la confidentialité.

Apprends comment les types de session garantissent une communication sûre dans les systèmes logiciels.

Apprendre des dérives améliore la performance des modèles en apprentissage fédéré avec des données variées.

FedDIP optimise la communication en apprentissage fédéré grâce à l'élagage dynamique et à la régularisation.

De nouvelles méthodes améliorent la communication dans les systèmes multi-agents grâce à des chorégraphies et des posets.

Un nouvel algorithme améliore le consensus entre les agents dans des environnements complexes.

Une méthode pour créer des registres fiables et audités dans des systèmes distribués.

Explorer le potentiel de la technologie quantique pour renforcer la sécurité et le consensus des blockchains.

Un nouveau système intègre l'informatique sans serveur et les réseaux pairs à pairs pour un entraînement de modèle efficace.

FlexCast améliore l'efficacité de la livraison des messages dans les systèmes distribués en utilisant le multicast atomique.

Cet article présente des techniques pour améliorer les performances dans les systèmes distribués.

Une nouvelle méthode simplifie le développement sécurisé de programmes pour les systèmes distribués.

Une nouvelle approche sécurise la sélection des participants dans l'apprentissage fédéré pour protéger la vie privée.

Apprends tout sur le consensus Avalanche et ses avantages dans les réseaux blockchain.

Carnot améliore la scalabilité et la vitesse dans le consensus des systèmes distribués.

Un aperçu de comment SAM améliore l'exécution de programmes avec des types de session.

Un moyen pour les agents de se mettre d'accord sur des solutions dans des environnements complexes et distribués.

Les GSRC améliorent la récupération de données et l'efficacité de stockage dans les systèmes distribués.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'apprentissage fédéré tout en préservant la vie privée des données.