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La fusion des tâches améliore les performances en informatique distribuée grâce à une gestion efficace des tâches.

Un nouveau cadre améliore la fiabilité dans les systèmes de communication asynchrone grâce à la gestion du temps.

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

Explorer les effets de l'influence adverse sur l'efficacité de la communication en demi-duplex.

Examiner comment les automates de seuil améliorent la vérification des algorithmes distribués.

Examiner les techniques de quantification pour améliorer l'apprentissage distribué sur différentes structures de réseau.

Une méthode pour calculer des moyennes tout en gardant les données des nœuds privées.

Cette étude examine comment la disposition du réseau affecte l'apprentissage fédéré décentralisé en présence de menaces byzantines.

Un nouvel algorithme améliore la prise de décision dans des environnements multi-agents avec une visibilité limitée.

Cette étude montre comment le hasard partagé améliore l'efficacité pour résoudre des problèmes locaux distribués.

Explorer la programmation chorégraphique avec des effets algébriques pour améliorer le développement d'applications distribuées.

Une approche formelle pour garantir la fiabilité dans des systèmes de flux de données avec état comme Apache Flink.

Toychain simplifie la communication sécurisée entre les robots pour des tâches collaboratives.

Une nouvelle approche pour renforcer la sécurité dans l'apprentissage fédéré contre les attaques backdoor.

Les automates cellulaires améliorent la conception des réseaux grâce à la fiabilité et à une communication efficace.

Présentation d'un stockage de clés-valeurs distribué pour améliorer la sécurité des données dans les environnements cloud.

Une nouvelle approche améliore l'entraînement des modèles tout en protégeant la vie privée des données.

Examiner comment les agents apprennent plus vite ensemble malgré les délais de communication.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision de l'entraînement des réseaux de neurones graphiques.

Une nouvelle méthode améliore la confidentialité des vision transformers en apprentissage automatique.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et l'efficacité des instantanés atomiques dans les systèmes de passage de messages.

Ce doc s'intéresse à la synergie entre l'apprentissage fédéré et les applis de contrôle.

Cet article parle du rôle de la recomposition dans l'amélioration des processus de vérification logicielle.

Un nouveau protocole améliore l'efficacité et le caractère aléatoire dans l'échantillonnage entre pairs pour les réseaux P2P.

FADAS améliore l'apprentissage fédéré en permettant des mises à jour asynchrones des clients tout en préservant la confidentialité des données.

Approches pour gérer les colorations de machines virtuelles dans des environnements de calcul dynamiques.

Une nouvelle méthode pour améliorer le consensus dans les systèmes distribués en utilisant l'apprentissage automatique.

Explorer le rôle de l'informatique quantique distribuée dans les avancées en chimie.

Une nouvelle méthode pour que les agents choisissent des options efficacement et maximisent les récompenses.

Une nouvelle approche améliore le partage de données entre des modèles d'IA distribués.

Explore les méthodes pour atteindre un consensus dans des systèmes confrontés à des pannes et des comportements malveillants.

Rorqual améliore le traitement des transactions dans la blockchain en utilisant des environnements d'exécution de confiance.

Découvre les différents niveaux de cohérence dans les systèmes distribués et leur impact.

DiOMP combine PGAS et OpenMP pour une programmation efficace des systèmes distribués.

Une nouvelle approche pour un beamforming en downlink efficace en utilisant des méthodes distribuées.

Explorer des stratégies pour trouver les valeurs maximales en plein milieu de données corrompues.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage fédéré en s'attaquant aux défis des données variées.