Informatica distribuita, parallela e in clusterDEMon: Un Nuovo Approccio al Monitoraggio degli EdgePresentiamo DEMon, un sistema di monitoraggio decentralizzato per un edge computing efficiente.
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Un approccio formale per ridurre le teleportazioni nelle reti di calcolo quantistico.
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Una nuova implementazione MPM migliora notevolmente le simulazioni del flusso di gas.
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La ricerca affronta il problema della ricerca di buchi neri in reti che cambiano.
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Scopri nuove tecniche per migliorare l'efficienza nell'addestramento delle reti neurali profonde.
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Fast-FedUL offre metodi rapidi per rimuovere i dati nell'apprendimento federato, garantendo al contempo la privacy.
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Questo documento presenta L-HiTS, un metodo per simulare sistemi complessi usando il deep learning.
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Impara a creare registri SWMR che resistono alle sfide dei processi bizantini.
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Esecuzione efficiente di modelli transformer su una piattaforma RISC-V open-source.
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Un nuovo modo di pianificare i lavori nei cluster di elaborazione dati usando alberi decisionali.
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FedGELA affronta le sfide nell'apprendimento federato con dati parzialmente disgiunti.
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FedLESAM affronta le sfide dei dati nell'apprendimento federato per migliorare le prestazioni del modello.
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FedMR affronta le sfide nell'apprendimento federato con dati di classi parziali, migliorando le prestazioni del modello.
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Kosmosis unisce dati blockchain e social media per prevenire le truffe nel crypto.
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PadFL migliora la condivisione dei modelli e l'efficienza tra diverse capacità dei dispositivi.
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I protocolli BFT basati su DAG migliorano la scalabilità e l'efficienza nel trattamento delle transazioni.
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Un nuovo approccio migliora la sicurezza e le prestazioni nell'apprendimento federato con blockchain.
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Scopri come le cicloidi aiutano a modellare la sincronizzazione nei processi in vari campi.
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FunLess offre esecuzione di funzioni serverless in modo efficiente nei sistemi cloud edge privati.
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Introducendo il Federated Dynamic Averaging per migliorare la comunicazione nel deep learning distribuito.
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GROMACS integra SYCL per migliorare le prestazioni sulle GPU AMD nelle simulazioni di dinamica molecolare.
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Un metodo per l'apprendimento automatico collaborativo mantenendo i dati privati.
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Esplora varie soluzioni di archiviazione dei big data e le loro caratteristiche uniche.
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SpaFL migliora la comunicazione e il calcolo nel Federated Learning, mantenendo sicuri i dati personali.
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Una strategia per migliorare l'allocazione dei server per una migliore esecuzione dei lavori e ridurre i ritardi.
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Un nuovo metodo affronta gli errori wireless nell'apprendimento federato per i dispositivi IoT.
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Un'analisi dei requisiti hardware per eseguire in modo efficiente grandi modelli linguistici.
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Un nuovo sistema migliora la gestione di grandi modelli linguistici su diverse configurazioni GPU.
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Un nuovo approccio multi-server migliora l'efficienza e la velocità dell'apprendimento federato.
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Nuovo approccio migliora la privacy del machine learning e la resilienza contro gli attacchi.
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Uno studio su Dask e Spark per analizzare dati di neuroimmagini.
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Un framework per migliorare la riproducibilità nei flussi di lavoro computazionali per la scienza.
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Uno sguardo a come Rust facilita la gestione della memoria condivisa distribuita.
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Nuovi metodi migliorano l'efficienza del taglio dei circuiti quantistici per sistemi distribuiti.
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ReSaQuS migliora l'efficienza della ricerca quantistica usando tecniche innovative di gestione delle risorse.
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Questo articolo parla di come simulare i dati dei clienti per un apprendimento federato più veloce.
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Nuovi metodi nel Federated Learning migliorano la privacy e le prestazioni del modello mentre gestiscono dati diversi.
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Scopri come gli optimistic rollup migliorano la velocità e l'efficienza della blockchain.
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Un nuovo framework migliora l'efficienza nella gestione delle richieste per i LLM.
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Fantastyc migliora l'apprendimento federato tramite blockchain per una maggiore privacy e sicurezza.
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