Nuovo metodo aumenta l'efficienza nella risoluzione di problemi di controllo ottimale con PDE.
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Informatica - Informatica distribuita, parallela e in cluster
RSSUn nuovo metodo per gestire i carichi di lavoro in modo efficiente ottimizzando l'uso del processore.
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Esplora i fondamenti del Federated Learning e la sua importanza nella privacy dei dati.
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Un modo formale per garantire l'affidabilità nei sistemi di dataflow stateful come Apache Flink.
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Uno studio che confronta l'inferenza gerarchica e i metodi tradizionali nei dispositivi edge.
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Sviluppi recenti migliorano la velocità e l'efficienza nelle simulazioni di circuiti quantistici.
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Un nuovo framework per l'addestramento efficiente dei modelli di linguaggio su più computer.
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Esplorare la privacy differenziale a livello utente nell'addestramento di modelli linguistici grandi.
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Esplorare i vantaggi del Federated Learning per il rilevamento delle anomalie nelle reti IoT.
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EFVFL offre un metodo stabile per comunicare in modo efficace senza condividere dati privati.
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La ricerca mette in evidenza la robustezza dei modelli e le difese nell'apprendimento federato decentralizzato.
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Uno studio su come migliorare l'assegnazione dei compiti e la pianificazione dei lavori per una maggiore efficienza.
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Quest'articolo parla dell'importanza degli algoritmi di hashing nella tecnologia blockchain.
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Un nuovo metodo per migliorare la programmazione dei compiti in flussi di lavoro scientifici complessi.
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StatuScale migliora la gestione delle risorse per i microservizi, affrontando in modo efficace le improvvise richieste di carico.
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Uno sguardo a un nuovo metodo per gestire meglio le risorse nei microservizi.
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Un nuovo approccio per rilevare anomalie nei dispositivi IoT usando l'apprendimento collaborativo.
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L'apprendimento federato migliora l'imaging medico proteggendo i dati dei pazienti.
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Un nuovo framework punta a ridurre i problemi di performance per i servizi critici in termini di latenza.
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Nuove tecniche di conteggio migliorano l'analisi di grandi dataset genomici.
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Un nuovo metodo migliora l'efficienza del deep learning per i dispositivi edge.
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Un nuovo approccio per ridurre la latenza di coda nelle applicazioni usando un pool di thread dinamico.
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Questo documento analizza l'importanza dell'auto-tuning per le GPU AMD nel computing ad alte prestazioni.
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Octopus semplifica i processi scientifici grazie a un'architettura efficace basata su eventi.
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Un framework per valutare i modelli di Federated Learning in scenari reali.
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Strategie per un posizionamento efficace delle immagini dei container nelle reti cloud-edge.
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La ricerca si concentra su come rendere gli LLM più efficienti per un uso pratico.
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Scopri come passare ai microservizi può migliorare le prestazioni e la flessibilità del software.
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Un nuovo framework migliora l'addestramento del deep learning integrando hardware e gestione dei compiti.
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FedDM migliora l'apprendimento federato per i modelli di diffusione, garantendo la privacy dei dati.
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Il burst computing migliora l'efficienza per compiti di elaborazione cloud su larga scala che arrivano all'improvviso.
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Uno sguardo al Federated Learning e al suo ruolo nella protezione dei dati degli utenti.
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Nuovi metodi migliorano i test di connettività della rete usando misurazioni di distanza stocastiche.
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Un nuovo metodo migliora la sicurezza delle reti intelligenti mantenendo la privacy degli utenti.
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AgileDART semplifica l'elaborazione dei dati al confine per prendere decisioni rapide.
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Un nuovo sistema gestisce in modo efficiente le risorse nel servizio di inferenza usando strategie di scalabilità combinate.
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