Informatica - Informatica distribuita, parallela e in cluster

Un nuovo metodo unisce efficienza e precisione nel Federated Learning.

Scopri come le transazioni nel database garantiscono coerenza e efficienza dei dati.

Uno sguardo a come i sistemi distribuiti risolvono problemi condividendo informazioni.

Un'API unificata semplifica la comunicazione con i dispositivi NVMe per gli sviluppatori.

Un framework per ottimizzare i data center per l'uso di energia rinnovabile.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza dei modelli linguistici attivando esperti in modo più intelligente.

Scopri come i robot collaborano per determinare le loro posizioni in ambienti complessi.

Un nuovo approccio per valutare le crescite pancreatiche garantendo la privacy dei pazienti.

Esplorando un mix di esperti distribuiti wireless per una performance efficiente dei modelli linguistici.

Questo articolo parla di come l'ordine dei messaggi influisce sulla giustizia nelle transazioni blockchain.

Strategie efficienti per aumentare l'utilizzo della GPU nella formazione dei modelli di intelligenza artificiale.

Esplorando come l'IoT e il tinyML plasmano la gestione intelligente del traffico.

Le macchine lavorano insieme per ottimizzare la selezione degli oggetti con memoria limitata.

Tieni al sicuro le conversazioni con l'AI in movimento con Llama Guard.

L'AI economica sui dispositivi piccoli rende la tecnologia smart accessibile a tutti.

MemFigLess aiuta i dev a ottimizzare le impostazioni di memoria delle funzioni senza sforzo.

La manutenzione predittiva aiuta le macchine da miniera a evitare guasti e riduce i costi.

Esplora il paradosso del crescente consumo energetico nel cloud computing nonostante l'aumento dell'efficienza.

Scopri come la rilevazione delle comunità plasma le reti e migliora vari settori.

Esplorare l'incrocio tra Auto-ML e Federated Learning per migliorare la privacy dei dati.

Esplora come l'IoT e i LLM si uniscono per trasformare la vita quotidiana.

Un nuovo approccio per migliorare i meccanismi di attenzione sui dispositivi a bassa potenza.

Uno sguardo ai deboli insiemi indipendenti e ai loro algoritmi negli ipergrafi.

Un nuovo strumento migliora l'analisi del DNA usando la tecnologia GPU per risultati più veloci.

Esaminare l'impatto dell'hardware e della comunicazione sull'efficienza dell'apprendimento profondo.

TrustMesh garantisce comunicazioni sicure tra i dispositivi IoT con un approccio strutturato.

RandNet-Parareal accelera il tempo di risoluzione delle equazioni dipendenti dal tempo in modo efficiente.

Affrontare le sfide della tecnologia dei veicoli autonomi per un futuro più sicuro.

Scopri come il federated learning migliora il riconoscimento delle attività affrontando le sfide dei dati.

Questo articolo valuta i metodi ANN per prestazioni efficienti dei dispositivi edge.

FedRAV permette ai veicoli autonomi di imparare insieme mantenendo i dati privati.

Scopri come Luffy migliora l'efficienza dell'allenamento dei modelli di intelligenza artificiale.

DiffServe migliora la velocità e la qualità della generazione delle immagini ordinando in modo intelligente le richieste.

OMP4Py migliora le prestazioni di Python per il calcolo parallelo con direttive facili da usare.

Scopri come ServerlessLLM affronta i problemi di avvio a freddo per i grandi modelli di linguaggio.

CAMA migliora l'efficienza dell'apprendimento federato riducendo al contempo il consumo energetico e le emissioni.

Il sistema Camaleonte migliora le prestazioni del modello linguistico gestendo le risorse in modo efficace.

SuperGCN migliora l'efficienza dell'addestramento per grandi grafi usando tecniche avanzate per CPU.

Un nuovo sistema migliora l'accesso e l'equità nelle interazioni con i modelli di linguaggio grandi.

Impara a ridurre il sovraccarico di comunicazione nei modelli di deep learning per migliorare la velocità di addestramento.