Informatica - Informatica distribuita, parallela e in cluster

Analizzare minacce e difese nel federated learning contro attacchi malevoli.

Scopri come l'elaborazione di grafi distribuiti gestisce set di dati complessi su più sistemi.

Nuovo studio valuta gli algoritmi di ottimizzazione su PIM per migliorare l'efficienza dell'apprendimento automatico.

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Uno studio su come gestire le strutture dati per un accesso multi-utente efficiente.

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Uno studio sull'uso dell'annealing quantistico per un bilanciamento del carico efficace nei sistemi di calcolo.

Uno studio che esamina le sfide di centralizzazione nei metodi di avvio del Proof-of-Stake.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nella gestione delle richieste per i modelli di linguaggio grandi.

Un metodo per proteggere la privacy dei dati nei sistemi di apprendimento decentralizzati usando nodi virtuali.

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Un nuovo sistema semplifica la tolleranza ai guasti nel calcolo in rete con approcci facili da usare.

La libreria Sea migliora i flussi di lavoro di neuroimaging ottimizzando le prestazioni di trasferimento dei dati.

Uno sguardo all'ottimizzazione delle energie rinnovabili nei dispositivi connessi.

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NeuraChip migliora l'efficienza nel trattamento dei dati grafici per varie applicazioni.

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Questo articolo parla di strategie per trovare buchi neri nelle reti.

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Un protocollo sicuro per proteggere i dati degli utenti nel machine learning.

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