Articoli più recenti per Computazione Distribuita

Una panoramica dei protocolli di comunicazione nei sistemi distribuiti con focus sui protocolli di trasmissione non bloccanti che aspettano solo.

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

Un nuovo algoritmo migliora l'apprendimento federato affrontando la diversità e l'efficienza dei client.

Nuovi metodi riducono i giri di comunicazione nella risoluzione del problema dei percorsi più brevi tra tutte le coppie in grafi.

Esplorare i compiti di sincronizzazione in un modello di memoria condivisa totalmente anonima.

Esplorare metodi per verificare le proprietà dei grafi attraverso il calcolo distribuito.

Esplora i metodi e le sfide più recenti nel colorare i grafi distribuiti.

AL-DSGD migliora l'efficienza dell'apprendimento distribuito tramite comunicazioni dinamiche e contributi ponderati.

Esaminare cicli a zero ritardo e strategie di coordinamento per sistemi distribuiti efficienti.

Sfruttare modelli a uscita anticipata per un federated learning efficiente nei sistemi ASR.

FedHPL migliora l'efficienza dell'apprendimento federato mantenendo la privacy dei dati su tutti i dispositivi.

Questo studio sviluppa algoritmi per migliorare la resistenza dei sistemi distribuiti ai dispositivi difettosi.

Scopri come il matrix sketching semplifica i grandi dataset.

I replay clock migliorano l'analisi e il debugging nei sistemi distribuiti.

Esplora lo studio dello scambio di informazioni tra le parti nel computing.

Questo articolo parla di come migliorare la tolleranza ai guasti nei flussi di lavoro ibridi usando metodi di recupero.

Uno studio su come migliorare l'assegnazione dei compiti e la pianificazione dei lavori per una maggiore efficienza.

Un nuovo framework migliora l'affidabilità nella comunicazione nei protocolli di messaggistica tra più parti.

Nuovi metodi migliorano i test di connettività della rete usando misurazioni di distanza stocastiche.

Questo articolo esplora come i robot raggiungono un consenso sotto vincoli di carburante.

Questo articolo parla dei metodi di apprendimento federato e del loro impatto sulla privacy e sull'utilità del modello.

Nuove strategie migliorano l'assegnazione dei colori nei grafi virtuali nonostante i vincoli di comunicazione.

Scopri come GRC migliora la comunicazione nei sistemi di calcolo distribuiti.

Un nuovo algoritmo migliora l'efficienza nella moltiplicazione delle matrici per dati sparsi.

Un metodo distribuito per l'ottimizzazione in sistemi in rete con vincoli infiniti.

L'algoritmo OpenRC aiuta gli agenti ad accordarsi sui medi nonostante i cambiamenti nella rete.

Esplorando i metodi di fattorizzazione delle matrici nei dati distribuiti tra i clienti.

Esplora come i timeout influenzano le interazioni di sistema nella bisimilarità ramificata.

Scopri perché il rilevamento dei cicli pari è fondamentale per l'efficienza della rete.