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Il progetto Hydro punta a semplificare la programmazione per i sistemi distribuiti.

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Uno sguardo all'organizzazione di eventi parzialmente ordinati nell'informatica.

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Un nuovo metodo migliora l'analisi delle proprietà multi-traccia nei sistemi informatici.

Un nuovo framework per l'apprendimento federato si adatta ai dati che cambiano mantenendo la privacy.

Questa ricerca affronta il compromesso tra efficienza di accesso e ridondanza dei dati.

Questo articolo presenta un metodo per la sincronizzazione efficiente delle viste tra i processi nei sistemi.

Uno sguardo al BNRA e al problema della copertura per il coordinamento degli agenti.

Uno sguardo a Narwhal e Bullshark per un consenso più veloce e affidabile.

Nuovi metodi semplificano la creazione di protocolli di comunicazione, aumentando efficienza e correttezza.

Un nuovo metodo migliora il partizionamento dei dati spaziali per una lavorazione più veloce.

Questo documento presenta una soluzione robusta per una comunicazione affidabile nei sistemi distribuiti.

Uno sguardo al ruolo di Clip21 nel migliorare la privacy differenziale durante l'addestramento del modello.

Un nuovo framework affronta le sfide degli agenti bizantini nell'ottimizzazione distribuita.

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Analisi delle interazioni tra agenti e dei tempi di incontro nei cammini casuali non atomici.

Esplorando strategie per trovare la soluzione migliore per funzioni combinate nell'ottimizzazione.

Uno sguardo alla coerenza causale nei sistemi di dati distribuiti usando la codifica di cancellazione.

Nuovi algoritmi migliorano le prestazioni del modello nell'apprendimento federato grazie a un'efficace clustering dei clienti.

Un nuovo approccio migliora la privacy ottimizzando le prestazioni degli agenti collaborativi.

MementoHash offre una distribuzione dei dati efficiente tra i nodi negli ambienti cloud.

Un nuovo framework migliora l'apprendimento da dati limitati in ambienti federati.

Un nuovo algoritmo deterministico per il coloraggio a lista (grado + 1) nei sistemi distribuiti.

Uno sguardo agli approcci di deep learning decentralizzato che mettono al primo posto la privacy dei dati.

Uno studio sui metodi di apprendimento per i protocolli di broadcast in sistemi complessi.

Scopri come le reti minimamente reattive facilitano il consenso tra i sistemi connessi.

Esaminando i rischi del data poisoning nelle applicazioni di SplitFed Learning.

Un nuovo framework migliora l'ottimizzazione distribuita per problemi complessi non convessi.

FedInit migliora la collaborazione tra i dispositivi nell'apprendimento federato affrontando il problema del client drift.

FedDec migliora l'apprendimento federato permettendo la comunicazione diretta tra dispositivi per un miglior allenamento del modello.

Esaminare i trasformatori pre-addestrati per l'apprendimento multitasking e l'efficienza della comunicazione in contesti federati.

Uno sguardo all'analisi della sicurezza nei sistemi distribuiti usando rendezvous non bloccanti.

SelSync bilancia veloce addestramento e accuratezza del modello nel deep learning distribuito.

Un nuovo sistema per gestire le transazioni in registri distribuiti senza leader e senza costi elevati.

Scopri un nuovo sistema di registrazione pensato per mantenere l'ordine in situazioni imprevedibili.

Questo studio analizza come la perdita di pacchetti influisce sulle prestazioni nel Split-Federated Learning.

Un metodo per riciclare in modo efficiente oggetti di consenso nei sistemi distribuiti che affrontano guasti bizantini.