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Interpipe migliora la connettività blockchain attraverso canali di stato cross-chain.

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Nuovi metodi migliorano la velocità e l'efficienza dell'ordinamento delle stringhe per grandi set di dati.

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Il framework MUSIC migliora l'ottimizzazione distribuita aumentando la velocità e riducendo i costi di comunicazione.

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ALock semplifica la sincronizzazione in RDMA, aumentando le prestazioni e riducendo la latenza.

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Nuovi metodi migliorano l'addestramento nei sistemi di apprendimento federato decentralizzato.

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Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'addestramento del machine learning mantenendo la privacy dei dati.

Nuovi algoritmi affrontano le sfide nell'ottimizzazione distribuita con agenti inaffidabili.

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Esplorando come si può raggiungere il consenso nonostante partecipanti sconosciuti e guasti.

Nuovi metodi migliorano la creazione di protocolli distribuiti per un calcolo affidabile.

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Una panoramica degli approcci classici e quantistici alla affidabilità delle reti.

Questo articolo presenta un sistema di orologio logico affidabile per gestire eventi in reti distribuite.

La Normalizzazione Batch Federata migliora l'addestramento del modello in ambienti di apprendimento distribuito.

Migliorare l'apprendimento distribuito attraverso tecniche di clipping adattive e robuste.

Nuovi metodi migliorano l'affidabilità e l'efficienza nei sistemi distribuiti di machine learning.

Client2Vec migliora l'apprendimento federato creando identificatori unici per i dati degli utenti.

Arma offre una soluzione scalabile per un'elaborazione delle transazioni affidabile nei network distribuiti.

Un nuovo metodo per migliorare l'apprendimento federato tramite la Modellazione Additiva Multi-Livello.

La ricerca affronta il problema della ricerca di buchi neri in reti che cambiano.