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Nuove strategie migliorano il DBMC per un accordo più veloce nelle reti.

Un nuovo algoritmo ottimizza i sistemi multi-agente mentre protegge la privacy degli utenti.

Uno sguardo all'importanza di verificare il CCF per applicazioni cloud sicure.

La fusione dei compiti migliora le prestazioni nel calcolo distribuito attraverso una gestione efficiente dei compiti.

Un nuovo framework migliora l'affidabilità nei sistemi di comunicazione asincrona attraverso la gestione del tempo.

Un nuovo metodo per migliorare l'addestramento del machine learning con dati diversi.

Esplorare gli effetti dell'influenza avversaria sull'efficienza della comunicazione a mezzo duplex.

Esaminare come gli automi a soglia migliorano la verifica degli algoritmi distribuiti.

Esaminando tecniche di quantizzazione per una migliore apprendimento distribuito su diverse strutture di rete.

Un metodo per calcolare le medie mantenendo i dati dei nodi privati.

Questo studio esamina come la disposizione della rete influisce sull'apprendimento federato decentralizzato in mezzo a minacce bizantine.

Un nuovo algoritmo migliora il processo decisionale in ambienti multi-agente con visibilità limitata.

Questo studio mostra come la casualità condivisa migliori l'efficienza nella risoluzione di problemi distribuiti locali.

Esplorare la programmazione coreografica con effetti algebrici per migliorare lo sviluppo di applicazioni distribuite.

Un modo formale per garantire l'affidabilità nei sistemi di dataflow stateful come Apache Flink.

Toychain semplifica la comunicazione sicura tra robot per compiti collaborativi.

Un nuovo modo per migliorare la sicurezza nel federated learning contro gli attacchi backdoor.

Gli automi cellulari migliorano il design delle reti grazie a affidabilità e comunicazione efficiente.

Presentiamo un sistema di archiviazione chiave-valore distribuito per migliorare la sicurezza dei dati negli ambienti cloud.

Un nuovo approccio migliora l'addestramento dei modelli proteggendo la privacy dei dati.

Esaminando come gli agenti imparano più velocemente insieme nonostante i ritardi nella comunicazione.

Nuovo metodo migliora l'efficienza e la precisione dell'addestramento delle reti neurali grafiche.

Nuovo metodo migliora la privacy per i vision transformer nel machine learning.

Nuovi metodi migliorano la velocità e l'efficienza degli snapshot atomici nei sistemi di passaggio messaggi.

Questo lavoro esamina la sinergia tra il Federated Learning e le applicazioni di controllo.

Questo articolo parla del ruolo della ricomposizione nel migliorare i processi di verifica del software.

Un nuovo protocollo migliora l'efficienza e la casualità nel campionamento peer per reti P2P.

FADAS migliora l'apprendimento federato permettendo aggiornamenti dei client asincroni, mantenendo la privacy dei dati.

Approcci per gestire i colori delle macchine virtuali in ambienti di calcolo dinamici.

Un nuovo metodo per migliorare il consenso nei sistemi distribuiti usando l'apprendimento automatico.

Esplorare il ruolo del calcolo quantistico distribuito nei progressi della chimica.

Un nuovo metodo per gli agenti per scegliere opzioni in modo efficiente e massimizzare le ricompense.

Un nuovo approccio migliora la condivisione dei dati tra modelli di intelligenza artificiale distribuiti.

Esplora i metodi per il consenso in sistemi che affrontano guasti e comportamenti malevoli.

Rorqual migliora l'elaborazione delle transazioni nella blockchain utilizzando Ambienti di Esecuzione Fidati.

Scopri diversi livelli di coerenza nei sistemi distribuiti e il loro impatto.

DiOMP combina PGAS e OpenMP per una programmazione efficiente nei sistemi distribuiti.

Un nuovo approccio per un beamforming in downlink efficiente usando metodi distribuiti.

Esplorare strategie per trovare valori massimi tra dati corrotti.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento federato affrontando le sfide dei dati diversi.