コンピューターサイエンス - 分散・並列・クラスターコンピューティング

分散・並列・クラスターコンピューティング近隣コレクティブを使った並列アプリケーションの最適化

複雑な並列計算アプリケーションでのコミュニケーション効率を向上させる。

2025-11-05T15:09:36+00:00 ― 1 分で読む

機械学習DVFOを使ってエッジデバイスのパフォーマンスを最適化する

DVFOは、IoTのエッジデバイスのエネルギー効率と処理速度を向上させるよ。

2025-11-05T13:34:48+00:00 ― 1 分で読む

機械学習FedMSA: フェデレーテッドラーニングの新しい波

FedMSAは、分散トレーニングにおけるコミュニケーションと効率を改善することで、フェデレーテッドラーニングを強化します。

2025-11-05T12:15:48+00:00 ― 1 分で読む

機械学習GPT-FLを使ったフェデレーテッドラーニングの進展

GPT-FLフレームワークは、合成データを使ってフェデレーテッドラーニングを改善するよ。

2025-11-05T05:25:00+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティングナーフォールとブルシャークシステムでコンセンサスを強化する

ナーホールとブルシャークを使った、より早いコンセンサスと信頼性の探求。

2025-11-04T09:47:54+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティング新しい方法で科学データのロスあり圧縮比を予測！

新しいアプローチが科学データセットのロスのある圧縮性能を予測して、データ管理を改善するんだ。

2025-11-04T07:50:22+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティングコンピュータにおけるメモリの未来

分散メモリシステムは、ハイパフォーマンスコンピューティング環境でのリソースの使い方を最適化するよ。

2025-11-03T21:49:00+00:00 ― 1 分で読む

機械学習マルチエージェントの意思決定における協調学習

エージェントが協力して意思決定をどう良くできるか探ってる。

2025-11-03T18:49:40+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティング分散型学習技術の進展

データプライバシーを守りつつ、分散学習の効率を向上させる新しい方法を探ってるよ。

2025-11-03T10:53:18+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティング効率的なデータ処理のためのデータフロープラットフォームを紹介するよ

簡単で速いデータ処理のために設計された強力なプラットフォーム。

2025-11-03T10:05:54+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティングJOSS: コンピュータのエネルギー効率を向上させる新しいアプローチ

JOSSは、タスクベースのアプリケーションでCPUとメモリを一緒に考慮してエネルギーの使い方を最適化するんだ。

2025-11-03T04:57:48+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティング証人ベースのプロトコルでビザンチン信頼性ブロードキャストを改善する

この論文では、分散システムでの信頼できる通信のための堅牢な解決策を提案してるよ。

2025-11-02T22:30:42+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティング高度な分割戦略によるSMTソルバーのパフォーマンス向上

革新的なパーティショニング手法が、複雑な問題に対するSMTソルバーの効率を向上させる。

2025-11-02T17:54:12+00:00 ― 1 分で読む

機械学習エネルギー効率の良い画像共有の新システム

新しいアプローチが、ローカル生成を通じて画像共有のエネルギー消費を減らす。

2025-11-02T08:57:00+00:00 ― 1 分で読む

機械学習FedSMOOでフェデレーテッドラーニングを改善する

FedSMOOは、データの多様性やコミュニケーションの問題に対処することで、フェデレーテッドラーニングを強化するよ。

2025-11-02T08:12:45+00:00 ― 1 分で読む

最適化と制御高次元データ分析の進展

新しいアルゴリズムが複雑で高次元のデータセットの分析を改善してるよ。

2025-11-02T01:13:17+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティング分散システムにおける効率的な最短経路ソリューション

分散グラフモデルで最短経路を見つけるアルゴリズムに関する研究。

2025-11-02T00:07:42+00:00 ― 1 分で読む

ソフトウェア工学マイクロサービスのための効果的なテストスイートの構築

マイクロサービスシステムの機能テストと負荷テストに関するケーススタディ。

2025-11-01T23:36:06+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティンググラフ上の非原子ランダムウォークにおける会議時間

非原子的ランダムウォークにおけるエージェントの相互作用と会議時間の分析。

2025-11-01T22:09:46+00:00 ― 1 分で読む

パフォーマンスLinuxシステムのI/Oパフォーマンスを向上させる

Linux環境でのI/O操作の予測をより良くするためのモデル。

2025-11-01T21:37:36+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティングFAIRデジタルオブジェクト：研究データへの新しいアプローチ

FAIRデジタルオブジェクトは、研究データの管理と共有を向上させることを目指してるよ。

2025-11-01T10:41:54+00:00 ― 1 分で読む

情報理論エラージャーコーディングでデータの一貫性を確保する

消失符号を使った分散データシステムにおける因果的一貫性の考察。

2025-11-01T00:45:09+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティングGPUで配列の順列を最適化する

GPUパフォーマンスを向上させるための効率的な配列の並べ替えガイド。

2025-10-31T17:03:18+00:00 ― 1 分で読む

データ構造とアルゴリズム動的木構造への決定論的アプローチ

ランダムなしで動的木を管理する信頼できる方法を紹介するよ。

2025-10-31T09:09:18+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティングRAID技術の概要

RAIDがストレージシステムのデータの信頼性とパフォーマンスをどう向上させるかを学ぼう。

2025-10-31T08:37:42+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティングDistSimを使った分散トレーニングの最適化

DistSimはハイブリッドトレーニング戦略を分析し、効率を向上させ、コストを削減するよ。

2025-10-31T04:32:48+00:00 ― 1 分で読む

機械学習多様なクライアントデータのためのパーソナライズドフェデレーテッドラーニング

新しいアルゴリズムは、効果的なクライアントクラスタリングを通じてフェデレーテッドラーニングのモデル性能を向上させる。

2025-10-31T03:37:30+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティング2色でロボットの協調性を向上させる

自律型モバイルロボットの視認性を向上させる新しいアプローチ。

2025-10-31T03:05:54+00:00 ― 1 分で読む

機械学習個別化フェデレーテッドラーニングへの分散型アプローチ

新しい方法がデータプライバシーを守りつつ、個別化されたフェデレーテッドラーニングを向上させる。

2025-10-30T23:50:48+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティング連合技術でのマルチモーダル学習の進展

ユーザープライバシーを優先しながらデータタイプを組み合わせる新しいベンチマーク。

2025-10-30T18:08:42+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティングMementoHash: 分散システムでデータを管理する新しい方法

MementoHashは、クラウド環境でのノード間の効率的なデータ配布を提供してるよ。

2025-10-30T06:01:54+00:00 ― 1 分で読む

機械学習Fedstellar: フェデレーテッドラーニングの新時代

Fedstellarは、デバイス間での機械学習モデルの安全で効率的なトレーニングを可能にするよ。

2025-10-30T05:54:00+00:00 ― 1 分で読む

機械学習フェデレーテッドファewショット学習の進展

新しいフレームワークが、限られたデータからの学習を連合環境で改善する。

2025-10-30T04:58:42+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティングZeRO++: 大規模モデルのトレーニングを進化させる

ZeRO++は、大規模な深層学習モデルのトレーニングにおけるコミュニケーション効率を向上させるよ。

2025-10-30T04:42:54+00:00 ― 1 分で読む

プログラミング言語ハイドロフローとE-グラフでデータフローを最適化する

Hydroflowとe-グラフがデータ処理の効率をどう改善するかを学ぼう。

2025-10-29T15:09:12+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティング行列の掛け算テクニックの進歩

行列の掛け算の新しい方法は、スピードとエネルギー効率を改善してるよ。

2025-10-29T10:32:42+00:00 ― 1 分で読む

暗号とセキュリティGPUを使った完全準同型暗号の進展

新しい技術がGPUを使った暗号化計算の速度と効率を改善してるよ。

2025-10-29T09:05:48+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティング行列乗算技術の進展

計算における効率的な行列乗算の新しい方法を探る。

2025-10-29T05:24:36+00:00 ― 1 分で読む

機械学習RQMを使ってフェデレーテッドラーニングのプライバシーを進める

RQMは、モデルの効率を維持しながら、フェデレートラーニングのプライバシーを向上させるよ。

2025-10-29T01:27:36+00:00 ― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティングレガシーアプリケーションのためのGPU利用の簡素化

新しい方法で古いソフトウェアのGPUアクセスが簡単になったよ。

2025-10-28T23:05:24+00:00 ― 1 分で読む