グラフの奇数長サイクルを検出するための新しい方法、先進的なアルゴリズムを使って。
Keren Censor-Hillel, Tomer Even, Virginia Vassilevska Williams
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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
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分散・並列・クラスターコンピューティングEdgeLinker: ブロックチェーンとフォグコンピューティングでヘルスケアデータを守る
Mahdi Akbari Zarkesh, Ehsan Dastani, Bardia Safaei
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分散・並列・クラスターコンピューティングFPDTを使った長文コンテキスト言語モデルの効率的なトレーニング
Jinghan Yao, Sam Ade Jacobs, Masahiro Tanaka
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AIツールの進化とそれがテクノロジーに与える影響を探る。
Zuoning Zhang, Dhruv Parikh, Youning Zhang
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ハイパフォーマンスコンピューティングシステムを評価するための包括的なツール。
Andreas Herten, Sebastian Achilles, Damian Alvarez
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新しいGPU手法がパンゲノム解析を高速化し、遺伝子研究を向上させる。
Jiajie Li, Jan-Niklas Schmelzle, Yixiao Du
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ランキング集約は、さまざまな分野でより良い意思決定をするために好みを結びつけるのに役立つよ。
Jin Sima, Vishal Rana, Olgica Milenkovic
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匿名ダイナミックネットワークのエラー回復とメモリ効率の良いアルゴリズムに関する研究。
Giuseppe A. Di Luna, Giovanni Viglietta
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周期的タスクスケジューリングでのタイミング問題を扱うための戦略。
Ching-Chi Lin, Mario Günzel, Junjie Shi
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新しい手法が強化学習技術を使って分散システムのバグ検出を強化してるよ。
Andrea Borgarelli, Constantin Enea, Rupak Majumdar
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分散システムのさまざまな整合性レベルについて学び、それがどんな影響を与えるかを知ろう。
Guanzhou Hu, Andrea Arpaci-Dusseau, Remzi Arpaci-Dusseau
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新しい方法がフェデレーテッドラーニングのセキュリティを強化して、バイザンティン攻撃に効果的に対抗してる。
Jiahao Xu, Zikai Zhang, Rui Hu
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効率的なVLSI設計のパーティショニングのための機械学習技術を探る。
Muhammad Hadir Khan, Bugra Onal, Eren Dogan
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フロウショップ問題のジョブスケジューリング効率を上げるためにヒューリスティックアルゴリズムを導入する。
Matthew Gradwohl, Guidio Sewa, Oke Blessing Oghojafor
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CARInフレームワークは、モバイルデバイスでの最適なパフォーマンスのためにディープラーニングモデルを調整するよ。
Ioannis Panopoulos, Stylianos I. Venieris, Iakovos S. Venieris
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RoLoRAは、堅牢なファインチューニングと効率的なコミュニケーションでフェデレーテッドラーニングを強化します。
Shuangyi Chen, Yue Ju, Hardik Dalal
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サーバーレスコンピューティングの新しいアプローチが、炭素排出量を効果的に減らそうとしてる。
Yankai Jiang, Rohan Basu Roy, Baolin Li
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モデル圧縮が大規模言語モデルの効率をどう改善するかを学ぼう。
Dong Liu
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データ処理における新しいアルゴリズムの効率と精度についての包括的な分析。
Victor Jarlow, Charalampos Stylianopoulos, Marina Papatriantafilou
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量子と古典的コンピューティングを組み合わせて科学研究を進める。
Thomas Beck, Alessandro Baroni, Ryan Bennink
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新しい方法が、ヒューリスティックアルゴリズムと進化計算を使ってエッジサーバーでのタスクスケジューリングを向上させる。
Wang Yatong, Pei Yuchen, Zhao Yuqi
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GreenWhiskはクラウドコンピューティングのカーボン排出を減らすことに重点を置いてるよ。
Jayden Serenari, Sreekanth Sreekumar, Kaiwen Zhao
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DiOMPは、効率的な分散システムプログラミングのためにPGASとOpenMPを組み合わせている。
Baodi Shan, Mauricio Araya-Polo, Barbara Chapman
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新しいアプローチは、フェデレーテッドラーニングを使ってモバイルタスクのオフロード決定を最適化する。
Anwesha Mukherjee, Rajkumar Buyya
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新しい圧縮技術で、精度を維持しながら大規模言語モデルのトレーニングが速くなったよ。
Lang Xu, Quentin Anthony, Qinghua Zhou
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新しい方法がモバイル環境における機械学習の効率を改善してるよ。
Zhenxiao Zhang, Zhidong Gao, Yuanxiong Guo
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スーパーコンピュータのエネルギー消費を分析して効率を向上させる。
Luis G. León-Vega, Niccolò Tosato, Stefano Cozzini
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AI駆動の負荷分散は、クラウドのパフォーマンスと効率を向上させる。
Kavish Chawla
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デバイス内言語モデルを使った柔軟なモバイルAIの新しいアプローチ。
Wangsong Yin, Rongjie Yi, Daliang Xu
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FedFTを紹介するよ。これは、フェデレーテッドラーニングでのコミュニケーションを改善する方法なんだ。
Chamath Palihawadana, Nirmalie Wiratunga, Anjana Wijekoon
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この記事では、CoarrayとCUDA Fortranの統合が計算性能をどう向上させるかを見ていくよ。
James McKevitt, Eduard I. Vorobyov, Igor Kulikov
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DNA配列アライメントに関する面白い課題が並列プログラミングの教育を助けるよ。
Arturo Gonzalez-Escribano, Diego García-Álvarez, Jesús Cámara
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モデル入力検証がさまざまな分野でシミュレーションの精度をどう守るかを学ぼう。
Rumyana Neykova, Derek Groen
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新しい方法は、クライアントの選択とパーソナライズされたモデルのトレーニングを最適化することで、協力学習を強化します。
Diba Hashemi, Lie He, Martin Jaggi
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量子技術を使って、分散ネットワークでの安全なコンセンサスのための新しいプロトコルを探ってる。
Longcheng Li, Xiaoming Sun, Jiadong Zhu
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新しいライブラリがロボティクスアプリケーション向けのMPPIアルゴリズムを強化する。
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モバイルやエッジデバイスでCNNを直接トレーニングする新しい方法。
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デジタルツインを簡素化するために、低次元モデルとハイパフォーマンスコンピューティングを使う。
S. Ares de Parga, J. R. Bravo, N. Sibuet
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新しい方法がプライバシーを向上させつつ、フェデレーテッドラーニングにおけるモデルのパフォーマンスを強化する。
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Inf-MLLMは限られたリソースで複雑なデータストリームを扱う効率を高めるよ。
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革新的な合成データの方法で、医療画像の精度が向上し、患者のプライバシーも守られるよ。
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エージェントのコラボレーションの新しい戦略は、AIの応答における信頼と効率を高める。
Vladyslav Larin, Ivan Nikitin, Alexander Firsov
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新しい方法がブロックチェーンの信頼性と効率を分散型ネットワークで高めるよ。
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