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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暗号とセキュリティフェデレーテッドラーニングでデータプライバシーを進化させる

フェデレーテッドラーニングは、センシティブな分野でのデータプライバシーの課題に取り組んでるよ。

2025-06-11T19:37:42+00:00 ― 1 分で読む

ネットワーキングとインターネット・アーキテクチャエッジコンピューティングにおけるタスク管理の改善

新しいフレームワークがエッジコンピューティングのタスクスケジュールと実行を強化するよ。

2025-06-11T14:29:36+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 Tsetlinパーソナライズドフェデレーテッドラーニングでプライバシーを進める

新しい方法が、パーソナライズされたアプローチを通じて機械学習におけるデータプライバシーを強化してる。

2025-06-11T09:13:36+00:00 ― 1 分で読む

量子物理学量子コンピュータで音声認識を進化させる

データプライバシーを守りながら音声認識を改善する新しい方法。

2025-06-11T07:18:42+00:00 ― 1 分で読む

暗号とセキュリティカウントチェーン：カウントシステムの新時代

CountChainはブロックチェーンを使って、オンライン広告のカウントの精度と信頼性を向上させるんだ。

2025-06-10T21:54:12+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サーバーレスコンピューティングを使った効率的なネットワーク管理

この記事では、サーバーレスコンピューティングを通じたネットワーク管理の新しいアプローチについて話しています。

2025-06-10T14:31:48+00:00 ― 1 分で読む

機械学習強化学習でコードのパフォーマンスを向上させる

新しいRL環境は、MLIRコンパイラのコード最適化を改善することを目指してるんだ。

2025-06-10T12:41:12+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ブロックチェーンシステムの障害処理能力の評価

五つの最新システムにわたるブロックチェーンのフォールトトレランスを分析した研究。

2025-06-09T15:21:24+00:00 ― 1 分で読む

暗号とセキュリティフェデレーテッドラーニングでインサイダー脅威を検出する

新しい方法が、内部脅威検出のためにフェデレーテッドラーニングと敵対的トレーニングを組み合わせてるんだ。

2025-06-09T13:54:30+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並列計算を使ったラジオ波アブレーションシミュレーションの改善

この研究は、実行時間を短縮するために並列計算技術を適用してRFAシミュレーションを強化してるよ。

2025-06-09T13:07:06+00:00 ― 1 分で読む

ハードウェアアーキテクチャー CARAMLでAIハードウェアのパフォーマンスをベンチマークする

CARAMLは、機械学習タスクにおけるAIハードウェアの効率を評価する新しい方法を提供してるよ。

2025-06-09T12:43:24+00:00 ― 1 分で読む

機械学習フェデレーテッドラーニングとディープトランスファーハッシングでプライバシー向上

この記事では、プライバシー重視のデータ手法としてフェデレーテッドラーニングとディープトランスファーハッシングを使ったものについて話してるよ。

2025-06-09T06:32:06+00:00 ― 1 分で読む

量子物理学 MRIデータ分析の革新的アプローチ

新しい方法が、古典的および量子技術を使って認知症診断のためのMRI分析を改善する。

2025-06-08T17:57:03+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 RapidOMS: 質量分析におけるタンパク質解析の変革

RapidOMSは、質量分析の分析に対して、より速くて効率的なアプローチを提供します。

2025-06-08T16:50:30+00:00 ― 1 分で読む

機械学習言語モデルのためのRLHFトレーニングの進展

言語モデルのトレーニングに新しいアプローチが導入されて、効率とパフォーマンスが向上したよ。

2025-06-08T14:04:36+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分散システムの検証: 課題と方法

分散システムの検証の重要性と方法についての概要。

2025-06-08T13:09:18+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共同編集の進化

新しいアルゴリズムがドキュメント編集のリアルタイムコラボレーションを改善する。

2025-06-08T12:21:54+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連合型グラフ学習の新しい方法

このアプローチは、大規模グラフデータからモデルをトレーニングする効率を向上させながら、プライバシーを守るんだ。

2025-06-08T05:39:00+00:00 ― 1 分で読む

理論経済学ブロックチェーン取引意図オークションの公平性

現代金融における取引意図オークションの公平性と効率性を検討する。

2025-06-07T19:11:48+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 PASS: 複雑な問題に取り組む新しい方法

PASSは確率的コンピューティングを使って、いろんな分野の難しい課題を効率的に解決するんだ。

2025-06-07T16:34:09+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ドミノ：大規模言語モデルの高速トレーニングへの新しいアプローチ

Dominoは、GPU間の通信を最適化することで言語モデルのトレーニング速度を向上させる。

2025-06-07T15:10:00+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新しいフレームワークが言語モデルの長文処理を改善するよ。

新しい方法で、言語モデルの長い入力を処理する効率がアップしたよ。

2025-06-07T12:16:12+00:00 ― 1 分で読む

機械学習データ分析における因果発見の本質

因果関係がいろんな分野の決定にどう影響するかを探ってみよう。

2025-06-07T03:22:44+00:00 ― 1 分で読む

機械学習階層的フェデレーテッドラーニングの理解

階層的フェデレーテッドラーニングとデバイスのプライバシーに対するその利点についての考察。

2025-06-07T01:52:06+00:00 ― 1 分で読む

機械学習ゼロオーダー最適化でフェデレーテッドラーニングを改善する

新しい方法がフェデレーテッドラーニングを強化して、データ転送とエネルギー使用を減らすんだ。

2025-06-07T00:48:54+00:00 ― 1 分で読む

機械学習エッジでの共同推論によるマルチビュー分類

このアプローチは、複数のデバイスからのデータ分析の効率と精度を向上させるよ。

2025-06-06T15:59:36+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スーパーコンピュータ上でのLFRicモデルの性能評価

LFRicが天気予測のために異なるスーパーコンピュータでどう動くかを見てみよう。

2025-06-06T12:10:30+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 EfiMon: コンピュータのエネルギー測定のための新しいツール

コンピュータープログラムのエネルギー使用を分析するツール。

2025-06-06T04:08:36+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データの合意におけるプライバシーと正確性のバランス

新しい方法が、分散ネットワークで最大値を見つける際にプライバシーを守るよ。

2025-06-06T03:53:23+00:00 ― 0 分で読む

機械学習長文コンテキスト言語モデルのパフォーマンス向上

長文コンテキストの言語モデルの効率を改善する方法を学ぼう。

2025-06-06T01:54:18+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識エッジデバイスでの物体検出のためのディープラーニングモデルの評価

小型コンピュータデバイスでの物体検出モデルの性能に関する研究。

2025-06-05T17:20:48+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 miniLB: ラティス・ボルツマン法アプリケーションの簡素化

miniLBは、さまざまなハードウェアシステムでLBMシミュレーションを評価するのを簡単にする方法を提供してるよ。

2025-06-05T16:49:12+00:00 ― 1 分で読む

暗号とセキュリティメモリ中心のコンピューティングでデータプライバシーを強化する

メモリ中心のデザインを通じてプライバシー保護計算とその効率を探る。

2025-06-05T16:33:24+00:00 ― 1 分で読む

暗号とセキュリティブロックチェーンを理解しよう：簡単な概要

ブロックチェーン技術とそのいろんな分野での応用について学ぼう。

2025-06-05T11:49:00+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サイクロイド: プロセスモデリングへのレジリエントなアプローチ

サイクロイドがプロセスの失敗を経ても効率を維持できる方法を学ぼう。

2025-06-05T09:11:00+00:00 ― 0 分で読む

機械学習科学データの損失圧縮の進展

機械学習が科学のデータ圧縮をどう上げるか発見しよう。

2025-06-05T08:31:30+00:00 ― 1 分で読む

離散数学不確定グラフの研究：新しいアプローチ

不確実なグラフとその中心性を分析する新しい方法。

2025-06-05T04:18:42+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 C-syncプロトコルがIoTの時間同期を強化する

C-syncは、IoTネットワークにおける時間同期の効率と障害耐性を向上させる。

2025-06-04T17:12:55+00:00 ― 1 分で読む

量子物理学機械学習を使った量子ノイズの推定

研究者たちは量子コンピュータのノイズ推定を改善するために機械学習を活用している。

2025-06-04T13:12:33+00:00 ― 1 分で読む

機械学習 TensorSocketでディープラーニングを簡略化する

TensorSocketは、データを共有して読み込むことによって、ディープラーニングのトレーニング効率を向上させるよ。

2025-06-04T06:19:24+00:00 ― 1 分で読む