新しいプルーニング手法が、精度を犠牲にせずにディープニューラルネットワークの効率をどう高めるかを学ぼう。
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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
RSS新しいアルゴリズムは、ネットワークの接続性に対処することでコミュニティ検出を改善してるよ。
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新しいアルゴリズムがモバイルエッジコンピューティング環境でのタスクオフloading効率を改善する。
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限られたコミュニケーションでエージェントが合意に達する方法の研究。
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Seerは、賢い予測手法を使って不規則な負荷に対するGPUパフォーマンスを最適化するんだ。
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ネットワーク内のコンピュータ間での効果的なタスク分配の戦略。
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新しい方法が、ノイズや障害の中で分散システムの合意を強化する。
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分散システムにおけるメモリタイプが通信にどう影響するかを調べる。
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自動監視ソリューションは、クラウドサービスの効率と信頼性を高めるよ。
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研究は、FPGAの改善によって市場リスク分析の効率を向上させることを検討している。
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大規模データセットで最大-プレックスを効率的に見つける新しい方法。
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複数のコンピュータが協力して複雑な問題を効率的に解決する方法を学ぼう。
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近代のアプリに適した効率的なカウントソリューション、近似法を使って。
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分散ネットワーク内のグラフで三角形を近似する概要。
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強い線形化の概要とそれが並行プログラミングで持つ重要性。
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量子系をシミュレーションするための状態ベクトルとテンソルネットワーク法の評価。
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新しい方法が、安全なコンピュータ環境でのプライバシーと精度を向上させてるよ。
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研究によると、GPUのパワー制限をすることでエネルギー消費と温度を下げられるんだって。
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新しいフレームワークがメモリ内処理システムを使ってGNNの性能を向上させる。
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FedUVは、非IIDデータにおける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。
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言語モデルを効率的にトレーニングし使うためのデュアルメソッド。
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分散型プラットフォームは、本物のユーザーフィードバックを確保することを目指してる。
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この記事では、DRAMでデータを効率的に処理するための柔軟なシステムについて話してるよ。
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マルチクラウド環境におけるコンテナの使い方と課題の概要。
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新しいモデル構造が効率を高めて、レコメンデーションシステムの精度を維持するんだ。
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サーバーレスプラットフォームでのリソース配分を改善するための戦略。
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GSL-LPAは、大規模ネットワークのコミュニティ検出を接続性を維持することで強化するんだ。
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Asyn2Fは、より良いモデルトレーニングとデータプライバシーのために非同期連合学習を改善するんだ。
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新しい方法は、機械学習を使ってMPIプログラムのエラーを効果的に検出するよ。
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新しい方法がクライアントの更新戦略を使って連合学習の効率を向上させる。
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新しいシステムがLLMの提供を強化して、遅延やメモリの問題に対処してるよ。
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フェデレーテッドアンラーニングとその機械学習におけるプライバシーの課題を検討する。
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新しいフレームワークが永続メモリを使って動的グラフのリアルタイム分析を改善する。
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さまざまなデバイスとデータに起因する連合学習の課題に取り組む。
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モデル並列性が大きなニューラルネットワークのトレーニングをどう助けるかを見てみよう。
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新しいアプローチが、フェデレーテッドラーニングのプライバシーの問題に対処しつつデータ回復を強化する。
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新しい並列RTLシミュレーション手法が複雑なハードウェア設計プロセスを加速させてるよ。
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ストリーム処理フレームワークでデータシャッフルのパフォーマンスを測るツール。
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Braidは複雑なワークフローをうまく管理して、科学研究を強化するよ。
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データプライバシーを守りながらFederated Incremental Learningの学習を改善する新しいフレームワーク。
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