エクスクレーブがフェデレーテッドラーニングモデルのプライバシーと整合性をどう高めるかを学ぼう。
Jinnan Guo, Kapil Vaswani, Andrew Paverd
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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インテリジェントナレッジストアで超高速で正確なデータアクセスを体験しよう。
Derrick Quinn, Mohammad Nouri, Neel Patel
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SparseMapは、効率的なニューラルネットワーク処理のためにデータ管理を簡素化する。
Xiaobing Ni, Mengke Ge, Jiaheng Ruan
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ProFeが分散型フェデレーティッドラーニングでのコミュニケーションをどう改善するかを見つけよう。
Pedro Miguel Sánchez Sánchez, Enrique Tomás Martínez Beltrán, Miguel Fernández Llamas
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なぜ偶サイクルの検出がネットワークの効率にとって重要なのか学ぼう。
Pierre Fraigniaud, Maël Luce, Frédéric Magniez
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LLMマイクロサービスがAIアプリケーションの効率と柔軟性をどう高めるかを発見しよう。
Hongyi Jin, Ruihang Lai, Charlie F. Ruan
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忍者がどうやってコミュニケーションをとって、変化する環境で重要な行動を決めるのかを発見しよう。
Benno Lossin, Philipp Czerner, Javier Esparza
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研究によって、通信システムにおけるニューラルネットワークの防御力を高める方法が明らかになった。
Alireza Furutanpey, Pantelis A. Frangoudis, Patrik Szabo
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TRAILは、信頼できないクライアントにうまく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。
Gangqiang Hu, Jianfeng Lu, Jianmin Han
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CEFGLは複数のクライアント向けにプライバシーを守るデータ学習を提供してるよ。
Ruyue Liu, Rong Yin, Xiangzhen Bo
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分散型推測実行でアプリのパフォーマンスを革命的に向上させよう。
Tianyu Li, Badrish Chandramouli, Philip A. Bernstein
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新しい技術が複雑な血管疾患の手術シミュレーションを向上させる。
Kevin Garner, Fotis Drakopoulos, Chander Sadasivan
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C-FedRAGは、組織間での機密性を確保しつつ、安全なデータ共有を可能にします。
Parker Addison, Minh-Tuan H. Nguyen, Tomislav Medan
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新しいクラスタリング手法が粒子検出器のデータ処理を向上させる。
Tomáš Čelko, František Mráz, Benedikt Bergmann
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小さいモデルと大きいモデルを組み合わせて、テキスト生成を革命的に速くする。
Seungeun Oh, Jinhyuk Kim, Jihong Park
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分散学習におけるメンバーシップ推測攻撃のリスクを探ろう。
Ousmane Touat, Jezekael Brunon, Yacine Belal
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Frenzyは、多様なGPUを使って大規模言語モデルのトレーニングを効率化し、時間とリソースを節約するよ。
Zihan Chang, Sheng Xiao, Shuibing He
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ショパンは研究者にとって空間データの扱いを簡単で効率的にしてくれる。
Insang Song, Kyle P. Messier
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分散学習がリアルタイムコンピュータビジョンアプリで遅延を減らす方法を学ぼう。
Nikos G. Evgenidis, Nikos A. Mitsiou, Sotiris A. Tegos
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Flex-PEは、適応可能な処理能力でAIの効率を向上させるよ。
Mukul Lokhande, Gopal Raut, Santosh Kumar Vishvakarma
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ビザンチン障害耐性が、失敗に対してシステムの信頼性をどう確保するかを学ぼう。
Matteo Monti, Martina Camaioni, Pierre-Louis Roman
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FedSSIが過去の知識を忘れずに機械学習をどう改善するかを発見しよう。
Yichen Li, Yuying Wang, Tianzhe Xiao
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Split Federated Learningがどのようにデータを安全に保ちながらスマートなモデルを訓練するかを学ぼう。
Justin Dachille, Chao Huang, Xin Liu
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小さいモデルがどうやってAIを日常のデバイスでよりアクセスしやすくて効率的にしてるか見てみよう。
Savitha Viswanadh Kandala, Pramuka Medaranga, Ambuj Varshney
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テキスト認識の進歩が、テクノロジーとのやり取りを変えてるよ。
Angelo Borsotti, Luca Breveglieri, Stefano Crespi Reghizzi
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Multi-Stage HiFoReAdがビジネスの需要予測の精度をどうやって向上させるかを学ぼう。
Zhengchao Yang, Mithun Ghosh, Anish Saha
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スマートスペースが家やオフィスの快適さ、効率、そして安全性をどう向上させるかを発見しよう。
Aygün Varol, Naser Hossein Motlagh, Mirka Leino
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AIArenaはAI開発を民主化して、ブロックチェーン技術を通じて協力と公平を促進してるよ。
Zhipeng Wang, Rui Sun, Elizabeth Lui
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ロボットは敏感なデータを共有せずに、高度な方法で一緒に歩くことを学ぶ。
Ye Zhu, Xiaowen Gong
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TeaStoreがマイクロサービスを使って変化する環境に適応し、成長する方法を発見しよう。
Simon Bliudze, Giuseppe De Palma, Saverio Giallorenzo
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DAIがクリプトスフィアで安定した価値を維持する方法について学ぼう。
Francesco De Sclavis, Giuseppe Galano, Aldo Glielmo
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RAFTとブロックチェーンがエッジコンピューティングの効率とセキュリティをどう向上させるか学ぼう。
Zain Khaliq, Ahmed Refaey Hussein
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新しい交通シミュレーターが、みんなにとってより安全でスムーズな道路を約束してるよ。
Sanghyun Son, Laura Zheng, Brian Clipp
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革新的な解決策がデジタル通貨の取引における二重支払いの問題に取り組んでるよ。
Maxence Perion, Sara Tucci-Piergiovanni, Rida Bazzi
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デバイス間でディープラーニングタスクを効果的に最適化する方法を学ぼう。
Divya Jyoti Bajpai, Manjesh Kumar Hanawal
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クラスタリングされたフェデレーテッド半教師あり学習は、データ処理の速度と精度を向上させる。
Moqbel Hamood, Abdullatif Albaseer, Mohamed Abdallah
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ソフトウェアの設定がパフォーマンスや最適化にどう影響するかを発見しよう。
Mingyu Huang, Peili Mao, Ke Li
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量子アルゴリズムが複雑なグラフ問題にどう立ち向かっているかを発見しよう。
Nicholas J. Pritchard
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新しいLLMシステムがロボットの作業速度と効率をアップさせる。
Neiwen Ling, Guojun Chen, Lin Zhong
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KunServeが大規模言語モデルとのインタラクションをどのように改善し、メモリ管理を強化するかを発見しよう。
Rongxin Cheng, Yifan Peng, Yuxin Lai
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