新しいアプローチがクラウドサービスでの量子コードと出力を不正アクセスから守るんだ。
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最先端の科学をわかりやすく解説
新しいアプローチがクラウドサービスでの量子コードと出力を不正アクセスから守るんだ。
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この記事では、FortranをFPGAプログラミングツールと統合して、パフォーマンスを向上させるための取り組みが紹介されています。
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ローカリティを意識した戦略で、並列システムのデータ共有効率を上げる。
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リアルタイムアプリケーションでDNNのパフォーマンスを向上させるための戦略を見てみよう。
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革新的なアプローチでGPU上の時間的インタラクショングラフのトレーニングが早くなる。
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新しいGPU最適化ソルバーがガイアミッションのデータ分析を改善したよ。
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新しい手法がオフラインRLのポリシー評価を強化する。
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一般的なグラフ構造を使ってクエリ評価を速くする方法を学ぼう。
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フェデレーテッドラーニングのプライバシーリスクを調べて、防御策の改善が必要だね。
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新しい手法が最適化問題のための順列生成の効率を向上させる。
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動的スケジューリングによって高水準合成のパフォーマンスを改善する新しいアプローチ。
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電子システムのクロック信号を改善するための新しい方法。
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ブロックチェーンセキュリティを強化するための共同学習フレームワークを紹介するよ。
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Specxは、さまざまなコンピュータシステムでタスク管理を改善して、アプリケーションのパフォーマンスを速くします。
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新しい方法がクラウドとエッジコンピューティングのリソースリースを改善する。
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Hanayoは、その波のような構造で大規模言語モデルのトレーニング効率を向上させる。
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近似計算がハイパフォーマンスコンピューティングでパフォーマンスを最適化する方法を発見しよう。
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監査システムがデータのセキュリティと責任をどう強化するか学ぼう。
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FedLADAは、モデルのトレーニング速度と精度を向上させつつ、データプライバシーを確保するよ。
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この論文では、クラウドデータプラットフォームのパフォーマンス向上のためのチューニング設定を探るよ。
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Equitable-FLは、リソースが異なるデバイスで効率的なフェデレーテッドラーニングを実現するよ。
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この論文は、マルチロール論理が論理操作や通信システムに与える影響を探る。
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同時プログラムの最悪のシナリオを作成する方法を学ぼう。
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この研究は、ソーシャルネットワークにおける多数決のダイナミクスと、それが選挙に与える影響を調査してるんだ。
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FCCAは、連合学習でユーザーのプライバシーを守りながらモデルの精度を向上させる。
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分散システムにおけるブロードキャストプロトコルの概要で、コミュニケーション効率に焦点を当ててる。
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Objcacheは、コンテナ化されたアプリケーションのデータアクセスと整合性を改善するよ。
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CPUとGPUがディープラーニングのトレーニング効率にどう影響するかの研究。
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マスター・スレーブモデルを使った高度なレコメンデーションシステムのユーザー提案の改善について。
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Groveは、分散システムの信頼性を確保する方法を提供してるよ。
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SymEDは、リアルタイムのIoTデータ処理のための適応型シンボリック表現を提供してるよ。
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この作品は、ロボットがグリッド環境でお互いを見ることができる方法について扱ってるよ。
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エッジコンピューティングが静的ウェブサイトとそのホスティングをどう改善するかを探る。
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A64FXコンピュータシステムでの天体物理シミュレーションに関するFLASHソフトウェアのパフォーマンスのレビューを研究。
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コンピュータシステムの気候への影響と、その持続可能性に対する意味を調べる。
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ARCHER2を使った量子回路シミュレーションのエネルギー効率改善に関する研究。
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IoT環境での効率的なデータ処理のためにOrcoDCSを紹介するよ。
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この記事では、Kafkaでメッセージの順序を維持する方法について話してるよ。
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コンパクトな証明書を使ったジオメトリック交差グラフのローカル認証方法。
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新しい方法でフェデレーテッドラーニングの効率がアップしつつ、データプライバシーも守られるよ。
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