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

機械学習二段階最適化で協働学習を改善する

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。

2025-06-14T22:01:12+00:00 ― 1 分で読む

量子物理学量子プロトコルを通じたビザンチン合意の進展

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。

2025-06-14T19:18:24+00:00 ― 1 分で読む

数学ソフトウェアMPPIジェネリックによるロボティクス制御の進展

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。

2025-06-14T16:53:35+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モバイルデバイスでの分散CNNトレーニング

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。

2025-06-14T16:21:30+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効率的なワークフローでデジタルツインを強化する

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。

2025-06-14T16:13:36+00:00 ― 1 分で読む

機械学習FedMD-CGでフェデレーテッドラーニングのプライバシーを改善する

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。

2025-06-14T14:07:12+00:00 ― 1 分で読む

機械学習Inf-MLLM: マルチモーダル処理への新しいアプローチ

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。

2025-06-14T00:57:12+00:00 ― 1 分で読む

機械学習連合学習で医療画像を進化させる

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。

2025-06-13T18:14:18+00:00 ― 1 分で読む

マルチエージェントシステム協力的な分散型AIシステムの進展

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。

2025-06-13T07:10:42+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新しいコンセンサスモデルでブロックチェーンを改善する

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。

2025-06-13T04:16:54+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フェデレーテッドラーニングとIoTの未来

FedD2Pは、IoTが重いリソースなしでモデルをトレーニングする新しい方法を提供してるよ。

2025-06-12T19:11:48+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MLがHPCデータセンターに与える影響の評価

MLと従来のワークロードを使ってHPCデータセンターのパフォーマンスを分析する。

2025-06-12T13:16:18+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フェデレーテッドラーニングにおけるダイナミックモデル選択

精度とリソースの使い方を改善する新しい連合学習のアプローチ。

2025-06-12T11:25:42+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ベッセル関数計算の進展

新しいアルゴリズムが、いろんな用途のために修正ベッセル関数の計算を向上させてるよ。

2025-06-12T09:03:30+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共有データでの新しいコラボ方法

調整不要のコラボレーティブレプリケーションは、常にメッセージを送り合わなくてもグループ作業をスムーズにするよ。

2025-06-11T23:03:06+00:00 ― 1 分で読む

機械学習ライデン融合：グラフトレーニングへの新しいアプローチ

機械学習で大規模ネットワークをうまく扱うための方法。

2025-06-11T21:28:18+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GPU中心のコミュニケーションの進展

GPU中心の方法へのシフトを探って、より良いコンピューティングパフォーマンスを目指す。

2025-06-11T21:04:36+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