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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分散・並列・クラスターコンピューティング大規模言語モデルの効率性向上

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。

2025-09-01T14:54:36+00:00 ― 1 分で読む

機械学習フェデレーテッド・アンラーニング：プライバシーに注目

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。

2025-09-01T12:24:30+00:00 ― 1 分で読む

データ構造とアルゴリズム永続メモリ技術を使ったダイナミックグラフの管理

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。

2025-09-01T04:14:42+00:00 ― 1 分で読む

機械学習フェデレーテッドラーニング：デバイスの多様性の課題に挑む

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。

2025-09-01T02:00:24+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ニューラルネットワークにおけるモデル並列処理で複雑さを管理する

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。

2025-08-31T20:28:36+00:00 ― 1 分で読む

機械学習新しい方法でフェデレーテッドラーニングのデータ復元が改善された

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。

2025-08-31T17:50:36+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並列RTLシミュレーションでハードウェア設計を加速する

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。

2025-08-31T14:01:30+00:00 ― 1 分で読む

ソフトウェア工学 ShuffleBenchを使ったデータシャッフルの評価

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。

2025-08-31T12:03:00+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 Braid: 科学的ワークフローのための新しいツール

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。

2025-08-31T01:07:18+00:00 ― 1 分で読む

機械学習 Re-Fedフレームワーク：フェデレーテッドインクリメンタル学習の課題に挑む

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。

2025-08-30T22:21:24+00:00 ― 1 分で読む

機械学習エッジデバイスでのディープラーニング改善

新しい方法が限られたリソースのデバイスでDNNの効率を向上させる。

2025-08-30T16:18:00+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効率的なコンピューティングのためのタスクスケジューリング技術の改善

タスクスケジューリング手法を効果的に評価・比較するための新しいフレームワーク。

2025-08-30T09:19:18+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 JAXを使ったフェデレーテッドラーニングの進展

新しいJAXベースのライブラリが、フェデレーテッドラーニングを簡素化して、モデルのトレーニングをもっと良くするよ。

2025-08-30T08:55:36+00:00 ― 1 分で読む

暗号とセキュリティヘルスケアにおけるブロックチェーン技術を使った患者データのセキュリティ

ブロックチェーンが医療データのセキュリティとプライバシーをどう改善するか見てみよう。

2025-08-30T06:41:18+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クオッカ：フォールトトレラントなクエリエンジンの一歩前進

Quokkaはデータ処理のために改善されたフォールトリカバリーのための書き込み先行系譜を導入した。

2025-08-30T06:33:24+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 GBCを使ったバイクリックカウントの改善

GBCは大規模な二部グラフでバイクリックを数えるための効率的なソリューションを提供してるよ。

2025-08-30T04:50:42+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プログラミングの基本概念を簡単に説明するよ

簡単な言葉でプログラミングの基本用語やアイデアを学ぼう。

2025-08-29T17:39:12+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データセンターのエネルギー管理の進化

新しい方法がデータセンターの電力消費モデルを強化する。

2025-08-29T15:48:36+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 ExeGPT：LLMの効率への新しいアプローチ

ExeGPTはNLPタスクのために大規模言語モデルを効率よく動かすのに役立つ。

2025-08-29T05:32:24+00:00 ― 1 分で読む

機械学習階層型連合学習を通じた車両通信の強化

新しい学習フレームワークで車両ネットワークのデータ共有と安全性を革命的に変える。

2025-08-29T01:00:10+00:00 ― 1 分で読む

機械学習 DUETSアルゴリズムで効率的な学習

DUETSの紹介：最小限のコミュニケーションで分散型意思決定を最適化する方法だよ。

2025-08-28T23:01:32+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 Earth+: 衛星データ通信の新しいシステム

Earth+は、画像の変化に焦点を当てることで、衛星画像の伝送を強化するんだ。

2025-08-28T17:25:36+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言語モデルシステムの効率を上げること

新しいシステムが大規模言語モデルの出力とコスト効率を向上させる。

2025-08-28T17:09:48+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 FIN-NGプロトコルでビザンチン障害耐性を向上させる

新しいアプローチで非同期BFTシステムのスケーラビリティが向上する。

2025-08-28T14:31:48+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 BeRGeR: メッセージングのための堅牢な方法

BeRGeRは、障害があるネットワークで信頼できるメッセージ配信を提供するよ。

2025-08-28T09:31:36+00:00 ― 1 分で読む

暗号とセキュリティ大規模言語モデルのセキュリティ課題

LLMがもたらす脅威と防御戦略についての考察。

2025-08-28T09:23:42+00:00 ― 1 分で読む

機械学習分散型学習モデルにおけるプライバシーの保護

分散学習でパフォーマンスを維持しつつプライバシーを強化する方法を探る。

2025-08-28T02:40:48+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レジェントで流体流動ソリューションを進化させる

新しいプログラムがRegentとLSKUMメソッドを使って流体の流れの計算を改善したよ。

2025-08-28T01:45:30+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識極地海氷を分類する新しい方法

Sentinel-2の画像を使った方法で、極地の海氷を自動的にラベリングするのを手伝うよ。

2025-08-28T00:26:30+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生成AIのカーボン排出削減

新しいフレームワークが大規模言語モデルのカーボンフットプリントを削減することを目指してるよ。

2025-08-27T22:12:12+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プルーニング技術でビジョントランスフォーマーを強化する

効率的な画像処理のための重みとトークンプルーニングを組み合わせた新しいアプローチ。

2025-08-27T16:08:48+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並列計算シミュレーターでのキャリブレーション自動化

分散コンピューティングでのより正確なシミュレーションのためのキャリブレーションプロセスの効率化。

2025-08-27T15:05:36+00:00 ― 1 分で読む

データ構造とアルゴリズムエラスティックリラクゼーション：データ構造への新しいアプローチ

変動する負荷に応じたデータ構造の動的調整で効率的なパフォーマンスを実現。

2025-08-27T12:19:42+00:00 ― 1 分で読む

システムと制御多-Agentシステムにおける効率的なリソース配分

分散アルゴリズムがエージェント間のリソース割り当てをどう効率化するかを見てみよう。

2025-08-27T08:41:38+00:00 ― 1 分で読む

機械学習 FedMefでフェデレーテッドラーニングの効率をアップ！

FedMefは、革新的なプルーニング技術を使って低リソースデバイス向けのフェデレーテッドラーニングを改善するんだ。

2025-08-27T06:24:12+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イーサリアムのシングルスロットファイナリティへの道

イーサリアムネットワークでトランザクションの早い確定を実現する方法を探してる。

2025-08-27T00:05:00+00:00 ― 1 分で読む

データ構造とアルゴリズムフーリエ変換を使ったモーメント推定の進展

フーリエ変換を使ったデータモーメント推定の新しい方法。

2025-08-26T20:23:48+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カチマルツアルゴリズムの並列化の進展

新しい手法が、密な線形システムを解くためのカチマルツアルゴリズムを強化してるよ。

2025-08-26T15:39:11+00:00 ― 1 分で読む

機械学習関係型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める

機密データを共有せずにモデルをトレーニングするための新しいフレームワーク。

2025-08-26T11:42:24+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ラディカル・サイロン：データ処理の新しいアプローチ

ディープラーニングにおける効率的なデータ管理のために、RADICAL-PilotとCylonを組み合わせる。

2025-08-26T10:47:06+00:00 ― 1 分で読む