クラウド交渉の新しいアプローチがリソースの配分を改善し、コストを削減するよ。
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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新しい方法ががん細胞の多様性を理解するのを助けて、より良い治療法につながるよ。
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分散システム、同期、セーフティメソッドの概要。
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新しい方法が、クライアントの違いに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んだ。
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新しい方法で、太陽光発電システムの性能低下を時間とともにより正確に評価できるようになった。
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新しいシミュレーション方法が風力タービンのデザインと効率を向上させる。
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新しい技術が共有ネットワーク上のDNNジョブ間のコミュニケーションを強化するよ。
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エージェントが中央のコーディネーションなしでソリューションを最適化する方法。
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分散コンピューティングにおける安定化合意の問題の概要。
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新しいアルゴリズムがスパースグラフにおける最大重み独立集合の解法を改善する。
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フェデレーテッドラーニングとプライバシー技術を組み合わせることで、モデルをトレーニングしながらセンシティブなデータを守れるんだ。
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テクノロジーシステムが情報を効果的にコミュニケーションして処理する方法を学ぼう。
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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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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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