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機械学習エッジサーバーでフェデレーテッドラーニングを改善する

この研究は、エッジサーバーを使ってリソース管理をより良くしながら、フェデレーテッドラーニングの効率を高めるんだ。

Zhidong Gao, Yu Zhang, Yanmin Gong

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分散・並列・クラスターコンピューティング効率的なエネルギースケジューリングで衛星バッテリー寿命を最大化する

新しいアプローチで、衛星がバッテリーの使用を減らして寿命を延ばす手助けをする。

Nasrin Razmi, Bho Matthiesen, Armin Dekorsy

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機械学習ニューラルネットワークのためのゾロ活性化関数を紹介するよ

ゾロ機能は、強化されたニューラルネットワークのパフォーマンスのためにスムーズなソリューションを提供する。

Matias Roodschild, Jorge Gotay-Sardiñas, Victor A. Jimenez

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機械学習フェデレーテッドラーニングの脆弱性に対処する:新しいアプローチ

データ攻撃に対するフェデレーテッドラーニングのレジリエンスを向上させる新しい方法。

Momin Ahmad Khan, Yasra Chandio, Fatima Muhammad Anwar

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機械学習エネルギーベースのアプローチでマルチモーダル生成モデルを進化させる

新しいフレームワークは、エネルギーベースのモデルを使って、複数のソースからのデータ生成を改善するよ。

Shiyu Yuan, Jiali Cui, Hanao Li

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ロボット工学人間の動画から学ぶロボットの教え方

新しい方法が、ロボットがオンラインの人間の動画を使ってタスクを学ぶ手助けをして、トレーニングの必要性を減らしてるよ。

Homanga Bharadhwaj, Debidatta Dwibedi, Abhinav Gupta

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