分散コンピューティング に関する最新の記事

分散システムにおける通信プロトコルの概要、特に待機のみのノンブロッキングブロードキャストプロトコルに焦点を当てる。

分散グラフ処理が複雑なデータセットを複数のシステムでどう管理するか学ぼう。

新しいアルゴリズムがクライアントの多様性と効率を考慮してフェデレーテッドラーニングを強化する。

新しい手法でグラフのすべての対の最短経路を解くためのコミュニケーションラウンドが減る。

完全匿名共有メモリモデルでの同期タスクの探求。

分散コンピューティングを使ってグラフの特性を確認する方法を探ってる。

分散グラフ彩色の最新の手法や課題を探ってみよう。

AL-DSGDは、動的なコミュニケーションと重み付けされた貢献を通じて、分散学習の効率を向上させるよ。

ゼロディレイサイクルと効率的な分散システムのための調整戦略を調べる。

ASRシステムで効率的なフェデレーテッドラーニングのための早期終了モデルの活用。

FedHPLは、デバイス間でデータプライバシーを守りつつ、フェデレーテッドラーニングの効率を高める。

この研究では、分散システムの故障デバイスへの耐性を高めるアルゴリズムを開発している。

マトリックススケッチングが大きなデータセットをどう簡単にするか学ぼう。

リプレイクロックは、分散システムの分析とデバッグを強化するよ。

コンピュータにおける当事者間の情報交換の研究を探る。

この記事では、回復方法を使ってハイブリッドワークフローのフォールトトレランスを向上させることについて話してるよ。

タスク割り当てと仕事のスケジューリングを改善して、効率を上げるための研究。

新しいフレームワークが、複数の参加者間のメッセージ送信プロトコルのコミュニケーション信頼性を向上させる。

新しい方法が確率的距離測定を使ってネットワーク接続テストを改善する。

この記事では、ロボットが燃料制約の下でどのように合意に達するかを探ります。

この記事は、フェデレーテッドラーニングの方法とそれがプライバシーやモデルの有用性に与える影響について話してるよ。

新しい戦略がコミュニケーションの制約にも関わらず、バーチャルグラフでの色割り当てを強化してるよ。

GRCが分散コンピュータシステムでのコミュニケーションをどう向上させるかを発見しよう。

新しいアルゴリズムがまばらなデータの行列乗算の効率を向上させた。

無限の制約があるネットワークシステムにおける最適化のための分散型手法。

OpenRCアルゴリズムは、ネットワークの変化にかかわらず、エージェントが平均に合意するのを助けるよ。

クライアント間で分散されたデータにおける行列分解手法を探る。

時間外が分岐バイシミラリティにおけるシステムの相互作用にどんな影響を与えるかを探ってみて。

なぜ偶サイクルの検出がネットワークの効率にとって重要なのか学ぼう。