分散システム に関する最新の記事

この記事では、PL条件下での有限和最適化における新しい手法を検討しています。

分散システムでの合意のためのRaftアルゴリズムの概要。

シャーディングがデータベースのパフォーマンスと効率をどう改善するか学ぼう。

新しいアルゴリズムが広域ネットワークでの状態機械レプリケーションの性能と信頼性を向上させる。

リソースセマンティクスとそのシステムモデリングへの応用を探る。

新しいアルゴリズムで、デバイスがコミュニケーションの課題があっても合意できるようになった。

連合学習における悪意のある攻撃に対する脅威と防御を分析する。

Interpipeはクロスチェーンステートチャネルを通じてブロックチェーンの接続性を強化する。

マルチユーザーアクセスのためのデータ構造管理に関する研究。

新しい方法が、不正確なデータや敵対的な行動にもかかわらず、エージェント間の合意を高める。

分散プログラムのトレースを仕様と照らし合わせて検証することの重要性を学ぼう。

分散システムの効率に時計同期がどう影響するか学ぼう。

クライアントとサーバー間のコミュニケーションの信頼性を向上させる戦略を検討中。

ロールアップについて、その種類、構成要素、ブロックチェーン技術における特性を学ぼう。

新しい方法が大規模データセットの文字列ソートの速度と効率を向上させる。

この論文は、メモリ使用量と応答時間を老化の指標として評価してるよ。

MUSICフレームワークは、スピードをアップさせて通信コストを下げることで分散最適化を強化するんだ。

新しい技術が大規模な分散システムの検証を改善する。

ALockはRDMAの同期を簡素化し、パフォーマンスを向上させ、レイテンシを減少させるよ。

FedCRLがユーザーのプライバシーを守りながら、機械学習をどう改善するかを発見しよう。

新しい方法が分散型フェデレーテッドラーニングシステムでのトレーニングを強化してるよ。

この研究は、エージェントがどうやって相互作用して合意に達するかを無秩序なデータプロトコルを使って分析してるよ。

新しい方法が機械学習のトレーニング効率を向上させ、データプライバシーを守るんだ。

新しいアルゴリズムが、不安定なエージェントとの分散最適化の課題に挑んでるよ。

今日の接続されたデバイスにおけるコンセンサスの重要性について学ぼう。

新しい方法で連合学習におけるデバイス選択の効率が向上。

確率的ビザンチン故障耐性が分散システムにおける合意をどう強化するか学ぼう。

未知の参加者や障害があっても、どうやってコンセンサスを達成できるかを探る。

新しい方法で信頼性のあるコンピューティングのための分散プロトコルの作成が改善される。

新しいプロトコル、pRFTは、分散システムでの合理的なプレイヤー間の合意を改善する。

複雑な行動をどうやっていろんなモニタリングシステムがチェックしてるのか見てみよう。

ネットワークの信頼性に関する古典的および量子的アプローチの概要。

この記事では、分散ネットワークでのイベント管理のための信頼性の高い論理時計システムを紹介します。

フェデレーテッドバッチノーマライゼーションは、分散学習環境でのモデル学習を向上させるよ。

適応的ロバストクリッピング技術を通じて分散学習を改善する。

新しい手法が機械学習の分散システムの信頼性と効率を向上させる。

Client2Vecは、ユーザーデータのユニークな識別子を作成することで、フェデレーテッドラーニングを強化する。

Armaは、分散ネットワークで信頼性のあるトランザクション処理のためのスケーラブルなソリューションを提供してるよ。

マルチレベル加法モデルを通じてフェデレーティッドラーニングを改善する新しい方法。

研究は、変化するネットワークにおけるブラックホールの探索問題に取り組んでいる。