分散システム に関する最新の記事

新しい戦略がDBMCを強化して、ネットワークでの合意が速くなった。

新しいアルゴリズムが、ユーザーのプライバシーを守りながらマルチエージェントシステムを最適化するよ。

セキュアなクラウドアプリのためのCCF確認の重要性を見てみよう。

タスクフュージョンは、効率的なタスク管理を通じて分散コンピューティングのパフォーマンスを向上させるんだ。

新しいフレームワークが時間管理を通じて非同期通信システムの信頼性を高める。

多様なデータで機械学習のトレーニングを改善する新しい方法。

半二重通信効率に対する敵対的影響の効果を探る。

閾値オートマトンが分散アルゴリズムの検証をどう改善するかを調べる。

さまざまなネットワーク構造での分散学習をより良くするための量子化技術を検討中。

ノードデータをプライベートに保ちながら平均を計算する方法。

この研究は、ネットワークの構成がバイザンチン脅威の中での分散型連合学習にどう影響するかを調べてるんだ。

新しいアルゴリズムが、視界が限られたマルチエージェント環境での意思決定を向上させる。

この研究は、共有ランダム性が地域分散問題を解決する効率をどう向上させるかを明らかにしている。

代数的効果を使った振付プログラミングを探求して、分散アプリケーション開発を強化する。

Apache Flinkのようなステートフルデータフローシステムで信頼性を確保するための正式なアプローチ。

Toychainはロボット間の安全なコミュニケーションをシンプルにして、協力的なタスクを実現するよ。

フェデレーテッドラーニングにおけるバックドア攻撃に対するセキュリティを強化する新しいアプローチ。

セル・オートマトンは、信頼性と効率的なコミュニケーションを通じてネットワーク設計を改善する。

クラウド環境でデータセキュリティを強化するために、分散型キーバリューストアを導入する。

新しいアプローチがモデルのトレーニングを強化しつつ、データプライバシーを守る。

通信の遅延があっても、エージェントが一緒に学ぶことでどうやって早く成長するかを調べてるんだ。

新しい方法でグラフニューラルネットワークのトレーニング効率と精度が向上した。

新しい方法が機械学習のビジョントランスフォーマーのプライバシーを強化。

新しい方法がメッセージパッシングシステムにおける原子的スナップショットの速度と効率を向上させる。

この論文では、連合学習と制御アプリケーションのシナジーについて検討してるよ。

この記事では、リコンポジションがソフトウェア検証プロセスの改善にどんな役割を果たすかについて話してるよ。

新しいプロトコルがP2Pネットワークのピアサンプリングの効率とランダム性を向上させるよ。

FADASは、データプライバシーを守りつつ、非同期のクライアントアップデートを可能にすることでフェデレーテッドラーニングを改善する。

動的コンピューティング環境における仮想マシンのカラリング管理のアプローチ。

機械学習を使った分散システムのコンセンサスを改善する新しい方法。

分散型量子コンピューティングが化学の進歩にどんな役割を果たすか探ってる。

エージェントが選択肢を効率的に選んで報酬を最大化するための新しい方法。

新しいアプローチが分散AIモデル間のデータ共有を強化する。

故障や悪意のある行動に直面しているシステムでの合意形成の方法を探ってみて。

Rorqualは、信頼できる実行環境を使ってブロックチェーンの取引処理を改善するよ。

分散システムのさまざまな整合性レベルについて学び、それがどんな影響を与えるかを知ろう。

DiOMPは、効率的な分散システムプログラミングのためにPGASとOpenMPを組み合わせている。

分散型手法を使った効率的なダウンリンクビームフォーミングの新しいアプローチ。

腐ったデータの中で最大値を見つけるための戦略を探る。

新しい方法が、さまざまなデータの課題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。