分散システム に関する最新の記事

新しいモデルは振り付けプログラミングで効率的なコミュニケーションをサポートするよ。

この研究は、分散コンピューティングにおける進化可能なエージェントの利点について話してるよ。

名目プロセス計算の概要とそれがコンピュータサイエンスにおける重要性。

iDDGTは、分散最適化の課題に対する柔軟なソリューションを提供する。

デバイスネットワークで平均を計算する際にプライバシーを確保する方法を探る。

DSpodFLは、クライアントの違いに対応して、分散型フェデレーテッドラーニングを強化するよ。

分散システム、同期、セーフティメソッドの概要。

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。

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。

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。

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。

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。

MPSTが分散システムにおけるコミュニケーションプロセスをどう強化するかを学ぼう。

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。

FlipHashが分散データベースで安定性を提供する方法を学ぼう。

新しい技術が分散モデル学習のコミュニケーション効率を改善するんだ。

新しいアルゴリズムが通信遅延のある分散システムの効率を向上させる。

新しい方法がクライアントの更新戦略を使って連合学習の効率を向上させる。

MO-COHDAは効率的な分散最適化でエネルギーシステムを変革する。

エージェントがデータを直接共有せずに関数を推定する方法。

この研究は、エラーフィードバックにおける重み付けされた更新を効果的に使うことで、分散学習を強化するよ。

Quokkaはデータ処理のために改善されたフォールトリカバリーのための書き込み先行系譜を導入した。

DUETSの紹介：最小限のコミュニケーションで分散型意思決定を最適化する方法だよ。

新しいアプローチで非同期BFTシステムのスケーラビリティが向上する。

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。