Um método novo pra encontrar plexos máximos de forma eficiente em grandes conjuntos de dados.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Aprenda como vários computadores trabalham juntos para resolver problemas complexos de forma eficiente.
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Soluções de contagem eficientes para aplicações modernas usando métodos aproximados.
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Uma visão geral de como aproximar triângulos em gráficos dentro de redes distribuídas.
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Uma visão geral da linearizabilidade forte e sua importância na programação concorrente.
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Avaliação de métodos de vetor de estado e redes de tensor para simular sistemas quânticos.
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Novos métodos melhoram a privacidade e a precisão em ambientes de computação segura.
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Pesquisas mostram que limitar a potência das GPUs pode reduzir o consumo de energia e as temperaturas.
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Um novo framework melhora o desempenho de GNN usando sistemas de Processamento em Memória.
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Um método duplo pra treinar e usar modelos de linguagem de forma eficiente.
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Plataforma descentralizada tem como objetivo garantir feedback verdadeiro dos usuários.
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Esse artigo fala sobre um sistema flexível pra processar dados de forma eficiente em DRAM.
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Uma visão geral do uso de containers e os desafios em configurações multi-cloud.
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Uma nova estrutura de modelo melhora a eficiência e mantém a precisão nos sistemas de recomendação.
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Estratégias para uma melhor alocação de recursos em plataformas serverless.
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O GSL-LPA melhora a detecção de comunidades em grandes redes mantendo a conectividade.
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Asyn2F melhora o aprendizado federado assíncrono pra um treino de modelo melhor e mais privacidade dos dados.
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Um novo método usa aprendizado de máquina pra detectar erros em programas MPI de forma eficaz.
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Um novo método melhora a eficiência do aprendizado federado usando estratégias de atualização dos clientes.
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Um novo sistema melhora o desempenho dos LLMs, resolvendo problemas de latência e memória.
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Analisando o desaprendizado federado e seus desafios na privacidade de machine learning.
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Um novo framework melhora a análise em tempo real de gráficos dinâmicos usando memória persistente.
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Enfrentando os desafios do aprendizado federado por causa dos dispositivos e dados diversos.
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Um novo método melhora a eficiência de DNN em dispositivos com recursos limitados.
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