Esse artigo analisa novos métodos de otimização de soma finita sob a condição PL.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Uma visão geral do algoritmo Raft para consenso em sistemas distribuídos.
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Aprenda como o sharding melhora o desempenho e a eficiência do banco de dados.
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Um novo algoritmo melhora o desempenho e a confiabilidade na replicação de máquinas de estado em redes de longa distância.
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Novo algoritmo permite que dispositivos cheguem a um acordo apesar dos desafios de comunicação.
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Analisando ameaças e defesas em aprendizado federado contra ataques maliciosos.
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A Interpipe melhora a conectividade blockchain através de canais de estado cross-chain.
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Um novo método melhora o acordo entre os agentes, mesmo com dados imprecisos e comportamentos adversos.
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Aprende como a sincronização de relógios afeta a eficiência dos sistemas distribuídos.
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Analisando estratégias pra melhorar a confiabilidade da comunicação entre clientes e servidores.
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Novos métodos melhoram a velocidade e eficiência da ordenação de strings para grandes conjuntos de dados.
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Este trabalho avalia o uso de memória e o tempo de resposta como indicadores de envelhecimento.
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A estrutura MUSIC melhora a otimização distribuída, aumentando a velocidade e reduzindo os custos de comunicação.
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Uma nova técnica melhora a verificação de grandes sistemas distribuídos.
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ALock simplifica a sincronização em RDMA, aumentando a performance e reduzindo a latência.
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Descubra como o FedCRL melhora o aprendizado de máquina enquanto protege a privacidade do usuário.
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Novos métodos melhoram o treinamento em sistemas de aprendizado federado descentralizado.
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Esse estudo analisa como os agentes interagem e chegam a um consenso usando protocolos de dados não ordenados.
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Um novo método melhora a eficiência do treinamento de machine learning enquanto protege a privacidade dos dados.
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Novos algoritmos enfrentam desafios na otimização distribuída com agentes não confiáveis.
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Novo método melhora a eficiência na seleção de dispositivos em aprendizado federado.
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Explorando como o consenso pode ser alcançado apesar de participantes desconhecidos e falhas.
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Novos métodos melhoram a criação de protocolos distribuídos para computação confiável.
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Um novo protocolo, pRFT, melhora o consenso entre jogadores racionais em sistemas distribuídos.
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A Normalização em Lote Federada melhora o treinamento de modelos em ambientes de aprendizado distribuído.
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Melhorando o aprendizado distribuído através de técnicas adaptativas de clipping robusto.
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Um novo método pra melhorar o aprendizado federado através da Modelagem Aditiva Multi-Nível.
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A pesquisa enfrenta o problema da busca por buracos negros em redes em mudança.
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