cs.DC」カテゴリーアーカイブ

FedECA: A Federated External Control Arm Method for Causal Inference with Time-To-Event Data in Distributed Settings

要約 外部コントロールアーム(ECA)は、実験薬の早期臨床開発に通知し、規制当局 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.LG, stat.ME | コメントする

Efficient Heterogeneous Large Language Model Decoding with Model-Attention Disaggregation

要約 変圧器ベースの大手言語モデル(LLMS)は、生成タスクで印象的なパフォーマ … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.LG | コメントする

Token Level Routing Inference System for Edge Devices

要約 大規模な言語モデル(LLM)推論の計算の複雑さは、エッジデバイスでの展開効 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.DC | コメントする

FAST: Federated Active Learning with Foundation Models for Communication-efficient Sampling and Training

要約 Federated Active Learning(FAL)は、データのプ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.DC, cs.LG | コメントする

Federated Automated Feature Engineering

要約 自動化された機能エンジニアリング(AutoFE)を使用して、重要な人間の介 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.LG | コメントする

Towards Optimal Heterogeneous Client Sampling in Multi-Model Federated Learning

要約 Federated Learning(FL)により、Edge Device … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.LG, I.2.11 | コメントする

Reducing the Communication of Distributed Model Predictive Control: Autoencoders and Formation Control

要約 コミュニケーションは、ワイヤレス通信の進歩にもかかわらず、現実的な設定にお … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.RO, cs.SY, eess.SY | コメントする

Towards Optimal Heterogeneous Client Sampling in Multi-Model Federated Learning

要約 Federated Learning(FL)により、Edge Device … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.LG, I.2.11 | コメントする

Federated Learning for Medical Image Classification: A Comprehensive Benchmark

要約 連邦学習パラダイムは、参加者のプライバシーを保護しながら、孤立した多施設デ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.DC | コメントする

Programming Distributed Collective Processes in the eXchange Calculus

要約 モノのインターネット(IoT)のような最近のトレンドは、ほとんどすべての種 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.MA, cs.PL, D.1.3 | コメントする