「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Parallel Split Learning with Global Sampling

投稿日: 2024年7月23日 作成者: jarxiv

要約 IoT デバイスの拡大とディープラーニングの需要により、分散ディープラーニ … 続きを読む →

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On the use of Probabilistic Forecasting for Network Analysis in Open RAN

投稿日: 2024年7月22日 作成者: jarxiv

要約 長短期記憶 (LSTM) などの他のシングルポイント人工知能 (AI) ベ … 続きを読む →

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Enhancing Cloud-Native Resource Allocation with Probabilistic Forecasting Techniques in O-RAN

投稿日: 2024年7月22日 作成者: jarxiv

要約 6G 時代に向けた電気通信の進化に伴い、現実世界のシナリオでリソースを生産 … 続きを読む →

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The Future of Large Language Model Pre-training is Federated

投稿日: 2024年7月22日 作成者: jarxiv

要約 生成事前トレーニングされた大規模言語モデル (LLM) は、前例のない量の … 続きを読む →

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On the Impact of PRB Load Uncertainty Forecasting for Sustainable Open RAN

投稿日: 2024年7月22日 作成者: jarxiv

要約 持続可能なオープン無線アクセス ネットワーク (O-RAN) アーキテクチ … 続きを読む →

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The Vision of Autonomic Computing: Can LLMs Make It a Reality?

投稿日: 2024年7月22日 作成者: jarxiv

要約 20 年以上前に提案されたオートノミック コンピューティング (ACV) … 続きを読む →

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Mixture of Experts with Mixture of Precisions for Tuning Quality of Service

投稿日: 2024年7月22日 作成者: jarxiv

要約 リソースに制約のある環境で大規模な専門家混合 (MoE) モデルを展開する … 続きを読む →

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CaBaFL: Asynchronous Federated Learning via Hierarchical Cache and Feature Balance

投稿日: 2024年7月18日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーション ラーニング (FL) は、有望な分散機械学習パラダイムと … 続きを読む →

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Continuous reasoning for adaptive container image distribution in the cloud-edge continuum

投稿日: 2024年7月18日 作成者: jarxiv

要約 クラウド エッジ コンピューティングでは、アプリケーションがさまざまなイン … 続きを読む →

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Scalable and Reliable Over-the-Air Federated Edge Learning

投稿日: 2024年7月17日 作成者: jarxiv

要約 Federated Edge Learning (FEEL) は、大規模な … 続きを読む →

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