「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Off-Road Autonomy Validation Using Scalable Digital Twin Simulations Within High-Performance Computing Clusters

投稿日: 2024年5月9日 作成者: jarxiv

要約 オフロード環境の予測不可能で動的な性質により、オフロード自律性の検証には独 … 続きを読む →

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Random Alloy Codes and the Fundamental Limits of Coded Distributed Tensors

投稿日: 2024年5月9日 作成者: jarxiv

要約 テンソルは分散における基本的な操作であり、一般に大規模なデータセットの複数 … 続きを読む →

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Fast Abstracts and Student Forum Proceedings — EDCC 2024 — 19th European Dependable Computing Conference

投稿日: 2024年5月9日 作成者: jarxiv

要約 Fast Abstracts トラックの目標は、ディペンダブル コンピュー … 続きを読む →

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Fast Abstracts and Student Forum Proceedings — EDCC 2024 — 19th European Dependable Computing Conference

投稿日: 2024年5月7日 作成者: jarxiv

要約 ファスト・アブストラクト・トラックの目的は、ディペンダブル・コンピューティ … 続きを読む →

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Practical Performance Guarantees for Pipelined DNN Inference

投稿日: 2024年5月6日 作成者: jarxiv

要約 ディープニューラルネットワーク(DNN)推論のパイプライン並列性を、モデル … 続きを読む →

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Fairness Without Demographics in Human-Centered Federated Learning

投稿日: 2024年5月6日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド・ラーニング（FL）は、データのプライバシーを守りながら協 … 続きを読む →

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Adaptive Federated Learning with Auto-Tuned Clients

投稿日: 2024年5月3日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) は、分散型機械学習フレームワークで … 続きを読む →

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Fast Abstracts and Student Forum Proceedings — EDCC 2024 — 19th European Dependable Computing Conference

投稿日: 2024年5月2日 作成者: jarxiv

要約 Fast Abstracts トラックの目標は、ディペンダブル コンピュー … 続きを読む →

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Fairness Without Demographics in Human-Centered Federated Learning

投稿日: 2024年5月1日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) により、データのプライバシーを維持 … 続きを読む →

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Reactive Composition of UAV Delivery Services in Urban Environments

投稿日: 2024年4月30日 作成者: jarxiv

要約 我々は、新しい障害を認識したリアクティブ UAV 配信サービス構成フレーム … 続きを読む →

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