cs.DC」カテゴリーアーカイブ

High-Dimensional Sparse Data Low-rank Representation via Accelerated Asynchronous Parallel Stochastic Gradient Descent

要約 高次元性とスパース性を特徴とするデータは、現実世界のノードの相互作用を記述 … 続きを読む

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FilFL: Client Filtering for Optimized Client Participation in Federated Learning

要約 新しい機械学習パラダイムであるフェデレーテッド ラーニングを使用すると、ク … 続きを読む

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Hyperdimensional Computing Empowered Federated Foundation Model over Wireless Networks for Metaverse

要約 メタバースは、拡張現実と永続的な仮想世界を融合させた急成長中の集団仮想空間 … 続きを読む

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Employing Artificial Intelligence to Steer Exascale Workflows with Colmena

要約 計算ワークフローはスーパーコンピューター上のアプリケーションの一般的なクラ … 続きを読む

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Celtibero: Robust Layered Aggregation for Federated Learning

要約 Federated Learning (FL) は、分散型機械学習への革新 … 続きを読む

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Impacts of floating-point non-associativity on reproducibility for HPC and deep learning applications

要約 浮動小数点非結合性 (FPNA) によって引き起こされる並列プログラムの実 … 続きを読む

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Verifiable Homomorphic Linear Combinations in Multi-Instance Time-Lock Puzzles

要約 タイムロック パズル (TLP) は、信頼できる第三者に依存せずに機密情報 … 続きを読む

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Real-Time Video Generation with Pyramid Attention Broadcast

要約 私たちは、DiT ベースのビデオ生成のためのリアルタイム、高品質、トレーニ … 続きを読む

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Carbon Connect: An Ecosystem for Sustainable Computing

要約 コンピューティングは大きなチャンスを迎えています。 有能な人工知能、没入型 … 続きを読む

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Robust Regression with Ensembles Communicating over Noisy Channels

要約 機械学習モデルのサイズが大きくなるにつれて、その実装要件は単一のコンピュー … 続きを読む

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