cs.DC」カテゴリーアーカイブ

To Compute or not to Compute? Adaptive Smart Sensing in Resource-Constrained Edge Computing

要約 私たちは、時間とともに変化する信号をサンプリングし、遠隔グローバル監視のた … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, 68T40, 93C43, 93E10, cs.AI, cs.DC, cs.RO, I.2.11 | To Compute or not to Compute? Adaptive Smart Sensing in Resource-Constrained Edge Computing はコメントを受け付けていません

SpecInfer: Accelerating Generative Large Language Model Serving with Speculative Inference and Token Tree Verification

要約 生成大規模言語モデル (LLM) には高い計算量とメモリ要件があるため、そ … 続きを読む

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Why Batch Normalization Damage Federated Learning on Non-IID Data?

要約 有望な分散学習パラダイムとして、フェデレーテッド ラーニング (FL) に … 続きを読む

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RobotKube: Orchestrating Large-Scale Cooperative Multi-Robot Systems with Kubernetes and ROS

要約 協調型高度道路交通システム (C-ITS) などの最新のサイバー物理システ … 続きを読む

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Machine Learning aided Computer Architecture Design for CNN Inferencing Systems

要約 機械学習 (ML) アルゴリズムの効率的かつタイムリーな計算は、自動運転、 … 続きを読む

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Iterative Sketching for Secure Coded Regression

要約 この研究では、セキュリティを確保しながら、分散的に線形回帰を高速化する方法 … 続きを読む

カテゴリー: 65B99, 68P20, 68P25, 68P27, 68P30, 94-10, 94A11, 94A16, 94B60, cs.CR, cs.DC, cs.IT, cs.LG, cs.NA, E.3; E.4; F.2.1; G.1.3, math.IT, math.NA | Iterative Sketching for Secure Coded Regression はコメントを受け付けていません

Hybrid Retrieval-Augmented Generation for Real-time Composition Assistance

要約 検索拡張モデルは、文脈の理解を改善し、プライベート データを統合し、幻覚を … 続きを読む

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FedOBD: Opportunistic Block Dropout for Efficiently Training Large-scale Neural Networks through Federated Learning

要約 大規模なニューラル ネットワークは、かなりの表現力を備えています。 これら … 続きを読む

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Gradient Sparsification for Efficient Wireless Federated Learning with Differential Privacy

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) を使用すると、分散クライアントは、 … 続きを読む

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Dynamic Privacy Allocation for Locally Differentially Private Federated Learning with Composite Objectives

要約 この論文では、正直だが好奇心旺盛なサーバーから各ワーカーの勾配を保護する、 … 続きを読む

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