cs.DC」カテゴリーアーカイブ

MPIrigen: MPI Code Generation through Domain-Specific Language Models

要約 多数のノードにわたって計算を拡張することが不可欠であることから、特にメッセ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.DC, cs.LG, cs.SE | MPIrigen: MPI Code Generation through Domain-Specific Language Models はコメントを受け付けていません

Parallel-friendly Spatio-Temporal Graph Learning for Photovoltaic Degradation Analysis at Scale

要約 我々は、太陽光発電 (PV) 電力ネットワークのフリートレベルの性能低下分 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG | Parallel-friendly Spatio-Temporal Graph Learning for Photovoltaic Degradation Analysis at Scale はコメントを受け付けていません

Efficient Resource Scheduling for Distributed Infrastructures Using Negotiation Capabilities

要約 過去数十年間、情報とインターネット技術の急速な発展により、大量のデータと情 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG | Efficient Resource Scheduling for Distributed Infrastructures Using Negotiation Capabilities はコメントを受け付けていません

FedLPS: Heterogeneous Federated Learning for Multiple Tasks with Local Parameter Sharing

要約 Federated Learning (FL) は、エッジ デバイスによっ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG | FedLPS: Heterogeneous Federated Learning for Multiple Tasks with Local Parameter Sharing はコメントを受け付けていません

Distributed Online Rollout for Multivehicle Routing in Unmapped Environments

要約 この研究では、よく知られた複数の車両の経路指定問題の一般化を検討します。ネ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.MA | Distributed Online Rollout for Multivehicle Routing in Unmapped Environments はコメントを受け付けていません

Survey of Federated Learning Models for Spatial-Temporal Mobility Applications

要約 フェデレーテッド ラーニングには、トレーニング データがローカルに保たれる … 続きを読む

カテゴリー: A.1, cs.AI, cs.DC, cs.IR, cs.LG, cs.SI | Survey of Federated Learning Models for Spatial-Temporal Mobility Applications 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 検索補強は、追加のコンテキストを組み込むことによって、従来の言語モデルの性 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.DC | Hybrid Retrieval-Augmented Generation for Real-time Composition Assistance はコメントを受け付けていません

Privacy-Preserving Distributed Learning for Residential Short-Term Load Forecasting

要約 電力システムの領域では、負荷予測アプリケーションへの住宅ユーザーの関与が増 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.DC, cs.LG, cs.MA, cs.SY, eess.SY | Privacy-Preserving Distributed Learning for Residential Short-Term Load Forecasting はコメントを受け付けていません

The Power of Populations in Decentralized Bandits

要約 私たちは、分散型 GOSSIP モデルにおける協力的なマルチエージェント … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.DS, cs.LG | The Power of Populations in Decentralized Bandits はコメントを受け付けていません

FedPDD: A Privacy-preserving Double Distillation Framework for Cross-silo Federated Recommendation

要約 クロスプラットフォーム レコメンデーションは、異なるプラットフォームから異 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.DC, cs.IR, cs.LG | FedPDD: A Privacy-preserving Double Distillation Framework for Cross-silo Federated Recommendation はコメントを受け付けていません