「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

On Achieving Privacy-Preserving State-of-the-Art Edge Intelligence

投稿日: 2023年2月20日 作成者: jarxiv

要約 エッジ コンピューティングにおけるディープ ニューラル ネットワーク (D … 続きを読む →

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Privately Customizing Prefinetuning to Better Match User Data in Federated Learning

投稿日: 2023年2月20日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) では、プライベート クライアント … 続きを読む →

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A Federated Learning Benchmark for Drug-Target Interaction

投稿日: 2023年2月16日 作成者: jarxiv

要約 薬物標的相互作用 (DTI) ドメインで医薬品データを集約することで、命を … 続きを読む →

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Adaptive incentive for cross-silo federated learning: A multi-agent reinforcement learning approach

投稿日: 2023年2月16日 作成者: jarxiv

要約 クロスサイロ連合学習 (FL) は、組織 (金融機関や医療機関など) が分 … 続きを読む →

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DADAO: Decoupled Accelerated Decentralized Asynchronous Optimization

投稿日: 2023年2月16日 作成者: jarxiv

要約 この作業は、DADAO を導入します。これは、サイズ $n$ の特定のネッ … 続きを読む →

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TFormer: A Transmission-Friendly ViT Model for IoT Devices

投稿日: 2023年2月16日 作成者: jarxiv

要約 ユビキタスなモノのインターネット (IoT) デバイスに高性能のビジョン … 続きを読む →

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EnergyShield: Provably-Safe Offloading of Neural Network Controllers for Energy Efficiency

投稿日: 2023年2月15日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ネットワーク (NN) ベースの自動運転システム (ADS) … 続きを読む →

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Do Gradient Inversion Attacks Make Federated Learning Unsafe?

投稿日: 2023年1月24日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) を使用すると、生データを共有する必 … 続きを読む →

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FedDebug: Systematic Debugging for Federated Learning Applications

投稿日: 2023年1月10日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) では、クライアントがローカ … 続きを読む →

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An Ensemble Mobile-Cloud Computing Method for Affordable and Accurate Glucometer Readout

投稿日: 2023年1月5日 作成者: jarxiv

要約 血液成分の定期的なモニタリングのための高度な無線医療機器への取り組みが不可 … 続きを読む →

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