cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Kino-PAX: Highly Parallel Kinodynamic Sampling-based Planner

要約 サンプリングベースのモーション プランナー (SBMP) は、高次元空間で … 続きを読む

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Federated Impression for Learning with Distributed Heterogeneous Data

要約 標準的な深層学習ベースの分類アプローチは、すべてのサンプルを一元的に収集す … 続きを読む

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NeurLZ: On Enhancing Lossy Compression Performance based on Error-Controlled Neural Learning for Scientific Data

要約 大規模な科学シミュレーションでは、ストレージと I/O に重大な課題を引き … 続きを読む

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Mixture of Experts with Mixture of Precisions for Tuning Quality of Service

要約 リソースに制約のある環境で大規模な専門家混合 (MoE) モデルを展開する … 続きを読む

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NeurLZ: On Systematically Enhancing Lossy Compression Performance for Scientific Data based on Neural Learning with Error Control

要約 大規模な科学シミュレーションでは、ストレージと I/O に重大な課題を引き … 続きを読む

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Consensus-based Distributed Quantum Kernel Learning for Speech Recognition

要約 この論文では、分散量子コンピューティングによる音声認識の向上を目的とした、 … 続きを読む

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Hermes: Memory-Efficient Pipeline Inference for Large Models on Edge Devices

要約 Transformer ベースの大規模モデルのアプリケーションは、近年多く … 続きを読む

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Privacy-aware Berrut Approximated Coded Computing for Federated Learning

要約 Federated Learning (FL) は、プライベート データセ … 続きを読む

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Hybrid Decentralized Optimization: Leveraging Both First- and Zeroth-Order Optimizers for Faster Convergence

要約 分散最適化は機械学習トレーニングを高速化する標準的な方法であり、この分野の … 続きを読む

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Decentralized Intelligence Network (DIN)

要約 分散型インテリジェンス ネットワーク (DIN) は、AI 開発における課 … 続きを読む

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