:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Heydari, Mohammad, Sarshar, Reza, Soltanshahi, Mohammad Ali
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Distributed, Parallel, and Cluster Computing Machine Learning
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2404.07939
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Large-Scale Network Embedding in Apache Spark
von: Lin, Wenqing
Veröffentlicht: (2021)

Performance comparison of Dask and Apache Spark on HPC systems for Neuroimaging
von: Dugré, Mathieu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Private, Augmentation-Robust and Task-Agnostic Data Valuation Approach for Data Marketplace
von: Jahani-Nezhad, Tayyebeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mining Area Skyline Objects from Map-based Big Data using Apache Spark Framework
von: Li, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

General Coded Computing in a Probabilistic Straggler Regime
von: Moradi, Parsa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NeRCC: Nested-Regression Coded Computing for Resilient Distributed Prediction Serving Systems
von: Moradi, Parsa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

General Coded Computing: Adversarial Settings
von: Moradi, Parsa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Coded Computing for Resilient Distributed Computing: A Learning-Theoretic Framework
von: Moradi, Parsa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Salted Inference: Enhancing Privacy while Maintaining Efficiency of Split Inference in Mobile Computing
von: Malekzadeh, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Distributed Framework for Causal Modeling of Performance Variability in GPU Traces
von: Lahiry, Ankur, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SCALHEALTH: Scalable Blockchain Integration for Secure IoT Healthcare Systems
von: Mohammadi, Mehrzad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Stress Monitoring in Healthcare: An Ensemble Machine Learning Framework Using Wearable Sensor Data
von: Sinhal, Arpana, et al.
Veröffentlicht: (2025)

pMixFed: Efficient Personalized Federated Learning through Adaptive Layer-Wise Mixup
von: Saadati, Yasaman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DeFRiS: Silo-Cooperative IoT Applications Scheduling via Decentralized Federated Reinforcement Learning
von: Wang, Zhiyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Osmotic Learning: A Self-Supervised Paradigm for Decentralized Contextual Data Representation
von: Colosi, Mario, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NOMAD: Generating Embeddings for Massive Distributed Graphs
von: Sarkar, Aishwarya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning from Acceptance: Cumulative Regret in the Game of Coding
von: Nodehi, Hanzaleh Akbari, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Priority-Aware Preemptive Scheduling for Mixed-Priority Workloads in MoE Inference
von: Siavashi, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Update Estimation and Scheduling for Over-the-Air Federated Learning with Energy Harvesting Devices
von: Bagci, Furkan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Data Distribution Estimation for Accelerated Federated Learning
von: Wang, Yuanli, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Empowering Distributed Training with Sparsity-driven Data Synchronization
von: Wang, Zhuang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Chamfer-Linkage for Hierarchical Agglomerative Clustering
von: Gowda, Kishen N, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Flexible Clustered Federated Learning for Client-Level Data Distribution Shift
von: Duan, Moming, et al.
Veröffentlicht: (2021)

CAFE: Carbon-Aware Federated Learning in Geographically Distributed Data Centers
von: Bian, Jieming, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Scalable High-Dimensional Multivariate Linear Regression for Feature-Distributed Data
von: Huang, Shuo-Chieh, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Spark Policy Toolkit: Semantic Contracts and Scalable Execution for Policy Learning in Spark
von: Bai, Zeyu
Veröffentlicht: (2026)

\mathsf{VISTA}: Decentralized Machine Learning in Adversary Dominated Environments
von: Nodehi, Hanzaleh Akbari, et al.
Veröffentlicht: (2026)

D3FL: Data Distribution and Detrending for Robust Federated Learning in Non-linear Time-series Data
von: Marisetty, Harsha Varun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LACS: Learning-Augmented Algorithms for Carbon-Aware Resource Scaling with Uncertain Demand
von: Bostandoost, Roozbeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

HydroGAT: Distributed Heterogeneous Graph Attention Transformer for Spatiotemporal Flood Prediction
von: Sarkar, Aishwarya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging Foundation Models for Efficient Federated Learning in Resource-restricted Edge Networks
von: Atapour, S. Kawa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hyperdimensional Computing Empowered Federated Foundation Model over Wireless Networks for Metaverse
von: Ding, Yahao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ShardTensor: Domain Parallelism for Scientific Machine Learning
von: Adams, Corey, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fed-BioMed: Open, Transparent and Trusted Federated Learning for Real-world Healthcare Applications
von: Cremonesi, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2023)

FedECA: Federated External Control Arms for Causal Inference with Time-To-Event Data in Distributed Settings
von: Terrail, Jean Ogier du, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Semi-decentralized Federated Time Series Prediction with Client Availability Budgets
von: Bao, Yunkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Out-of-Air Computation: Enabling Structured Extraction from Wireless Superposition
von: Azimi-Abarghouyi, Seyed Mohammad
Veröffentlicht: (2026)

Linkage on Security, Privacy and Fairness in Federated Learning: New Balances and New Perspectives
von: Wang, Linlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Distributed Maximum Consensus over Noisy Links
von: Lari, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Orbax: Distributed Checkpointing with JAX
von: Gaffney, Colin, et al.
Veröffentlicht: (2026)