Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Kanatbekova, Meerzhan, Ilager, Shashikant, Brandic, Ivona |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2410.10285 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Clustered Federated Learning with Hierarchical Knowledge Distillation
von: Ahmad, Sabtain, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ahmad, Sabtain, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FLIGAN: Enhancing Federated Learning with Incomplete Data using GAN
von: Maliakel, Paul Joe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Maliakel, Paul Joe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Characterizing LLM Inference Energy-Performance Tradeoffs across Workloads and GPU Scaling
von: Maliakel, Paul Joe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Maliakel, Paul Joe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DynaSplit: A Hardware-Software Co-Design Framework for Energy-Aware Inference on Edge
von: May, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: May, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GREEN-CODE: Learning to Optimize Energy Efficiency in LLM-based Code Generation
von: Ilager, Shashikant, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ilager, Shashikant, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Qubit-Efficient QUBO Formulation for Constrained Optimization Problems
von: Kanatbekova, Meerzhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kanatbekova, Meerzhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GreenServ: Energy-Efficient Context-Aware Dynamic Routing for Multi-Model LLM Inference
von: Ziller, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ziller, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Decentralized and Self-Adaptive Approach for Monitoring Volatile Edge Environments
von: Ilager, Shashikant, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ilager, Shashikant, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FRESCO: Fast and Reliable Edge Offloading with Reputation-based Hybrid Smart Contracts
von: Zilic, Josip, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zilic, Josip, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Training Computer Scientists for the Challenges of Hybrid Quantum-Classical Computing
von: De Maio, Vincenzo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: De Maio, Vincenzo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LLM-ABBA: Understanding time series via symbolic approximation
von: Chen, Xinye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Xinye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ARKV: Adaptive and Resource-Efficient KV Cache Management under Limited Memory Budget for Long-Context Inference in LLMs
von: Lei, Jianlong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lei, Jianlong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
ABBA-Adapters: Efficient and Expressive Fine-Tuning of Foundation Models
von: Singhal, Raghav, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Singhal, Raghav, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exploring Spiking Neural Networks for Binary Classification in Multivariate Time Series at the Edge
von: Ghawaly, James, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ghawaly, James, et al.
Veröffentlicht: (2025)
T-Rep: Representation Learning for Time Series using Time-Embeddings
von: Fraikin, Archibald, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Fraikin, Archibald, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Synthetic Series-Symbol Data Generation for Time Series Foundation Models
von: Wang, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Streaming IoT Data and the Quantum Edge: A Classic/Quantum Machine Learning Use Case
von: Herbst, Sabrina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Herbst, Sabrina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Time Series Representation Models
von: Leppich, Robert, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Leppich, Robert, et al.
Veröffentlicht: (2024)
HRS: Hybrid Representation Framework with Scheduling Awareness for Time Series Forecasting in Crowdsourced Cloud-Edge Platforms
von: Zhang, Tiancheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Tiancheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mitigating Data Scarcity in Time Series Analysis: A Foundation Model with Series-Symbol Data Generation
von: Wang, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Semi-Periodic Activation for Time Series Classification
von: Júnior, José Gilberto Barbosa de Medeiros, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Júnior, José Gilberto Barbosa de Medeiros, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Attention as Robust Representation for Time Series Forecasting
von: Niu, PeiSong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Niu, PeiSong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
What-If Explanations Over Time: Counterfactuals for Time Series Classification
von: Schlegel, Udo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Schlegel, Udo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
TimeDRL: Disentangled Representation Learning for Multivariate Time-Series
von: Chang, Ching, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chang, Ching, et al.
Veröffentlicht: (2023)
ST-Tree with Interpretability for Multivariate Time Series Classification
von: Du, Mingsen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Du, Mingsen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CAFO: Feature-Centric Explanation on Time Series Classification
von: Kim, Jaeho, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kim, Jaeho, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Evaluating Simplification Algorithms for Interpretability of Time Series Classification
von: Håvardstun, Brigt, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Håvardstun, Brigt, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CRITS: Convolutional Rectifier for Interpretable Time Series Classification
von: Kuratomi, Alejandro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kuratomi, Alejandro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mechanistic Interpretability for Transformer-based Time Series Classification
von: Kalnāre, Matīss, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kalnāre, Matīss, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Universal Time-Series Representation Learning: A Survey
von: Trirat, Patara, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Trirat, Patara, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Laplacian Convolutional Representation for Traffic Time Series Imputation
von: Chen, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Chen, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Time Series Representations for Classification Lie Hidden in Pretrained Vision Transformers
von: Roschmann, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Roschmann, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Improving Time Series Classification with Representation Soft Label Smoothing
von: Ma, Hengyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Hengyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
INAR-VL: Input-Aware Routing for Edge-Cloud Vision-Language Inference
von: Šabanović, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Šabanović, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On Optimizing Hyperparameters for Quantum Neural Networks
von: Herbst, Sabrina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Herbst, Sabrina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Limits of quantum generative models with classical sampling hardness
von: Herbst, Sabrina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Herbst, Sabrina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bridging Neural Networks and Dynamic Time Warping for Adaptive Time Series Classification
von: Qu, Jintao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qu, Jintao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Novel Hyperdimensional Computing Framework for Online Time Series Forecasting on the Edge
von: Mejri, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mejri, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Time-Series Classification for Dynamic Strategies in Multi-Step Forecasting
von: Green, Riku, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Green, Riku, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ShapeFormer: Shapelet Transformer for Multivariate Time Series Classification
von: Le, Xuan-May, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Le, Xuan-May, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Clustered Federated Learning with Hierarchical Knowledge Distillation
von: Ahmad, Sabtain, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
FLIGAN: Enhancing Federated Learning with Incomplete Data using GAN
von: Maliakel, Paul Joe, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Characterizing LLM Inference Energy-Performance Tradeoffs across Workloads and GPU Scaling
von: Maliakel, Paul Joe, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
DynaSplit: A Hardware-Software Co-Design Framework for Energy-Aware Inference on Edge
von: May, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
GREEN-CODE: Learning to Optimize Energy Efficiency in LLM-based Code Generation
von: Ilager, Shashikant, et al.
Veröffentlicht: (2025)