Zobrazeno 1 - 10
of 25
pro vyhledávání: '"Pilla, Laercio Lima"'
Autor:
Pilla, Laércio Lima
Federated Learning (FL) has opened the opportunity for collaboratively training machine learning models on heterogeneous mobile or Edge devices while keeping local data private.With an increase in its adoption, a growing concern is related to its eco
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2209.06210
Autor:
Pilla, Laércio Lima
Federated Learning provides new opportunities for training machine learning models while respecting data privacy. This technique is based on heterogeneous devices that work together to iteratively train a model while never sharing their own data. Giv
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2010.00239
Autor:
Pilla, Laercio Lima
Publikováno v:
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSUniversidade Federal do Rio Grande do SulUFRGS.
Esta tese apresenta nossa pesquisa para prover portabilidade de desempenho e escalabilidade para aplicações científicas complexas executadas em plataformas multicore paralelas e hierárquicas. A portabilidade de desempenho é dita como alcançada
Externí odkaz:
http://hdl.handle.net/10183/94763
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Data & Knowledge Engineering May 2018 115:16-31
Autor:
da Rosa Righi, Rodrigo, de Quadros Gomes, Roberto, Rodrigues, Vinicius Facco, da Costa, Cristiano André, Alberti, Antonio Marcos, Pilla, Laércio Lima, Navaux, Philippe Olivier Alexandre
Publikováno v:
In Future Generation Computer Systems January 2018 78 Part 1:272-286
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Journal of Open Source Software
Journal of Open Source Software, 2022, 7 (76), pp.4592. ⟨10.21105/joss.04592⟩
Journal of Open Source Software, 2022, 7 (76), pp.4592. ⟨10.21105/joss.04592⟩
This code, inputs, and scripts are a companion to the paper entitled "Exploring scheduling algorithms for parallel task graphs: a modern game engine case study" by M. Regragui et al.
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::114d994ebaafc67f20c4c2a525b9132c
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Pilla, Laercio Lima
Publikováno v:
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
Esta tese apresenta nossa pesquisa para prover portabilidade de desempenho e escalabilidade para aplicações científicas complexas executadas em plataformas multicore paralelas e hierárquicas. A portabilidade de desempenho é dita como alcançada
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::4f1559e9b7f02d977a61a673835fbd18