Mercury는 비잔틴 합의 프로토콜의 복원력 임계값을 자율적으로 조정하여 작은 쿼럼을 형성할 수 있게 함으로써 거래 주문 속도를 크게 높일 수 있다.
Mercury, a self-optimizing protocol transformation, adapts the resilience threshold of a Byzantine Fault-Tolerant (BFT) consensus protocol to enable the emergence of smaller quorums for faster transaction ordering, while preserving the standard safety and liveness guarantees.
The authors propose a novel variance-reduced gradient estimator that combines the advantages of 2-point and 2d-point gradient estimators to address the trade-off between convergence rate and sampling cost in distributed zeroth-order optimization for smooth nonconvex functions.
분산 최적화 문제를 해결하기 위해 팽창 좌표계에서의 에너지 보존 관점을 도입하여 O(1/t^2-β) 수렴 속도를 달성하는 새로운 분산 가속 경사 흐름 알고리즘을 제안한다.
The proposed distributed accelerated gradient flow algorithm achieves a convergence rate of O(1/t^(2-β)) for smooth convex optimization problems, which is near-optimal in the distributed setting.
Multiple robotic agents can collaboratively learn a comprehensive neural radiance field (NeRF) representation of a scene by sharing only their learned network weights, without transferring raw sensor data, enabling efficient multi-agent perception.
An approach to assess and correct time synchronization errors between rigidly mounted sensors based on their rotational motion.
컨소시엄 블록체인에서 대용량 데이터를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 분산 저장 시스템 DBNode를 제안한다.
A decentralized storage system for Hyperledger Fabric that uses erasure coding, a two-layer hash-slots mechanism, and a mirror strategy to enable efficient and secure storage of large files within the blockchain network.
선박 하이브리드 전기 동력 시스템의 설계 및 분석은 엔지니어에게 매우 중요하며, 이 논문은 ETAP 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 미래 하이브리드 선박 엔지니어링을 위한 적응형 AC 및 DC 전기 하이브리드 동력 시스템 모델을 제시한다.