Passer au contenu principal

Recherche

Afficher tous les résultats pour

Accueil

Personne

Rishi Sharma

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Copyright © 2025 EPFL, tous droits réservés

Graph Chatbot

Source officielle

https://people.epfl.ch/rishi.sharma?lang=fr

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Publications associées (13)

Veuillez noter qu'il ne s'agit pas d'une liste complète des publications de cette personne. Elle inclut uniquement les travaux sémantiquement pertinents. Pour une liste complète, veuillez consulter Infoscience.

Unités associées (1)

Systèmes distribués large échelle

EPFL
IC
IINFCOM
SACS

Efficient Pyramidal Analysis of Gigapixel Images on a Decentralized Modest Computer Cluster

Anne-Marie Kermarrec, Rafael Pereira Pires, Rishi Sharma

Analyzing gigapixel images is recognized as computationally demanding. In this paper, we introduce PyramidAI, a technique for analyzing gigapixel images with reduced computational cost. The proposed approach adopts a gradual analysis of the image, beginnin ...

Springer Nature Switzerland2025

Boosting Resource-Constrained Federated Learning Systems with Guessed Updates

Anne-Marie Kermarrec, Rafael Pereira Pires, Akash Balasaheb Dhasade, Rishi Sharma

Federated learning (FL) enables a set of client devices to collaboratively train a model without sharing raw data. This process, though, operates under the constrained computation and communication resources of edge devices. These constraints combined with ...

Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)2025

Fair Decentralized Learning

Anne-Marie Kermarrec, Rishi Sharma, Marinus Abraham de Vos, Sayan Biswas

Decentralized learning (DL) is an emerging approach that enables nodes to collaboratively train a machine learning model without sharing raw data. In many application domains, such as healthcare, this approach faces challenges due to the high level of hete ...

IEEE2025