本文介绍了多种联邦学习的创新方法，包括基于容器的客户端部署、信任度评估算法FederatedTrust、区块链隐私保护框架和动态用户选择方案FairFedCS。这些方法旨在提高模型准确性、减少延迟，并解决数据异构性和信任问题，展示了在不同实验中的有效性和优势。