本文探讨了联邦学习中的数据异构性问题，提出了联邦拟合预测框架（FCP）和局部可交换性概念，以确保在分布式环境中有效的预测和不确定性量化。研究还介绍了自适应拟合框架、无线联合共测性预测（WFCP）及基于分位数回归的方法，这些方法在医学影像分类等任务中表现出色，提供了理论和实验支持。