Fragment Telegram结合区块链、NFT营销和开源许可，推动去中心化通信的发展。文章分析了其技术特点、实际应用、面临的挑战及未来趋势，强调用户隐私、数据完整性和创新融资模式的重要性。
本文提出了一种基于去中心化通信协议的个性化联邦学习框架，通过个性化稀疏掩码优化本地模型，降低通信和计算成本。研究了DFedAlt和FedDST等方法，以提高模型性能和训练速度，并解决通信开销和一致性问题。通过优化资源利用，提出了更高效的分布式学习方案，增强了隐私保护和学习效率。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
