本研究提出了一种新型联合双重学习方法，克服了现有联合学习在异构数据和通信延迟下的局限性。实验结果表明，该方法在数据不一致的情况下仍能有效更新客户端模型，显著优于现有技术，展示了去中心化数据的潜力。