该文章提出了一个新的因果推断框架，用于在联邦设置中从多个分散的数据源中学习因果效应。该方法通过自适应传输算法整合异质性的因果效应，并提供评估参数质量的下限。该方法在分布不同的分散数据源上表现更好，并最小化隐私泄露风险。
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