本文综述了联邦学习中的客户端选择技术，包括随机选择和面向性能和资源的选择。还讨论了客户端选择在模型安全增强中的应用。同时，提出了动态约束和异构网络中的客户端选择的挑战和问题。

本文综述了联邦学习中的客户端选择技术，包括随机选择、面向性能和资源的选择等。还讨论了客户端选择在模型安全增强中的应用。最后，提出了动态约束和异构网络中的客户端选择的挑战和问题。

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本文综述了联邦学习中的客户端选择技术，包括传统的随机选择和面向性能和资源的选择。还讨论了客户端选择在模型安全增强中的应用，以及动态约束和异构网络中的开放问题和挑战。

本调查综述了联邦学习中最先进的客户端选择技术，包括优点、局限性和挑战。涵盖了传统的选择技术、性能和资源选择，以及模型安全增强中的使用。讨论了动态约束和异构网络中的客户端选择相关的开放问题和挑战。

本文综述了联邦学习中的客户端选择技术，包括随机选择和面向性能和资源的选择。还讨论了客户端选择在模型安全增强中的应用，以及动态约束和异构网络中的问题和挑战。