本文介绍了并行连续学习（PSL）的框架，通过设备之间的分散合作、考虑异构性和接近度，实现了模型的分散和本地模型凝聚，优化模型学习和资源效率。

移动边缘网络中基于分层部分模型训练的抗闲杂器弹性联邦学习：应对计算异质性
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