本研究提出了联邦图提示学习（FedGPL）框架，旨在解决多样化数据下联邦图学习的异构性问题。实验结果表明，FedGPL在精度和效率上优于现有方法。

本文介绍了针对联邦学习中异构性和优化问题的多种算法和框架，包括FedProx、FedSplit、FedLin和S-DANE等。这些方法通过改进收敛性、通信效率和本地计算，展示了在分布式学习中的应用潜力和实验效果。

本文介绍了一种新型的联邦学习算法，旨在解决物联网中的数据隐私和异构性问题。研究分析了通信噪声对学习性能的影响，并提出了半分散式边缘云设备框架，以提升模型的泛化能力和通信效率。实验结果表明，增量次梯度优化算法有效缓解了数据异构性和通信瓶颈。

本研究介绍了FedGraphNN，一个开放式分布式学习平台，旨在解决中心化图形数据训练GNN的隐私问题。提出了多种方法，如联邦图学习（FGL）、FedGCN、FedStar、FedHGN等，优化模型训练，提升隐私保护和性能。最新的FedGT和FedTAD方法进一步解决了异构性和数据隐私问题，实验证明其优越性。

该论文研究了联邦学习中的异构性问题，提出了FedGH方法，通过梯度协调显著提升模型性能，尤其在强异构性情况下。同时介绍了FL+HC方法，通过分层聚类实现并行训练，提升模型精度和收敛速度。

本文综述多种联邦学习改进算法：FOLB通过智能抽样加速收敛并应对设备异构；FedBE用贝叶斯推理聚合局部模型，适应非独立同分布数据；SphereFed以超球面限制提升准确率与效率；Fed-ET用集成知识蒸馏增强泛化；FedAgg实现端边云协同，准确率平均提升4.53%。

该文综述了多种联邦学习方法，旨在解决数据与模型异构、通信和计算效率问题，包括pFedES、DFL、FedH2L、FedGSP、FedAlign、PSL、HeteroFL和FedLoRA等，通过特征共享、分散训练、动态分组和适配器调优提升模型精度并降低成本。

该文综述联邦学习多方向进展，涵盖CA-Fed等算法优化异构可用性下的收敛与偏差、理性协作均衡、医疗隐私保护、原型框架、客户端聚类FedCollab、FedCLG聚合、计算异构处理，以及偏见缓解与安全防御，并指出开放挑战。

该文综述联邦学习中的通信效率与隐私保护研究，采用结构化更新、草图更新、残差稀疏量化、安全聚合压缩及低秩模型压缩等方法降低通信成本，并提出隐私保护新闻推荐、联邦表示学习、FedRec+、UC-FedRec等框架，兼顾隐私与异构性，实验表明可大幅降低通信开销并保持性能。

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。

该论文提出了一种名为FedGH的方法，通过梯度协调来解决联邦学习中来自多个客户端的异构性问题。实验证明，FedGH能显著提升现有的联邦学习方法，在存在更强异构性的情况下效果更为显著，且无需超参数调整。