本研究提出了COMET模型，解决基因-疾病关联预测中的节点特征整合和异构结构问题。该模型通过构建综合异构网络和多个元路径，利用变换器框架有效聚合信息，从而提高预测精度和鲁棒性，对人类健康研究具有重要意义。

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。

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