该研究提出了一种新的联邦学习算法，解决群体公平性问题。该算法在统计异质性和不同数量的客户端存在的情况下，可以改善公平性，不影响准确度，并与本地差分隐私兼容，通信成本微不足道。该算法对敏感应用领域的联邦学习系统具有重要潜力。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
