本研究提出了一种新型优化载体——浓缩图，旨在解决联邦图学习中的数据异质性问题，形成了新范式FedGM。实验结果表明，FedGM在降低通信成本和隐私风险方面优于现有方法。

本研究提出了一种新的参数高效微调技术，以解决联邦学习中基础模型适应特定任务所需的高计算资源问题，并分析其在数据异质性和通信效率等挑战中的应用，强调其在隐私敏感领域的重要性。

本研究提出了一种选择性自蒸馏方法（FedSSD），旨在解决联邦学习中因数据异质性导致的局部模型优化问题。该方法通过加权全局模型知识，显著提升了模型的泛化能力和鲁棒性，并减少了通信轮次。

本研究探讨了联邦学习中的数据异质性问题，提出了6种量化指标和7个数据集，开发了新算法FedDiverse，显著提升了模型的性能与鲁棒性，同时降低了通信和计算开销。

本研究提出FedEFC方法，旨在解决联邦学习中的噪声标签问题，减轻数据异质性和通信限制对模型性能的影响，从而显著提升复杂环境下的表现。

本研究提出了一种新颖的提示超图神经网络（PHGNN），用于阿尔茨海默病（AD）诊断和轻度认知障碍（MCI）转归预测。该框架结合超图学习与提示学习，有效处理数据异质性和缺失问题，实验结果表明其性能优于现有方法。

本研究提出了一种无参考的梯度修正方法——梯度集中联邦学习（GC-Fed），有效解决了高数据异质性下的客户端漂移问题，显著提升了训练稳定性和模型性能，精度最高可提高20%。

本研究提出了一种几何知识引导的局部全局分布对齐方法，以解决联邦学习中的数据异质性问题。通过几何引导的数据生成，显著提升了模型在高度异质数据场景下的表现，实验结果表明该方法优于现有方案。

本研究提出了一种新方法，解决了联邦学习中非独立同分布和不平衡数据导致的全模型调优效率低的问题。通过优化输入前缀的小集合，结合联邦学习与提示调优，实验结果表明该方法在处理数据异质性方面优于现有方法，具有重要应用价值。

本研究针对一次性联邦学习（OFL）在数据和模型异质性方面的挑战，进行了系统分析并提出了创新的分类方法，同时探讨了未来的研究方向。

本研究提出了一种基于领域的联邦学习方法（FBFL），旨在解决数据异质性带来的性能和可扩展性问题。FBFL通过分布式空间领导者选举和自组织层次架构，在非独立同分布场景下显著提升模型性能，优于现有方法。

本研究探讨了多机构电子健康记录（EHR）中的数据异质性问题，提出了名为GAME的算法，以解决不同机构间的代码差异和数据隐私限制。通过结合知识图谱和语言模型，GAME实现了代码标准化，并在阿尔茨海默病和精神健康障碍的特征选择中展现了有效性和应用潜力。

本研究提出了新算法FAdamET和FAdamGT，以解决联邦学习中客户数据异质性导致的模型训练性能下降问题。实验结果表明，这些算法在通信和计算成本上优于现有方法。

本研究提出FedBSS方法，针对联合学习中的数据异质性引起的客户端漂移问题，通过动态选择样本来缓解样本级异质性，从而提升模型训练的稳定性和性能。

本研究提出了一种新方法FedSB，旨在解决联邦学习中的数据异质性问题。通过标签平滑和均衡去中心化训练，提升了模型的跨领域泛化能力，实验结果表明其优于现有方法。

本研究提出FedDUAL，一种结合自适应损失和动态聚合的双重策略，旨在解决联邦学习中的数据异质性问题，尤其是标签偏斜。实验结果表明，该方法在性能和收敛速度上优于现有技术，具有显著的潜在影响。

本研究提出了一种稳健的联邦持续学习框架FPPL，旨在解决隐私侵犯和存储负担问题。FPPL通过轻量化提示和原型，减轻灾难性遗忘和数据异质性，实验证明其在不同数据分布下表现优异。

本研究提出了一种新算法FedReMa，旨在解决个性化联邦学习中的类别不平衡问题。通过自适应共学习和多样聚合策略，该算法显著提升了模型的精度，实验结果表明其在数据异质性挑战中表现优越。

本研究探讨了联邦学习中因数据异质性引发的分布式概念漂移问题，强调局部分类器在适应漂移中的重要性。提出的FedCCFA框架通过分类器聚类和特征对齐，显著提升了学习效果。