本文研究了差分隐私联邦学习在时变数据库中的应用，重点讨论了年龄、准确性和差分隐私之间的平衡，并提出了一个优化问题，旨在满足差分隐私要求的同时最小化聚合模型和不考虑差分隐私约束下获得的模型之间的损失差异。通过引入基于年龄的损失上界来充分利用调度的优势，进而提出了一种基于年龄的调度设计。仿真结果表明，该方案在性能上优于经典差分隐私联邦学习策略，对联邦学习中年龄、准确性和差分隐私的相互作用提供了深入见解，并对调度策略具有实际意义。