本研究提出了一种新的协作分布式联邦学习方案，通过将模型分为三部分，实现客户端和服务器的并行训练与聚合，显著降低了计算和通信负担，提高了模型准确性。实验结果表明，该方案优于现有方法。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
