本研究提出了FedHydra框架，解决一-shot联邦学习中的数据和模型异构性问题。通过结构-值学习机制，该框架在同质和异质设置下均优于现有方法，有效降低隐私泄露风险。

A Unified Solution to Diverse Heterogeneities in One-shot Federated Learning
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