本研究提出了FedPALS模型，解决了联邦学习在标签分布不一致时的性能下降问题。实验结果表明，FedPALS在客户稀疏情况下优于传统方法，强调了目标意识聚合的重要性。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
