本研究提出了一种新框架FedMM-X，将联邦学习与可解释多模态推理相结合，以解决人工智能系统在现实环境中面临的数据异构性和模态不平衡问题，从而提高系统的可信性和准确性。

FedMM-X: A Trustworthy and Interpretable Federated Multimodal Learning Framework in Dynamic Environments
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