该研究比较了联邦学习中的两种策略，联邦平均和个性化联邦平均，在非独立同分布数据条件下的性能。结果显示，Per-FedAvg在高异质性条件下表现更好。这为在分散环境下开发更有效和高效的机器学习策略提供了见解。

FedClust是一种新型的聚类联邦学习方法，通过测量局部模型权重的相似性解决了非独立同分布数据下的性能下降问题。该方法提高了约45％的模型精度，并显著降低了通信成本。

本文研究了非独立同分布数据中的因果效应估计，关注可交换数据的独立因果机制假设。开发了广义框架和截断因式分解公式，以促进因果效应的识别和估计。介绍了因果泊利亚球模型，并展示了干预在可交换数据中的传播效应。开发了一个算法，可同时进行因果发现和效应估计。

该研究探讨了非独立同分布数据和联邦学习中的慢节点/失联节点的挑战，并提出了一种灵活的隐私范式。通过离线数据共享和近似梯度编码技术，提出了一种基于数据驱动的策略，用于减轻标签异质性和客户端慢速运行对联邦学习的影响。通过数值模拟证明了该方法的有效性。

该研究比较了联邦学习中的两种策略，联邦平均和个性化联邦平均，在非独立同分布数据条件下的性能。结果显示，Per-FedAvg在高异质性条件下表现更好。这为在分散环境下开发更有效和高效的机器学习策略提供了见解。