提出了联合学习（FL），以促进分布式环境中模型的培训。它支持（本地）数据隐私的保护，并使用本地资源进行模型培训。到目前为止，大多数研究一直致力于“核心问题”，例如机器学习算法对FL，数据隐私保护或处理客户之间不均匀数据分布的影响。此贡献锚定在实际的用例中，在这种情况下，FL将实际部署在生态系统的互联网中。因此，在文献中发现了一些流行的考虑之外，还需要考虑一些不同的问题。此外，引入了一种构建灵活和适应性的FL解决方案的体系结构。
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