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本发明公开的一种基于资源约束的异构联邦学习优化方法及系统，包括如下步骤：通过联邦学习训练机器学习模型，服务器初始化或聚合全局模型，对客户端的训练强度进行分配，将训练强度分配到被选中参与训练的客户端；服务器通过训练深度强化学习模型分配训练中的...
该专利属于华南理工大学所有，仅供学习研究参考，未经过华南理工大学授权不得商用。

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