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本文介绍了一种用于隐私保护联邦 ECG 数据学习的混合量子启发式 Kolmogorov-Arnold 网络，与传统 MLP 相比，在减少参数和通信成本的同时，提高了分类指标。
本文提出了FedDualAtt，一种用于ECG分类的个性化联邦学习方法，该方法将Transformer注意力头分为全局聚合和局部私有分支，以处理临床站点间的数据异质性。在FedCVD基准上的实验表明，其性能优于现有方法。