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本文提出了 EN-HMTFL，一种面向车载自组织网络（VANETs）的编码器共享分层多任务联邦学习框架。该框架允许车辆通过共享编码器协作训练异构感知任务，同时将任务特定的解码器保留在本地，从而将准确率提升高达 24%，并将通信轮次减少多达 28.8%。