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本文介绍了基于层的联邦表示学习（SFRL），这是一个通过可学习的层限制映射和二次粘合正则化器来对齐异构局部表示的框架，无需假设共享的全局潜在空间。提出了一种具有收敛保证的分散式算法（Sheaf-FRL），并证明其在与数据异构和模型异构下的协作分类中优于基线方法。

MirrorWorld 是一个反射感知的视频修复框架，通过分别建模语义内容（SRD）和几何空间排布（GTA）来改善视频中的镜面反射生成，相比现有的基于图像和视频修复的基线方法，取得了更好的反射重建效果。