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CoASFL 提出一种面向异步分割联邦学习的不一致性感知框架，通过动态激活合并与一致性感知模型聚合，同时缓解客户端间水平不一致和客户端-服务器垂直不一致，在80设备边缘测试床上将训练加速1.61×至3.74×并提升最高3.26%的准确率。