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联邦学习和迁移学习是两种不同的机器学习方法，通常独立应用。然而，将这些方法结合起来，有可能为各个行业带来巨大的价值。本文系统地回顾了有关这两种技术的现有文献，并介绍了一种集成联邦学习和迁移学习以提高机器学习模型性能的新框架。所提出的框架可用于一系列应用，包括医疗保健（用于检测心脏病、癌症和中风）、零售（用于预测客户流失）以及电网、石油和天然气和制造业等工业领域（用于识别设备故障、电网负荷等）。通过融合这些技术，该框架提高了模型准确性和可扩展性，同时确保了分布式环境中的数据隐私。
释放联邦学习和迁移学习的力量
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