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Federated Learning中的公平激励机制是联邦学习中非常关键的一部分，本文阐述了一种针对多中心FL的公平激励机制FIFL，采用了区块链技术进行追溯和安全保障。阅读本文可更深入地了解FL中的激励机制。同时本文还提供了3篇相关论文资源供大家学习。

本文针对区块链增强物联网中的联邦学习FL进行分析，着重讨论基于声誉的区域FL和激励机制，探讨其在知识交易方面的应用。同时结合相关论文资源，详细介绍Reputation-Based Regional Federated Learning for Knowledge Trading in Blockch

本文是关于激励感知的区块链FL平台的机制设计的论文资源，深度探讨了激励机制如何促进联邦学习的发展，并提出了区块链技术在该领域的应用前景。文章着重介绍机制设计的原理和流程，分析现有机制的局限性并提出改进建议，力图为FL与区块链领域的研究者、开发者提供参考。

本篇文献综述研究了联邦学习在去中心化网络环境中的应用，并探讨了区块链融合框架的实现和优劣性分析。本文还对联邦学习的激励机制进行了深入探讨，提出了一种应对激励机制问题的解决方案。通过对已有文献和案例的综述，我们认为联邦学习与区块链的结合可以在数据隐私保护、数据安全性、计算效率等方面发挥重要作用。