本专著主要从以下四个方面阐述了联邦学习中的异构性问题：系统异构性、统计异构性、模型异构性及联邦学习算法的收敛性分析。系统异构性从参与联邦学习设备的计算资源和通信资源的异构性角度出发，分析了联邦学习所面临的问题，并概括了当前最新提出的解决方案。统计异构性从参与设备之间的数据质量和数量差异性角度出发，概括了最新解决方案，并提出具有前景的研究方案，其中基于类脑神经科学的模型更新方案可缓解统计异构性中的灾难性遗忘问题，具有较好的研究前景。模型异构性从服务器和客户端上的模型的差异性角度出发，概括了当前新颖的研究方法和思路。最后，分析并证明了联邦学习的收敛性问题。其中，统计机构性的收敛性问题的证明依然有待解决。