1.一種模型訓(xùn)練方法，其特征在于，應(yīng)用于服務(wù)器，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述根據(jù)客戶端訓(xùn)練得到的局部模型參數(shù)在待聚合的局部模型參數(shù)中的數(shù)據(jù)分布特征，確定所述局部模型參數(shù)的聚合權(quán)重，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法還包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述服務(wù)器包括多個(gè)子服務(wù)器，不同的所述子服務(wù)器用于聚合具有不同訓(xùn)練能力的客戶端的局部模型參數(shù)；
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述服務(wù)器包括多個(gè)子服務(wù)器，不同的所述子服務(wù)器用于聚合具有不同訓(xùn)練能力的客戶端的局部模型參數(shù)；
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述根據(jù)所述客戶端每一輪迭代訓(xùn)練的訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)，更新所述客戶端的訓(xùn)練能力和本地迭代訓(xùn)練次數(shù)，包括：
7.一種模型訓(xùn)練方法，其特征在于，應(yīng)用于客戶端，所述方法包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法還包括：
9.一種醫(yī)學(xué)信號(hào)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：
10.一種模型訓(xùn)練裝置，其特征在于，應(yīng)用于服務(wù)器，所述裝置包括：
11.一種模型訓(xùn)練裝置，其特征在于，應(yīng)用于客戶端，所述裝置包括：
12.一種非臨時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-6中任一項(xiàng)或者權(quán)利要求7-8中任一項(xiàng)所述方法的步驟。
13.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：