按照AAAI论文标准给出第二章相关工作部分，介绍联邦学习，需要英文表达并加入参考文献

第二章相关工作中，联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许许多自主设备或机构在保护隐私和数据安全的前提下共同参与模型的训练。联邦学习可以在许多应用场景中使用，例如：医疗诊断、金融风控和智能家居等。

在联邦学习中，每个设备都在本地训练一个模型，并通过参数的加权平均来更新全局模型。这样可以保证各个设备上的数据不会直接共享，从而保护隐私。同时，由于多个设备同时参与训练，因此联邦学习可以获得更好的模型效果。

参考文献:
[1] Brendan McMahan, Eider Moore, Daniel Ramage, and Blaise Agüera y Arcas. 2017. Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data. Proc. Int’l Conf. on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 10-13 April 2017, Fort Lauderdale, FL, USA.
[2] Qiang Yang, Jian Li, Runze Li, and Mingyuan Zhou. 2019. Federated Learning: Concepts and Trends. ACM Trans. Intell. Syst. Technol. 10, 3, Article 54 (February 2019), 27 pages.