本文提出的Meta-personalized Convergence-aware Clustered Federated Learning（MPCAC-FL）框架確實可以應用於其他涉及隱私數據的協作預測任務中，具體原因如下：
隱私保護：MPCAC-FL框架的設計理念是保護客戶端的私有數據，這使得它非常適合於需要保護敏感信息的場景，如醫療數據分析、金融風險預測等。
數據異質性處理：該框架能夠有效處理數據的非獨立同分佈（Non-IID）問題，這在許多實際應用中都是一個挑戰。通過聚類和元學習技術，MPCAC-FL能夠在不同數據分佈的客戶端之間進行有效的協作。
模型個性化：MPCAC-FL的元學習模塊允許模型根據每個客戶端的特定需求進行個性化調整，這對於許多需要根據用戶特徵進行定制的預測任務來說是非常重要的。
擴展性：該框架的設計具有良好的擴展性，可以根據不同的應用場景進行調整和優化，從而適應各種協作預測任務的需求。