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访问方式：基于TICS平台进行下载。 访问次数：用户可以访问次数的最大限制；超过访问次数，用户将无法访问作业文件。如果不填写，用户在访问截至时间前无限次访问。 图2 设置使用的字段及访问的需求 单击保存或者保存并提交审批。
因此可以通过华为TICS可信智能计算平台的横向联邦功能，实现在患者隐私不泄露的前提下，利用其他机构的医疗数据提升乳腺癌预测模型的准确率。 进一步地，可根据该模型案例发散，构建老年人健康预测、高血压预测、失能早期预警模型等。
因此可以由市政数局出面，统一制定隐私规则，审批数据提供方的数据使用申请， 并通过华为TICS可信智能计算平台进行安全计算。 图1 企业信用评估应用场景示意图 数据准备 以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据，并非真实数据。
1.TRAIN训练,2.EVALUATE评估 hfl_platform_type String 联邦学习运行平台枚举值。
hfl_platform_type 否 String 联邦学习运行平台枚举值。
1.TRAIN训练,2.EVALUATE评估 hfl_platform_type String 联邦学习运行平台枚举值。
优势： 数据不离开卖家，更放心。 卖家控制“隐私规则”，控制“用法和用量”。 支持三层异构，跨组织、跨地域、跨数据源。 低成本部署，支持边缘模式单节点部署。 图3 使能数据交易
计算节点API需要通过调用TICS服务的“获取token接口”获取Token进行认证鉴权，不支持在API Explorer平台在线调试。计算节点API支持的接口请参见表2。 父主题： 使用前必读
XG_BOOSTXGBoost，LIGHT_BGMLightGBM，LOGISTIC_REGRESSION逻辑回归，NEURAL_NETWORK神经网络，FIBINETFIBINET approval_status String FL作业审批状态。
BINARY BIT BLOB BOOLEAN BOTH BREADTH BY C CALL CALLED CARDINALITY CASCADE CASCADED CASE CAST CATALOG CATALOG_NAME CEIL CEILING CENTURY CHAIN
AES_DECRYPT AES_DECRYPT(binary, binary) 将加密的二进制字节内容使用用户上传的密钥和数据的iv字节解密。 用户上传的密钥是指在上传密钥上传的AES密钥。 binary：必填。加密的数据，参数类型为字节数组byte[]类型。
图8 新增配置项 单击智能边缘平台服务“边缘应用”下的“容器应用”模块，找到对应计算节点id的容器应用“agent-xxxxx”，单击升级。
现有两家企业A、B，双方决定通过TICS平台实现黑名单数据共享，通过隐私求交作业计算两方黑名单ID交集。本文以企业A为计算作业的发起方为例。 父主题： 隐私求交黑名单共享场景
tics.task.memory.size：TICS平台计算节点作业分配的作业最大内存。 具体使用哪个参数，作业结果界面会给出相应提示。 图3 设置参数
try { ShowJobInstanceDagResponse response = client.showJobInstanceDag(request); System.out.println(response.toString(
String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容，zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 instance_id String 实例id，最大长度32 binning_type
注：以下仅为Token示例片段 MIIPAgYJKoZIhvcNAQcCo...ggg1BBIINPXsidG9rZ 计算节点API公共请求消息头 计算节点API公共请求消息头如表2所示。
_@51cd56e53f934368a4d18131c7d76fb6#d6a4", "task_name" : "协调FiBiNet计算", "last_step_task_ins_id" : [ "FiBiNetMessagePassing
目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“FiBiNET”三种算法类型，XGBoost支持“分类”和“回归”两种任务类型。
objects 作业列表，最大100 表5 TicsJobInstanceVo 参数 参数类型 描述 id String 实例id，最大长度32 status String 作业、任务状态。
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