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对接AOM之后,相应的日志存储在AOM平台上,平台每月提供500M的免费空间,超出则计费。具体的计费规则参见计费概述。 节点密码 - 设置可信计算节点宿主机的登录密码。 确认密码 - 与“节点密码”保持一致即可。
TICS特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换,以达到数据在训练模型中可使用、可实用,在TICS平台内完成数据处理到建模的闭环。 假设您有如下数据集(只展示部分数据),由于数据不够完整,如job、gender等字段均存在一定程度的缺失。
hfl_platform_type 否 String 联邦学习运行平台枚举值。
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。
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。
1.TRAIN训练,2.EVALUATE评估 hfl_platform_type String 联邦学习运行平台枚举值。
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。
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
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。
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
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。
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。
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
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。
_@51cd56e53f934368a4d18131c7d76fb6#d6a4", "task_name" : "协调FiBiNet计算", "last_step_task_ins_id" : [ "FiBiNetMessagePassing
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
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。