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可信节点管理 获取计算节点列表 获取计算节点详情信息 父主题： 空间API
实验结果 乳腺癌数据集作业结果 父主题： 横向联邦学习场景
测试步骤 数据准备 训练型横向联邦作业流程 评估型横向联邦作业流程 父主题： 横向联邦学习场景
获取用户token 获取可信计算节点访问token 父主题： 计算节点API
计算节点API接口调用方法有所不同，不依赖Endpoint，而是依赖计算节点 所在虚机的IP地址及开放端口，且不支持AK/SK鉴权认证。详情请参见构造请求。 父主题： 使用前必读
数据集管理 获取字段隐私详情 数据集列表 父主题： 计算节点API
可信数据交换场景 场景描述 创建数据 申请使用数据 审批数据申请 创建合约 父主题： 使用场景
管理数据 数据管理概述 创建连接器 创建数据集 发布数据 数据预处理 父主题： 计算节点管理
预测结果。 实时预测： 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式，允许用户利用POST请求，在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。 父主题： 联邦预测作业
连接器管理 新建或更新连接器 获取连接器列表 测试连接器创建参数 删除连接器 父主题： 计算节点API
数据集注册管理 数据集列表展示 创建或更新数据集 批量删除数据集 发布数据集到空间 获取数据详情 父主题： 计算节点API
使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 场景描述 准备数据 发布数据集 创建样本分布统计作业 执行样本分布联合统计 数据优化 父主题： 纵向联邦建模场景
可验证代码示例 数据准备 数据集发布 隐私规则防护 基本计算能力验证 基于MPC算法的高安全级别计算 统计型作业的差分隐私保护 父主题： 多方安全计算场景
纵向联邦建模场景 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 父主题： 使用场景
使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景
作。 创建连接器 在计算节点中，通过连接器连接数据源，用于后续的加密计算操作。 网络 确保计算节点能够与TICS空间部署节点互联互通。 父主题： 环境准备
如果您是第一次使用TICS，需要完成以下准备工作： 注册账号并实名认证 配置CCE服务 购买TICS服务 授权IAM用户使用TICS 准备数据 启用区块链审计服务（可选） 父主题： 准备工作
实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式，允许用户利用POST请求，在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。 创建实时预测作业 执行实时预测作业 删除实时预测作业 父主题： 联邦预测作业
能计算服务提供的隐私求交作业，可以得到最终交集数据并保存下来，用于后续的数据分析以及使用。 联合使用场景 用于纵向联邦学习中数据对齐。 父主题： 隐私求交
联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
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