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概述 目前TICS支持两种隐匿查询方式： 批量隐匿查询：支持SQL语言查询，适用大数据量批量查询场景。 实时隐匿查询：适用高性能、实时性要求高的查询场景，应用程序可以通过提供的标准API使用。 父主题： 隐匿查询
end_time Long 结束时间 exec_duration_nano Long 执行时长 id String 执行过程id last_step_task_ins_id Array of strings 上游子任务id start_time Long 开始时间 task_in_record_cnt
268941 可以看出企业A提供的预测数据集中有部分用户被模型预测成了高价值的客户，后续企业A可以对这一部分用户进行定向精准营销，缩小营销广告的投放范围，减少了营销的成本。 当两方都提供特征时，预测结果分为对齐id文件（只有一列id）和预测结果文件（包括预测结果标签、0的概率、1的概率），两个文件的行数相等且每一行相互对应。
新建多方安全计算作业 功能介绍 新建多方安全计算作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/sql-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
执行多方安全计算作业 功能介绍 执行多方安全计算作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/sql-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
CURRENT_TRANSFORM_GROUP_FOR_TYPE CURRENT_USER CURSOR CURSOR_NAME CYCLE DATA DATABASE DATE DATETIME_INTERVAL_CODE DATETIME_INTERVAL_PRECISION DAY DAYS DEALLOCATE
纵向联邦学习,PREDICT.预测 creatorName String 创建人名称，最大值128 create_time String 创建时间。 hfl_type String fl作业类型枚举。1.TRAIN训练,2.EVALUATE评估 hfl_platform_type String
为当前节点的多方安全计算和可信联邦学习的CPU资源当前使用量，并每分钟刷新一次。下方列表默认优先展示失败状态的实例，可通过列表调整按照执行时间排序，并支持以下筛选条件： 实例ID：全匹配或前N位模糊匹配 作业ID：全匹配 作业名称：模糊匹配 实例类型、执行状态：列表筛选 图3 实例管理页面
查找待查看计算过程的作业，单击作业名称展开，在操作栏单击“计算过程”。 图2 空间侧查看作业计算过程 计算过程页面可以单击任务节点，查看开始和结束时间等信息。在计算过程页面下方详情列表打开任务详情，可以查看更详细的计算过程信息。 图3 作业计算过程信息详情（截图为多方安全计算作业示例，请以实际作业为准）
查找待查看计算过程的作业，单击作业名称展开，在操作栏单击“计算过程”。 图2 空间侧查看作业计算过程 计算过程页面可以单击任务节点，查看开始和结束时间等信息。在计算过程页面下方详情列表打开任务详情，可以查看更详细的计算过程信息。 图3 作业计算过程信息详情（截图为多方安全计算作业示例，请以实际作业为准）
查找待查看计算过程的作业，单击作业名称展开，在操作栏单击“计算过程”。 图2 空间侧查看作业计算过程 计算过程页面可以单击任务节点，查看开始和结束时间等信息。在计算过程页面下方详情列表打开任务详情，可以查看更详细的计算过程信息。 图3 作业计算过程信息详情（截图为多方安全计算作业示例，请以实际作业为准）
查找待查看计算过程的作业，单击作业名称展开，在操作栏单击“计算过程”。 图2 空间侧查看作业计算过程 计算过程页面可以单击任务节点，查看开始和结束时间等信息。在计算过程页面下方详情列表打开任务详情，可以查看更详细的计算过程信息。 图3 作业计算过程信息详情（截图为多方安全计算作业示例，请以实际作业为准）
查找待查看计算过程的作业，单击作业名称展开，在操作栏单击“计算过程”。 图2 空间侧查看作业计算过程 计算过程页面可以单击任务节点，查看开始和结束时间等信息。在计算过程页面下方详情列表打开任务详情，可以查看更详细的计算过程信息。 图3 作业计算过程信息详情（截图为多方安全计算作业示例，请以实际作业为准）
通知创建者别名 notice_status String 通知处理状态 create_time String 创建时间 handle_time String 处理时间 请求示例 查询通知列表 get https://x.x.x.x:12345/v1/agents/{agent_id}/notices
8.VFL_PREDICT---纵向联邦学习（预测） job_name String 作业名称 create_time String 创建时间 round_id Integer 作业执行总轮数 请求示例 查询作业实例列表 get https://x.x.x.x:12345/v1/
数据准备 乳腺癌数据集从UCI获取，该数据集只包含连续类型特征，因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景，将数据集随机划分为三个大小类似的部分：（1）xx医院的训练集；（2）其他机构的训练集；（3）独立的测试集
1、合约内容：合约名称、合约描述。 2、数据信息：主要描述结构化数据的列信息，包含数据名称、创建人、创建时间描述等信息。 3、访问需求：主要描述数据用方的需求，包含访问截止时间、访问方式、访问次数。 4、访问限制：暂不支持。 5、自定义限制：自定义策略支持“<”、“>”和“=”。
实例集合 total Long 总记录数 表5 TicsJobInstanceVo 参数 参数类型 描述 end_time String 结束时间 ext String 参数等额外信息 id String 实例id is_single_predict Boolean 单方还是双方预测
应用开发简介 多方安全计算是可信智能计算服务（TICS）提供的关系型数据安全共享和分析功能。 您可以创建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编写相关SQL作业并获取您所需要的分析结果，能够在作业运行的同时保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。
tics_role_trust TICS服务计算节点依赖IEF作为底层资源，因此需要tics_role_trust角色来部署应用。 由于云服务缓存需要时间，该权限3分钟左右才能生效。 父主题： 环境准备
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