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最新动态 本文介绍了TICS各特性版本的功能发布和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2021年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 秘密分享 横向联邦学习新增支持秘密分享算法。 商用 联邦机器学习作业 2 隐私集合交集PSI 联
12c和19c版本。驱动文件需与目标ORACLE数据库版本一致，请在ORACLE驱动下载地址中获取。 “连接器类型” 选择API连接时，需保证计算节点与api接口的连通性，当前仅支持基础认证方式。 连接器名称 根据实际情况设置即可。 数据库版本 “连接器类型”选择MySql和ORA
类型。 返回utf8格式的STRING字符串。 BASE64_ENCODE BASE64_ENCODE(string) 将字符串用base64编码并输出成utf8编码的字符串。 string：必填。参数类型为utf8格式的STRING类型。 返回utf8格式的STRING字符串。
用户可在对应页面下查看不同Region对应的项目ID和账号ID。 注册并登录管理控制台。 在用户名的下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面，查看账号名和账号ID，在项目列表中查看项目ID。 父主题： 环境准备
用户可在对应页面下查看不同Region对应的项目ID和账号ID。 注册并登录管理控制台。 在用户名的下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面，查看账号名和账号ID，在项目列表中查看项目ID。 父主题： 准备工作
TICS使用流程简介 本文档是一个TICS入门教程，介绍了如何在TICS控制台完成端到端的全流程使用。 可信智能计算服务TICS（ Trusted Intelligence Computing Service ）打破数据孤岛，在数据隐私保护的前提下，实现行业内部、各行业间的多方数
练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算法模型，后续文档会介绍如何使用已有的算法模型对新的数据进行预测。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
完成全部样本训练的次数，取值为正整数。 批大小 单次训练使用的样本数，取值为正整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值 自定义配置： 通过json格式的文本配置更多高级参数，具体支持的参数请参考表2。 表2 自定义配置参数 参数 是否必选 参数类型 描述 predict_threshold
TICS可信计算节点套餐采用包年/包月计费模式，套餐到期后进入保留期。保留期内，数据仍予以保留，但是您将无法访问TICS实例，您无法在TICS管理控制台进行操作，相关接口也无法调用。如果在保留期结束时您没有续费，TICS将终止服务，系统中的数据也将被永久删除。 欠费 TICS可信计算节点套餐采用包年/包月的
的数据，达到减少数据量的目的。样本粗筛时还可以选择多个标记为“非敏感”的字段进行过滤，结果会按照“id前缀,过滤字段1,过滤字段2……”的格式保存成csv文本文件。 选择完成后单击“下一步”。 图3 数据选择 图4 样本粗筛 (可选步骤) 样本对齐，支持使用新对齐的结果，如图5所
计算节点密钥(.p12)：请从通知管理下载的空间配置的压缩包中，提取计算节点密钥(.p12格式) 并导入上传。 CA证书(.jks)：请从通知管理下载的空间配置的压缩包中，提取CA证书(.jks格式) 并导入上传。 证书密码：请从通知管理下载的空间配置的压缩包中，提取空间信息(.json)
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