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1551c7f6c808414d8e9f3c514a170f2e 账户名 用户所属的企业账户名称。 Account Name 用户名 使用云服务的用户名，该用户需要拥有TICS的操作权限。 Username 密码 用户密码。
select c.id as `企业id`, 0.5 * a.tax_bal + 0.8 * b.supp_bal + (0.05 * c.electric_bal + 0.05 * c.water_bal) * 0.1 as `企业评分` from Partner1
组合架构 架构说明 图1 架构图例 作业发起方通过计算节点提供的控制台页面，发起多方安全计算作业。 多方安全计算作业在TICS中进行解析和任务计划构建，并下发任务给各个数据参与方所在的计算节点。 参与方计算节点从租户侧网络内的数据中获取数据，并使用安全算法进行加密输出。 数据在TICS
如何确认在跨VPC的情况下计算节点与SFS_Turbo文件系统连通性 使用场景 在建立了本端VPC与对端VPC的对等连接之后，用户如何去验证在跨VPC的情况下，本端VPC子网与SFS_Turbo文件系统连通性。 操作前提 在本端VPC与对端VPC之间已经建立了对等连接。 在本端VPC
准备数据 （可选）准备MRS Hive数据源 如果您的数据需通过MRS Hive发布到TICS，则您需要提前准备MRS Hive数据源。 准备数据步骤如下： 购买MRS服务，操作步骤参考创建集群章节，且MRS服务的VPC必须与计算节点部署节点处于同一个VPC内。 注意事项： “区域
3855ad3d30c446ed94a0f34dbd7be63e d9465361c73549739fd0ae252705c190 alignedOriginalIds.csv中即为这些在黑名单交集中的用户ID： 6b86b273ff34fce19d6b804eff5a3f57
1,0.268941,0.731059 2c624232cdd221771294dfbb310aca000a0df6ac8b66b696d90ef06fdefb64a3, 0,0.731059,0.268941 8527a891e224136950ff32ca212b45bc93f69fbb801c3b1ebedac52775f99e61
数据集发布 前提条件 完成数据准备工作。 操作步骤 进入TICS服务控制台。 在计算节点管理中，找到购买的计算节点，通过登录地址，进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 登录计算节点后，在下图所述位置新建连接器。 图2 新建连接器 输入正确的连接信息，建立数据源和计算节点之间的安全连接
阶段一：数据发布 前提条件 完成数据准备工作。 操作步骤 进入TICS服务控制台。 在计算节点管理中，找到购买的计算节点，通过登录地址，进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 登录计算节点后，在下图所述位置新建连接器。 图2 新建连接器 输入正确的连接信息，建立数据源和计算节点之间的安全连接
开发环境简介 在进行多方安全计算应用开发时，要准备的环境如表1所示。 同时需要准备运行调测的Linux环境，用于验证应用程序运行正常。 表1 准备项 准备项 说明 购买TICS服务 在TICS控制台通过下单建立数据空间，或者将租户加入已有的数据空间。 部署计算节点 在TICS控制台通过购买计算节点
API概览 TICS提供的接口为符合RESTful API设计规范的自研接口。 使用空间API可以查询TICS空间的相关信息，如获取空间列表、获取计算节点列表等。空间API可通过调用IAM服务“获取用户Token接口”获取Token进行认证鉴权，支持在API Explorer平台在线调试
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
环境准备 开发环境简介 参考：获取认证信息 配置CCE服务 配置IEF服务 TICS服务委托授权 配置IEF高可用节点 购买TICS服务 部署计算节点 创建连接器
计算节点API 获取用户token 可信计算节点管理 连接器管理 数据集注册管理 任务管理 通知管理 数据集管理 多方安全计算作业管理 可信联邦学习作业管理 联邦预测作业管理 作业实例管理 联邦学习作业管理
开发流程 图1 开发流程 表1 开发流程 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发前，需要了解多方安全计算的基本概念。 常用概念 准备TICS执行环境 TICS执行环境当前依赖TICS空间、计算节点和连接器。 环境准备 根据场景编写sql程序 当前多方安全计算支持通过编写sql
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 联邦
批量删除数据集 功能介绍 本接口用于批量删除数据集。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/agents/datasets/batch-delete 请求参数 表1 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 [数组元素] 是 Array of strings
创建申请 用数方可以在数据目录选取需要的数据集，创建数据申请并描述需求，发送至供数方审视需求。 支持的数据源类型：CSV或者二进制的本地文件、MySQL、Hive，其中MySQL和Hive的数据集配置可参照管理数据章节。 前提条件 空间组建完成，参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署
概述 欢迎使用可信智能计算服务TICS (Trusted Intelligent Computing Service)。可信智能计算服务TICS打破数据孤岛，在数据隐私保护的前提下，实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、区块链等技术，实现了数据在存储
启用区块链审计服务（可选） 若您希望空间启用区块链服务（BCS）来审计任务信息，请仔细阅读本章节。 空间发起方需要根据基于CCE集群创建联盟链完成联盟链的创建过程。 “区块链类型”参数值需要选择“联盟链”，否则将影响后续操作。 发起方按照组建联盟链中“邀请成员”部分的描述，邀请参与方加入联盟链
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