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2.已接收,3.运行中,4.成功,5.失败,6.终止 result String json格式：records 记录数;obs_path 文件存放地址; execute_time 执行时间 job_id String 作业id。 支持数字，英文字母，下划线，长度32。 result_type
发布预处理后的训练数据集。在预处理作业列表，单击“发布”可以将作业生成的训练数据集发布到空间。发布时可查看生成数据集的各项属性，包括数据名称（预处理生成的数据集前缀为preprocessed，后缀为train）、数据文件位置、数据结构等。确认无误后，单击确定即可发布数据集。 发布后可在“数据管理>数据创建”页面查看生成的数据集。
在弹出的对话框中配置作业名称相关参数，完成后单击“确定”。 图2 新建作业 在弹出的界面，继续配置联邦训练作业的参数，参数配置参考表1。 图3 配置参数 “数据配置文件”的“可选数据列表”： LOCAL运行环境，展示的是通过本地连接器发布的本地数据。 “训练型作业”同一个计算节点只能选一个数据集，但是一个
DEPLOYING, TERMINATING; data_count Long 样本对齐数据量 obs_path String obs/本地文件路径 start_time String 开始时间 end_time String 结束时间 result_ext String 样本对齐结果
合作方（Partner） 空间成员，有权使用空间中的数据，或者将自有数据发布到空间，供其他合作方受限使用。 邀请（Invitation） 空间组织者在空间增添新的合作方，需要合作方接受邀请后，才能作为正式合作方参与到空间运作中来。 计算节点 部署在参与方侧，是可信智能计算与合作方侧数据
"connector_status" : "NORMAL" } ] } 状态码 状态码 描述 200 获取连接器列表成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 连接器管理
创建训练型横向联邦学习作业 配置作业的执行脚本，训练模型文件。 执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序，用于基于本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构，会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集
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。 binary：必填。加
Boolean 同态加密是否使用字典 save.batch.count 否 Integer 存文件的分批数量，最大值2的32次方-1 max.result.file.size 否 String 最大存文件大小 tics.task.concurrency 否 Integer tics集群计算节点的并发度，最大值2的32次方-1
node_az String 弹性云服务器所在可用区，CCE部署时会返回该值 node_id String 可信节点部署的虚机id，CCE部署情况返回CCE节点ID。 node_ip String 弹性云服务器的私网ip node_name String 弹性云服务器的名称 server_
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) 并导入上传。 图4 规格参数 切换计算节点状态 用户
常用概念 合作方、参与方： 空间成员，有权使用空间中的数据，或者将自有数据发布到空间，供其他合作方受限使用。 计算节点 部署在参与方侧，是可信智能计算与合作方侧数据的桥梁，保障数据按照合作方意愿受限使用。 计算节点是管理参与方数据的最小单位。部署计算节点时需要指定空间配置信息。在
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、流通、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 在调用可信智能计算服务TICS API之前，请确保已经充分了解可信智能计算服务TICS相关概念，详细信息请参见产品介绍。
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
"1bd73bb795094859bbead5f1b6abcfa8" ] } 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 删除数据集成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 数据集注册管理
）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、流通、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 使用TICS的用户角色 根据人员的职能进行划分，使用TICS的用户主要可以分为以下两类。
）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、流通、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 产品架构 产品架构如图1所示。 图1 产品架构 空间管理 邀请云租户作为数据提供方，动
一个CCE集群可以为同一用户的多个空间使用吗? TICS计算节点支持部署到CCE集群上。但当前在购买TICS服务时仅支持直接创建CCE集群，不支持选择已有的CCE集群。 因此一个CCE集群只能供一个空间使用，且必须是随TICS服务购买时直接创建的CCE集群，不能是已有集群。 CC
最新作业的模型结果文件路径。 图1 查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径，下载模型文件。由于Logistic Regression模型本质上还是线性模型，因此模型文件result_10为该线性模型的系数加上偏置项。 图2 查看模型结果文件 本地利用测试集评估
云租户部署模式下，TICS服务可以按照选取的规格，为客户预置默认资源分配策略。 边缘节点部署模式下，使用的纳管节点为客户机器或者云上虚机，TICS服务无法主动感知到节点资源大小，需客户手动填入。 图1 资源分配策略 这样就会有不合理的资源分配场景出现，最终导致计算节点容器因资源不足启动失败。 约束条件 约束条件如下：
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